Ostatnio coraz więcej mówi się o Machine Learning, czyli tzw. uczeniu maszynowym. Duże zainteresowanie wokół tego obszaru sztucznej inteligencji nie jest zaskoczeniem. Zrewolucjonizował on już technologię pisma i głosu, a z każdym kolejnym miesiącem rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy, tym samym pozwalając organizacjom nie tylko ciąć koszty, ale i osiągać przewagę konkurencyjną za sprawą budowania rozwiązań przyszłości.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe - inaczej Machine Learning - to obszar sztucznej inteligencji, działający na podstawie dużych zbiorów danych, gdzie podstawą jest uzyskanie mechanizmów analizy statystycznej działających z dużą wydajnością i w dużej skali. W praktyce to odwrócony model tworzenia algorytmu - nie przez tworzenie wzoru, ale poprzez odkrywanie wzorów w zbiorze danych, np. analizując zdjęcia twarzy możemy stworzyć model, który nauczy się rozróżniać płeć lub szacować wiek osoby.
Proces uczenia maszynowego przebiega zwykle w 4 etapach:
- Dostarczanie danych
- Poprawianie, uzupełnianie dostarczanych danych
- Trenowanie systemu, czyli tworzenie modelu, który ostatecznie będzie służył do dostarczania wartości
- Prezentacja danych wynikowych
W jakim obszarze Machine Learning może się sprawdzić? Praktycznie w każdym! Wśród najpopularniejszych przykładów uczenia maszynowego warto wymienić:
- finanse: przewiduje trendy i rozpoznaje nadużycia finansowe na wczesnym etapie
- sprzedaż: analizuje nawyki zakupowe, by z dużym prawdopodobieństwem podpowiedzieć, co może spodobać się naszym klientom
- medycynę: pomaga lekarzom postawić trafną diagnozę
- przemysł maszynowy: przewiduje wystąpienie drobnej usterki, a nawet poważnych awarii
- zarządzanie: bada efektywność pracowników, biorąc pod uwagę tysiące istotnych informacji
Machine Learning pozwala przejść na wyższy poziom wielu przedsiębiorstwom - to także skuteczne wsparcie w sytuacjach, w których człowiek nie zawsze jest w stanie reagować równie szybko i sprawnie.
Materiał wideo pochodzi z konferencji SI-Customer Day 2020.
