Uczenie maszynowe

Video marketing
20 sierpnia, 2021
Social media
20 sierpnia, 2021

Uczenie maszynowe – czego mogą nauczyć się maszyny?

Sztuczna inteligencja to przedmiot zainteresowań wielu dziedzin nauki. Badaniem tego, w jaki sposób myślą komputery zajmuje się nie tylko informatyka, ale także filozofia i kognitywistyka. Sztuczna inteligencja – to w bardzo dużym uogólnieniu – zdolność systemu do poprawnej interpretacji danych dostarczanych mu z zewnętrznych źródeł, nauki na ich podstawie oraz wykorzystywania otrzymanej wiedzy do wykonywania jasno określonych zadań.

Rola i zadania sztucznej inteligencji

Głównym celem badań prowadzonych nad sztuczną inteligencją jest możliwość projektowania i konstruowania maszyn wykazujących zdolności do realizacji konkretnych, wybranych funkcji umysłu, które nie poddają się prawom numerycznej algorytmizacji. Do kluczowych kwestii wchodzących w skład badań nad sztuczną inteligencją można zaliczyć:

  • podejmowanie decyzji w warunkach braku wszystkich niezbędnych danych – tworzenie symulacji sprawdzających to, jak zachowa się dany komputer w przypadku braku niektórych, niekiedy bardzo istotnych danych,
  • analiza języków naturalnych,
  • racjonalne rozumowanie – z racji tego, że logiczne rozumowanie to typowo ludzka cecha zagadnienie to odgrywa szczególnie ważną rolę w badaniach nad sztuczną inteligencją,
  • komputerowe gry logiczne, inteligentne roboty,
  • systemy eksperckie i diagnostyczne.

Sztuczna inteligencja to dziedzina, która od dłuższego czasu rewolucjonizuje wiele obszarów naszego codziennego życia. Badania nad jej rozwojem nie dotyczą wyłącznie prostych maszyn czy nieskomplikowanych komputerów – wielu badaczy stawia sobie za cel udowodnienie tego, że sztuczna inteligencja jest w stanie samodzielnie myśleć, uczyć się, a nawet przeprowadzać skomplikowane procesy poznawcze.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest uważane za jeden z podzbiorów sztucznej inteligencji. Polega ono na stosowaniu matematycznych modeli danych w celu umożliwienia komputerowi uczenia się bez potrzeby kontrolowanie całego procesu czy udzielania maszynie niezbędnych instrukcji. Dzięki algorytmom stosowanym podczas procesu uczenia maszynowego możliwym staje się określenie wzorców danych. Im więcej danych, tym większa dokładność wyników uczenia maszynowego. W tym wypadku, dokładanie tak samo jak u ludzi, uczące się maszyny do coraz bardziej zaawansowanego rozwoju potrzebują zarówno czasu, jak i wystarczająco obszernej bazy danych.

Dzięki dość elastycznej formule uczenia maszynowego, z powodzeniem można wykorzystywać je przy wyborach w symulacjach, w których dane lub zadania ulegają ciągłej zmianie. Rozwiązania tego typu sprawdzają się również wtedy, gdy zakodowanie rozwiązanie byłoby w praktyce niemożliwe.

Uczenie maszynowe jest wypadkową rozwoju konceptu sztucznej inteligencji, a także sposobów na jej zastosowanie w praktyce. Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w mocno zaawansowanych i innowacyjnych gałęziach przemysłu. Uczenie się maszyny to dobór odpowiednich parametrów, a także ich konkretyzacja, które okazują się być pomoce przy ulepszaniu parametrów takich jak: efektywność, wydajność, bezawaryjność czy opłacalność.

W uczeniu maszynowym inteligentny komputer zachowuje się jak człowiek, dzięki czemu może pozwolić sobie na samodzielne wykonywanie zadań. Jedną z metod wykorzystywanych przy uczeniu komputera czerpiącej z ludzkich sposobów rozumowania jest zastosowanie sieci neuronowej, czyli zbioru algorytmów naśladujących działanie ludzkiego mózgu.

Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna i uczenie głębokie

Analiza predykcyjna to proces wydobywania informacji z przygotowanych wcześniej zbiorów danych w celu określenia wzorów i możliwości przewidywania przyszłych zdarzeń i trendów .Uczenie maszynowe zaliczane jest do jednego z typów analizy predykcyjnej – istotną różnicą pomiędzy analizą predykcyjną a uczeniem maszynowym jest to, że uczenie maszynowe jest zdecydowanie mniej skomplikowane do wdrożenia. Dodatkowo uczenie maszynowe – po uzyskaniu większej, odpowiednej liczby danych – pozwala na aktualizację w czasie rzeczywistym. W analizie predykcyjnej bardzo często bazuje się na sztywnych, statycznych danych, a aktualizacja systemu wymaga wcześniejszego odświeżenia.

Uczenie głębokie to z kolei podgrupa uczenia maszynowego oparta na funkcjonowaniu sztucznych sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowych pozwala maszynie na wykorzystywanie w procesie uczenia własnych danych.

Dużą zaletą uczenia głębokiego jest to, że pozwala ono na automatyczne określenie dokładności, umożliwiając klasyfikowanie informacji w sposób charakterystyczny dla ludzkiego mózgu. Uczenie głębokie bardzo często wykorzystuje się w maszynach imitujących ludzką inteligencję.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to dość mocno zróżnicowana i niesłychanie kompleksowa technologia. W zależności od wykorzystanych algorytmów i danych, z których korzysta, będzie różniło się również i jego działanie. Rozróżnia się 4 podstawowe techniki uczenia maszynowego:

  • uczenie nadzorowane – ten rodzaj uczenia maszynowego polega na tym, że maszyny uczą się na podstawie przykładów. Dane wejściowe wykorzystuje się do wyszukiwania zależności, które pomagają w rozwiązaniu określonych problemów. Ustalony wzorzec zostaje następnie wykorzystywany w analogicznych przypadkach. Uczenie nadzorowane wykorzystuje się między innymi w zarządzaniu ryzykiem, wykrywaniu nadużyć czy rozpoznawaniu mowy,
  • uczenie częściowo nadzorowane -uczenie tego typu polega na tym, że maszyna otrzymuje zarówno dane wejściowe oznaczone, jak i nieoznaczone. Uczenie częściowo nadzorowane wykorzystuje się w przypadku firm dysponujących zbyt dużą lub zbyt skomplikowaną bazą danych, co pociąga za sobą ogromne trudności z precyzyjnym przyporządkowaniem odpowiedzi. Ten rodzaj uczenia wykorzystuje się w rozpoznawaniu mowy i obrazu, a także klasyfikacji stron internetowych,
  • uczenie nienadzorowane – proces ten wymaga od maszyny samodzielnego znajdywania i podawania odpowiedzi. Komputer jest zmuszony do analizowania danych, szukania wzorców i relacji. Ten rodzaj uczenia maszynowego najbardziej przypomina działanie ludzkiego mózgu. Bardzo często podczas uczenia nienadzorowanego komputer – podobnie zresztą jak ludzki umysł – musi kierować się intuicją lub przewidywaniem. Wraz ze wzrostem liczby danych, wzrasta również trafność odpowiedzi. Uczenie nienadzorowane znajduje zastosowanie na przykład podczas analizy koszyka zakupowego czy wykrywania anomalii,
  • uczenie wzmocnione – w przypadku uczenia wzmocnionego maszyna otrzymuje gotowy zestaw możliwych działań, reguł i stwierdzeń. Poruszając się w ściśle określonych ramach, wykonuje akcje, obserwując i analizując ich skutki. Uczenie wzmocnione znajduje zastosowanie w systemach nawigacyjnych, a także w grach komputerowych.

Uczenie maszynowe a rozwiązywanie problemów – schemat procesu

Uczenie maszynowe, aby przyniosło oczekiwane skutki, musi przebiegać według ściśle określonego schematu. Pominięcie kluczowych kroków procesu doprowadzi do uzyskania błędnych lub niepełnych danych. Wyróżnia się 4 główne składowe procesu uczenia maszynowego:

  • zbieranie i przygotowywanie danych – krok ten ma ogromne znaczenie dla powodzenia całego procesu. Po poprawnym zidentyfikowaniu źródeł danych maszyna przechodzi do ich zintegrowania. Określenie typu danych pomoże w ustaleniu algorytmów uczenia maszynowego potrzebnych do przeprowadzenia całego procesu. Analiza danych obejmuje zadania takie jak wykrywanie anomalii, opracowywanie struktury czy rozwiązywanie potencjalnych problemów związanych ze spójnością i jednolitością danych,
  • trenowanie modelu – odpowiednio zebrane i przygotowane dane dzieli się na dwie grupy. Jedna grupa to tak zwany zestaw treningowy obejmujący dużą część danych służących do dopasowania modeli uczenia pod kątem ich efektywności i dokładności. Kolejna grupę tworzą dane wchodzące w skład zestawu testowego,
  • walidacja modelu – na tym etapie wykorzystuje się dane zgromadzone w zestawie testowym, które pozwalają na ocenę wydajności i dokładności modelu danych, umożliwiając wybór najlepszej i najbardziej optymalnej opcji,

-interpretacja wyników – interpretacja wyników ma ogromne znaczenie między innymi podczas przygotowywania prognoz, wyciągania wniosków czy analizie ryzyka.

Jakie są korzyści ze stosowania uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe ma bardzo wiele zastosowań. Co więcej, wraz z rozwojem technologii, zwiększają się również i potencjalne umiejętności maszyn. Jedną z głównych zalet stosowania uczenia maszynowego jest łatwiejsze określanie wzorców lub struktur co ma wpływ na szybsze i łatwiejsze rozpoznawanie trendów w danych. Przy pomocy uczenia maszynowego można również w znacznym stopniu poprawić integralność danych.

Kolejnym istotnym plusem wykorzystywania procesów uczenia maszynowego jest ulepszanie środowiska użytkownika. Dopasowanie zawartości czy ułatwienia takie jak wirtualne czaty w ogromnym stopniu przyczyniają się do poprawy doświadczeń klienta. Dodatkowo uczenie maszynowe pozwala na przewidywanie zachowań klienta, co pomaga w indywidulanym i bardziej trafnym doborze ofert.

Uczenie maszynowe pozwala również na automatyzację wielu procesów, co bezpośrednio wiąże się ze zmniejszeniem kosztów operacyjnych. Zaawansowane technologie pozwalają na optymalizację procesów zachodzących w firmie, zapewniają także większą skuteczność i minimalizują ryzyko błędu.

Uczenie maszynowe – czy maszyna może nauczyć się wszystkiego?

Uczenie maszynowe ma pewne ograniczenia, których na chwilę obecną nie są w stanie przeskoczyć nawet najbardziej zaawansowane technologie. Jednym z podstawowych ograniczeń procesu jest to, że maszyny i komputery nie są wyposażone w zdolność kreatywnego myślenia

Dodatkowo maszyna, aby udzielić odpowiedzi, potrzebuje zestawu konkretnych danych – bez nich nie jest zdolna do intuicyjnego i spontanicznego działania, które charakteryzuje ludzki umysł. Ponadto należy pamiętać również o tym, że każda, nawet najmniejsza zmiana danych, będzie miała wpływ na pracę maszyny.

Inteligentne maszyny, choć niezwykle pomocne, jak na razie nie są w stanie zastąpić ludzkiego umysłu. Pomagają, budzą kontrowersje i prowokują do zadawania trudnych i skomplikowanych pytań, inspirując do ciągłych badań setki tysięcy naukowców.

Rafał Szrajnert- uniqueSEO team
Rafał Szrajnert- uniqueSEO team
UniqueSEO to najlepsza agencja marketingowa w Polsce. Tworzymy i kreujemy udane kampanie, pozycjonowanie, SEO i całą strategię internet marketing. Nie czekaj, dołącz do nas!

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

POBIERZ SWÓJ DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM TA STRONA ZNIKNIE

Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety  które spowodują znaczny wzrost Twoich zarobków i sprzedaży z reklam... (sekrety prosto ze źródła)