O Machine Learning słyszał każdy, kto zetknął z tematyką sztucznej inteligencji. Czy jednak wszyscy wiedzą, na czym dokładnie uczenie maszynowe polega? Zapraszamy do zapoznania się z naszym krótkim przewodnikiem po uczeniu maszynowym, który pozwoli na lepsze zrozumienie tego zagadnienia.
Co to jest Machine Learning? – definicje i podstawy uczenia maszynowego
Machine Learning, czyli uczenie maszynowe to podstawa sztucznej inteligencji. Jest to grupa algorytmów, dzięki którym komputery uczą się na podstawie dostępnych danych. Owo uczenie polega na znajdowaniu i rozpoznawaniu zależności statystycznych. Dzięki temu program komputerowy identyfikuje cechy charakterystyczne dla określonej grupy danych i tworzy regułę, pozwalającą określić, czy nowe dane zaliczają się do tej właśnie grupy, czy też nie.
Poza tym uczenie maszynowe oznacza, że program komputerowy poprawia swoją dokładność w czasie wraz ze wzrostem ilości danych, na których może się uczyć. Co ważne, jakość uczenia maszynowego zależy od ilości i jakości dostępnych danych wejściowych. Im bogatszy zbiór danych, tym wyniki będą bardziej poprawne.
Podstawowe metody uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe to pojęcie odnoszące się do 4 podstawowych metod. Są to:
- Nadzorowane uczenie maszynowe,
- Nienadzorowane uczenie maszynowe,
- Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem,
- Uczenie głębokie (deep learning).
Nadzorowane uczenie maszynowe polega na dostarczaniu algorytmowi ciągu danych, składających się zarówno z cech danego obiektu, jak i klasy obiektu lub jego wartości liczbowej. W procesie nauki program komputerowy ma za zadanie rozpoznać, co sprawia, że dany obiekt zaliczany jest do danej kategorii. Dzięki temu algorytm jest w stanie zaliczać do tej kategorii kolejne obiekty, w których rozpozna właśnie te cechy. Programy bazujące na uczeniu maszynowym nadzorowanym pomagają na przykład w wykrywaniu spamu, rozpoznawaniu języka, czy określaniu ryzyka kredytowego.
W przypadku nienadzorowanego uczenia maszynowego dostarczamy algorytmom ciągi danych, składające się wyłącznie z cech obiektów. Zadaniem programu jest porządkowanie i dzielnie tych obiektów na grupy, bez konieczności ich kategoryzowania. Uczenie nienadzorowane może być wykorzystywane na przykład do tworzenia personalizowanych biuletynów.
W przeciwieństwie do dwóch poprzednich metod uczenie maszynowe ze wzmocnieniem charakteryzuje się brakiem danych treningowych. Zamiast tego program sam pobiera dane ze środowiska i na tej podstawie uczy się metodą prób i błędów, jak najlepiej z nim współdziałać. Na tej zasadzie działa na przykład ChatGTP. Poza tym uczenie maszynowe ze wzmocnieniem wykorzystywane jest w robotyce, samochodach autonomicznych, domach maklerskich i w branży komputerowej.
Uczenie głębokie to podtyp uczenia maszynowego. Opiera się ono na sztucznych sieciach neuronowych, składających się z co najmniej 3 warstw, odpowiedzialnych za różne zadania związane z analizą danych i wykonywaniem na nich określonych działań. Uczenie głębokie polega na wygaszaniu niektórych połączeń w sieci neuronowej i na wzmacnianiu innych.
Jak uczenie maszynowe może wspierać biznes?
Uczenie maszynowe niemalże od samego początku było wykorzystywane w biznesie. Wszystko dlatego, że Machine Learning umożliwia:
- ustalanie związków pomiędzy zmiennymi, dzięki czemu jesteśmy w stanie przewidywać przyszłe zachowania,
- przydzielanie cech do określonych grup,
- branie pod uwagę tylko takich zmiennych, które faktycznie przydają się do dalszego przetwarzania informacji.
Z tego względu systemy bazujące na uczeniu maszynowym zwiększają wydajność operacyjną. Dzięki temu przedsiębiorstwa efektywniej korzystają z automatyzacji procesów, oszczędzając tym samym czas, pieniądze i zasoby.
Poza tym programy wykorzystujące uczenie maszynowe są w stanie szybciej i lepiej podejmować decyzje, a także ograniczają liczbę błędów popełnianych przez człowieka.
Czy uczenie maszynowe jest etyczne?
Uczenie maszynowe, czyli de facto algorytmy są etycznie neutralne. Mogą jednak zostać wykorzystane w sposób, który będzie miał negatywne skutki dla jednostek, a nawet całych społeczności.
Takim przykładem może być wykorzystanie uczenia maszynowego w medycynie. Już dziś algorytmy są w stanie wychwytywać zmiany chorobowe, a także proponować plan leczenia pacjentów. Rodzi się jednak pytanie, kto w takiej sytuacji ponosi odpowiedzialność za ewentualne błędy.
Poza tym możliwość analizy ogromnej ilość danych i wyciągania na ich podstawie wniosków może zostać wykorzystania do manipulowania opinią publiczną. W tym przypadku uczenie maszynowe może posłużyć jako narzędzie do wygrywania wyborów, czy organizowania protestów, a w konsekwencji wprowadzania zmian, które będą niekorzystne dla społeczeństwa.
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to kolejna dziedzina, która pokazuje, że wraz z jej rozwojem, powinniśmy także tworzyć skuteczne mechanizmy, chroniące jednostki i społeczeństwa przed nieetycznym wykorzystaniem tej technologii.
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to kolejna dziedzina, która pokazuje, że wraz z jej rozwojem, powinniśmy także tworzyć skuteczne mechanizmy, chroniące jednostki i społeczeństwa przed nieetycznym wykorzystaniem tej technologii.
Najpopularniejsze rozwiązania związane z Machine Learningiem
Obecnie jednym z najbardziej znanych rozwiązań związanych z uczeniem maszynowym jest ChatGTP, który generuje odpowiedzi na zadawane przez użytkowników pytania. Jednak programy AI bazujące na Machine Learning można wykorzystać praktycznie w każdej branży.
Jak już wspomnieliśmy, programy komputerowe wykorzystujące uczenie maszynowe potrafią wykrywać zmiany chorobowe na podstawie obrazów diagnostycznych czy planować leczenie chorych.
W przypadku branży finansowej algorytmy pomagają w obliczaniu ryzyka, wykrywaniu oszustw, czy zatwierdzaniu kredytów.
Uczenie maszynowe stoi także u podstaw wielu aplikacji internetowych, które przewidują, jaki serial powinien nam się spodobać na bazie tego, co oglądaliśmy do tej pory.
Poza tym uczenie maszynowe wykorzystywane jest do zarządzania ruchem drogowym, prognozowania popytu, czy kontroli jakości. Innymi słowy, tam, gdzie potrzebna jest szybka analiza dużej ilości danych, można liczyć, że zajmie się tym sztuczna inteligencja bazująca na uczeniu maszynowym.
Machine Learning – podsumowanie i źródła
Wiesz już, na czym polega uczenie maszynowe, jakie są jego rodzaje i w jaki sposób wykorzystywane jest ono w praktyce.
Czy masz już pomysł, jak możesz wykorzystać tego typu programy komputerowe w swojej branży?
Porozmawiaj z nami.
Źródło: https://www.iab.org.pl/wp-content/uploads/2023/03/SCMP_Artifficial-Intelligence_raport_2022.pdf