Machine learning, czyli uczenie maszynowe, to koncepcja w ramach sztucznej inteligencji. Termin ten dotyczy nowoczesnej technologii i często jest niewłaściwie rozumiany. Co właściwie oznacza?
Czym jest uczenie maszynowe?
Nazwa machine learning po raz pierwszy została użyta przez Arthura Samuela w 1959 roku. Tym określeniem zdefiniował zdolność komputerów do uczenia się programowania nowych umiejętności wprost (ang. field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed).
Maszyny są wciąż rozwijane. Potrafią nie tylko wykonywać zadania, które im zaprogramowano. Mają również inną, ważną umiejętność, tj. uczenia się na podstawie zachowań, które zapisały, bazując na tym, z jakimi zadaniami musiały sobie dotąd radzić. Maszyna zbiera informacje, analizuje je i na tej podstawie podejmuje decyzje, które pomagają jej w rozwiązywaniu pojawiających się problemów. To, jak wiele może się nauczyć, zależy m.in. od tego, do jak dużych zasobów danych ma dostęp.
Choć pojęcie „uczenie maszynowe” może się wydawać skomplikowane i kojarzyć się głównie z technologiami, z którymi będziemy mieć do czynienia w przyszłości, to w praktyce tak nie jest. Machine learning już teraz ma szereg zastosowań w rozwiązaniach, z których korzystamy na co dzień. Przykładem systemu bazującego na algorytmach uczenia maszynowego, jest dobrze znany nam GPS. Jest on świetnym nawigatorem w podróży, ale jednocześnie ogromnym źródłem danych. Pozwala weryfikować miejsce naszego zamieszkania, pracy, ulubionego sklepu, a następnie zbiera te dane, by m.in. sugerować czas uruchomienia budzika, czy informacji o odjeździe ostatniego autobusu. Pomaga również w tworzeniu spersonalizowanych ofert zakupowych od sklepów, które mijamy na trasie powrotnej z pracy do domu.
Sam proces uczenia maszynowego nie wymaga ingerencji ze strony programistów.
Jednak pomimo szybkiego rozwoju w dziedzinie uczenia maszynowego, systemy nadal pozostają zależne od człowieka. Projektowanie systemu wymaga określenia sposobów zdobywania wiedzy oraz jej reprezentacji. Program zapamiętuje dane, które mu dostarczono, analizuje je – biorąc pod uwagę to, czego się nauczyły – i odpowiednio na nie reaguje. Celem wdrożenia w projektach machine learningu jest zwykle chęć zwiększenia efektywności, czy poziomu niezawodności. Omawiając to pojęcie, musimy wspomnieć również o deep learningu, czyli podkategorii uczenia maszynowego. To gałąź sztucznej inteligencji, która odpowiada za tworzenie systemów informatycznych, pod względem budowy i funkcjonowania przypominających pracę ludzkiego mózgu.
Machine learning a sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą bardzo ściśle powiązane i połączone. Nie należy jednak stosować ich zamiennie – sztuczna inteligencja (ang.artificial intelligence), to pojęcie znacznie szersze. Można natomiast powiedzieć, że obecnie główną siłą napędową sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe.
AI ma z założenia zastępować człowieka. Potrafi m.in. rozpoznawać dźwięki czy filmy, ale również tworzyć nowe dzieła. Sztuczna inteligencja jest dziedziną nauki, która polega na tworzeniu systemów, które rozumieją i przyswajają nową wiedzę, czyli w dużym stopniu zachowują się tak, jak ludzie. AI to również m.in. kreatywność czy rozwiązywanie problemów.
Uczenie maszynowe to natomiast obszar sztucznej inteligencji odpowiedzialny za analizę danych i uczenie się maszyn. To właśnie dzięki machine learningowi:
- Youtube wie, co lubimy oglądać w zależności od pory dnia,
- Netflix sugeruje nam filmy, które mogą nam przypaść do gustu,
- Autokorekta podpowiada nam kolejne wyrazy podczas pisania na klawiaturze.
Zadaniem uczenia maszynowego jest ułatwianie nam życia, proponowanie gotowych rozwiązań i spełnianie oczekiwań.
Dlaczego machine learning jest przydatne?
Odpowiedź na to pytanie właściwie zawarte jest w poprzednim akapicie. Bowiem właśnie to, że machine learning ułatwia nam życie i proponuje gotowe rozwiązania, jest jego najwyższą wartością. W końcu kto z nas nie korzystał choćby z funkcji rozpoznawania twarzy w smartfonie, wirtualnych asystentów, podpowiedzi w wyszukiwarkach, rekomendacji książek i filmów, wydarzeń sportowych, czy koncertów. Jednocześnie oszczędzając przy tym sporo czasu i cierpliwości.
Można stwierdzić, iż uczenie maszynowe wykorzystywane jest wszędzie – w rozrywce, handlu, medycynie czy transporcie. Pozwala szybciej analizować dane i np. wdrażać odpowiednie metody leczenia. Rozwiązania, które uzyskujemy dzięki uczeniu maszynowemu, są pomocne nie tylko w codziennym życiu – mają również ogromne znaczenie w biznesie. Przede wszystkim takich rozwiązań nie należy traktować jako czegoś, co dopiero nadejdzie. To już coś, co nas otacza i analizuje nasze zachowania, żeby usprawniać pewne procesy i ułatwiać nam życie.
Jak wykorzystać machine learning w biznesie?
Uczenie maszynowe to model, który od dawna sttosuje się w biznesie. Pojawia się też sporo przykładów, które dopiero wkraczają do naszego życia, ale w niedalekiej przyszłości mogą je bardzo odmienić – jak m.in. samochody autonomiczne, interaktywne biura obsługi, czy choćby automatyzacja systemów produkcji i wydobycia w przemyśle i górnictwie. Przede wszystkim należy zaznaczyć, że wdrożenie do biznesu machine learningu nie jest łatwe, ale z całą pewnością może przynieść wiele korzyści.
Uczenie maszynowe pozwala na:
- ustalanie związków pomiędzy zmiennymi, co pozwala przewidywać przyszłe zachowani,
- przydzielanie pewnych cech do określonych grup,
- branie pod uwagę tylko tych zmiennych, które będą przydatne podczas dalszego przetwarzania informacji.
W naszych rozwiązaniach wykorzystujemy Machine learning w celu doskonałej obsługi zamówień sklepów i aptek, zbierania danych i przekazywania ich do przedsiębiorstwa. Następnie dane te są analizowane i na tej podstawie firma może wyciągnąć wnioski i podejmować konkretne decyzje. Kluczowym celem tego procesu jest dostarczenie odbiorcy naszego klienta takiego produktu, jakiego on oczekuje. Przedsiębiorca może podejmować decyzje, bazując na dotychczasowych zachowaniach zakupowych klienta. To ważny krok, jeśli chodzi o budowanie przewagi konkurencyjnej. Firma może przewidywać i wyprzedzać oczekiwania klienta i proponować mu produkt, zanim on sam się nim zainteresuje. Dzięki temu zaspokajanie potrzeb odbiorców staje się łatwiejsze i skuteczniejsze. Uczenie maszynowe ułatwia robienie tego na bieżąco i podejmowanie uzasadnionych decyzji, co dotyczy również skuteczności działań marketingowych.
Oto korzyści, jakie płyną ze wdrożenia uczenia maszynowego w biznesie:
- Zwiększona wydajność operacyjna – dzięki sztucznej inteligencji i systemom uczenia maszynowego firmy mogą wydajniej korzystać z automatyzacji procesów, co zmniejsza koszty, oszczędza czas oraz zasoby dla innych, priorytetowych zadań.
- Lepsze i szybsze podejmowanie decyzji – firmy wykorzystują uczenie maszynowe, by zwiększyć integralność danych. Przy jednoczesnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji, udaje się również zmniejszyć liczbę błędów popełnianych przez człowieka. To kombinacja, która prowadzi do podejmowania lepszych decyzji na podstawie lepszych danych.
- Lepsze wyniki – dzięki podejmowaniu właściwych działań
Obszary biznesu, w których bez machine learningu ani rusz
Obecnie w wielu biznesach niewdrożenie machine learningu może stawiać przedsiębiorstwo za konkurencją. Niektóre działalności trudno sobie wyobrazić bez uczenia maszynowego, ponieważ takie systemy są niezbędne, żeby efektywnie prowadzić daną działalność. Oto przykłady:
- Medycyna – dzięki machine learningowi możliwe jest przetwarzanie ogromnych ilości danych, co może pomagać w diagnostyce, opracowywaniu leków czy wczesnym wykrywaniu poważnych chorób.
- Finanse – w przypadku tej branży również mamy do czynienia z dużą ilością informacji. Algorytmy wykorzystywane są np. przez ubezpieczycieli do ustalania ryzyka ubezpieczeniowego. Mają również zastosowanie przy zatwierdzeniu kredytów czy wykrywaniu oszustw.
- Aplikacje internetowe – przyzwyczailiśmy się już do tego, że strony WWW same nam podpowiadają, że nie dokończyliśmy poprzedniego odcinka ulubionego serialu i co powinniśmy zobaczyć w dalszej kolejności. Wygodne jest, kiedy wyszukiwarka udziela podpowiedzi odnośnie do kolejnych zapytań, sugerując się poprzednio wpisywanymi frazami, a to tylko wybrane z setek zastosowań uczenia maszynowego w sieci.
- Produkcja – machine learning wykorzystywany jest m.in. do kontroli jakości, wykrywania odchyleń od normy czy prognozowania popytu.
W Sagra Technology zdajemy sobie sprawę, jak ważne jest korzystanie z najnowszych technologii. Chcemy – wraz z naszymi klientami – o technologiczny krok wyprzedzać rynek. Stale pracujemy nad rozwijaniem nowoczesnych algorytmów z użyciem Machine Learning i Artificial Inteligence. Realizowane przez nas innowacje i rozwiązania wspierają biznesy klientów korzystających z naszych systemów i usług w branży farmaceutycznej, medycznej oraz dóbr konsumenckich (CPG).
Dzięki najnowszej technologii jesteśmy w stanie zapewnić wsparcie analityczne, które dotąd było niedostępne dla ludzkiej percepcji.
System może sam wskazać miejsca zagrożeń, sugerować kroki, które należy podjąć. Uczy się i doskonali działania bazując na historii. Przedsiębiorstwa otrzymują spójny i rzetelny zbiór informacji, które bez ingerencji człowieka łączą się w dostępne z uwzględnieniem hierarchii firmie zestawy, raporty, dashboardy. To, co dla klienta staje się po prostu codziennością, to tak naprawdę potężne technologie, które z ogromnych zasobów danych w ułamku sekundy generują informacje i działania. Nie byłoby to dziś możliwe, gdyby nie rozwiązania chmurowe, machine learning czy sztuczna inteligencja. I są to dokładnie te same elementy, które powinny być częścią systemu wsparcia sprzedaży.
