Machine learning: co to jest?

machine learning software house da vinci studio

Machine learning obejmuje obszar badań nad algorytmami, które potrafią samodzielnie się uczyć, analizując zebrane dane. Maszyny mogą gromadzić niektóre informacje dotyczące zachowań użytkowników internetu. Potrafią także sprowadzić je do ogólnych schematów i na tej podstawie oszacować, jak zachowają się użytkownicy w przyszłości.

Załóżmy, że algorytm ma odróżniać kaczki od gołębi. Żeby mógł to robić, musimy go tego nauczyć. W praktyce oznacza to przekazanie mu danych testowych, na podstawie których będzie się uczył. Mogą to być np. zdjęcia przedstawiające jedne i drugie zwierzęta, ze wskazaniem, które znajdują się na fotografii. Algorytm analizuje zdjęcia, przez to uczy się, jakie cechy są charakterystyczne dla kaczek, a jakie dla gołębi.

 

Jakie są rodzaje maszyn samouczących się?

Powyższy przykład pokazuje nadzorowane uczenie się maszyn. Algorytmy pracują, wiedząc, jakie mają być efekty ich działań (odróżnić gołębia od kaczki). Ten model uczenia się polega na sprawdzaniu, które cechy zwierząt będą przydatne w porównaniach dążących do realizacji celu. Ten typ maszynowego uczenia się wykorzystuje się do klasyfikowania obrazów, segmentacji klientów, czy np. rozpoznawania mowy.

Drugi typ machine learningu to uczenie pozbawione nadzoru. Człowiek nie wyznacza algorytmom celu, które powinny osiągnąć po przeanalizowaniu materiału. Algorytmy przetwarzają dane i szukają między nimi relacji i schematów, a następnie formułują wnioski. Człowiek obserwujący system nie może przewidzieć rezultatu pracy maszyny, ponieważ bardzo przypomina ona ludzką obserwację otoczenia.

Istnieje także wersja pośrednia, w której machine learning jest częściowo nadzorowany. Polega na tym, że maszyny otrzymują dane oznaczone z założeniem nauczenia się ich. Otrzymują także dane nieoznaczone, w których muszą samodzielnie znaleźć elementy wspólne i wysnuć z nich wnioski.

 

Machine learning a sztuczna inteligencja – czy to jest to samo?

Machine learning (ML) i sztuczna inteligencja ściśle łączą się ze sobą. Zdarza się, że te pojęcia są stosowane zamiennie. Nie jest to do końca trafne rozwiązanie. Artificial Intelligence (AI) to szerokie pojęcie, które nie sprowadza się tylko i wyłącznie do uczenia maszynowego. Zadaniem sztucznej inteligencji jest zastępowanie człowieka w różnych obszarach jego działania. AI potrafi np. rozpoznawać dźwięki, filmy i twarze, ale także tworzyć nowe dzieła. Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki polegająca na tworzeniu systemów rozumiejących i przyswajających nową wiedzę. Jej zadaniem jest także kreatywność i rozwiązywanie problemów. Jednak główną siłą napędową sztucznej inteligencji jest właśnie machine learning.

 

Uczenie maszynowe w codzienności

Machine learning jest obszarem sztucznej inteligencji. Odpowiada za analizę danych i proces uczenia się maszyn. Dzięki machine learningowi: YouTube wie, co chętnie obejrzymy o danej porze dnia. Netflix potrafi sugerować nam filmy, które z dużym prawdopodobieństwem przypadną nam do gustu. Z kolei autokorekta podpowiada nam całe wyrazy w czasie pisania wiadomości.  Machine learning z założenia ma ułatwiać nam życie. Proponować gotowe rozwiązania i spełniać oczekiwania. Nie tylko w codziennym życiu w czasie odpoczynku, ale również podczas pracy. Istnieje wiele branż, które już teraz nie są w stanie się obyć bez machine learningu.

 

machine learning software house da vinci studio

Machine learning w biznesie – bez niego ani rusz!

Wdrażanie machine learningu jest w wielu branżach koniecznością. Niektóre działalności trudno sobie wyobrazić bez uczenia maszynowego. Systemy oparte na ML są niezbędne do efektywnego prowadzenia działalności. Najczęściej spotkamy je w medycynie, finansach, aplikacjach internetowych, czy produkcji. 

Szpitale i placówki medyczne przetwarzają ogromną ilość danych. To pomaga w diagnostyce, opracowywaniu leków i we wczesnym wykrywaniu poważnych chorób. Machine learning wspiera codzienną pracę w szpitalach, w których dużą rolę odgrywa prędkość i efektywność prowadzonych działań. Nie tylko na poziomie leczenia, ale również na poziomie administracyjnym. 

W finansach machine learning wykorzystuje się między innymi w ubezpieczeniach, czy w pracy biur rachunkowych. Ubezpieczyciele bardzo często korzystają z algorytmów, które pomagają im ustalać ryzyko ubezpieczeniowe. Machine learning ma swój udział również przy zatwierdzaniu kredytów i wykrywaniu oszustów.

 

Możliwości prognostyczne machine learningu

Fascynującą cechą machine learningu jest prognozowanie. Dawniej rozmaite decyzje biznesowe były podejmowane na podstawie wyników historycznych. Obecnie machine learning wykorzystuje metody zaawansowanej analizy do przewidywania przyszłych konsekwencji. Organizacje mogą podejmować decyzje, wybiegając w przyszłość, a równocześnie działać proaktywnie, nie polegając tylko na danych z przeszłości. 

Machine learning może być wykorzystywany w biznesie do usprawnienia wielu procesów. Możesz przewidywać konsekwencje niektórych inwestycji, czy działań. Śledzić trendy w biznesie i na ich podstawie budować dalszą strategię. Zebrane dane pomogą Ci określić, które z Twoich produktów zyskują popularność i zaplanować kampanię, czy inne działania marketingowe.

 

Da Vinci Studio – zaplanuj z nami swój rozwój

W Da Vinci Studio nieustannie rozwijamy produkty z użyciem machine learningu oraz AI. Budujemy rozwiązania szyte na miarę potrzeb naszych Klientów. Udzielamy wsparcia na każdym etapie procesu, pomagamy wdrażać rozwiązania i chętnie odpowiadamy na wszelkie pytania. Jesteśmy firmą programistyczną z doświadczeniem i z indywidualnym podejściem do każdego realizowanego produktu. Uważamy, że dobrana aplikacja to spersonalizowana aplikacja, która odpowiada na potrzeby Twojego biznesu. Skontaktuj się z nami za pośrednictwem formularza kontaktowego lub zadzwoń.