Czym jest uczenie maszynowe?

czym jest uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która umożliwia komputerom uczenie się bez wyraźnego programowania. Jest to proces analizy danych i identyfikacji wzorców w celu dokonania przewidywań lub zaleceń, a nie tylko reagowania na dane wprowadzone przez użytkownika. Techniki te dają komputerom możliwość uczenia się na podstawie danych, uzyskiwania lepszych wyników analizy w czasie i poprawy ich wydajności w konkretnych zadaniach, a nie tylko ogólnej wydajności. Algorytm uczenia maszynowego może być trenowany na zestawie przykładowych danych wejściowych (i ich prawidłowych danych wyjściowych). Zazwyczaj te przykłady są zorganizowane w zestaw wektorów danych, zwanych również wektorami cech, gdzie każdy wektor zawiera taką samą liczbę wejść i wyjść jak zestaw treningowy. Gdy mamy już zbiór danych treningowych, stosujemy strategię optymalizacji (tj. algorytm), która przyjmuje ten zbiór danych jako wejście i wytwarza funkcję jako wyjście. Funkcja ta jest naszym modelem – czyli wyuczoną wersją naszych danych treningowych – i może być użyta do przewidywania wyjść dla nowych wejść.

Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego?

Jest to pytanie, które powinno zadać sobie każde przedsiębiorstwo. Istnieje kilka kluczowych powodów, dla których firmy powinny rozważyć wykorzystanie uczenia maszynowego w swojej ofercie produktów lub usług. Po pierwsze, uczenie maszynowe może pomóc w rozwiązaniu problemów, które w przeciwnym razie byłyby bardzo trudne i czasochłonne do rozwiązania ręcznie. Dobrym przykładem jest filtr spamu w poczcie elektronicznej. Wraz ze wzrostem ilości wiadomości e-mail wzrosła również ilość spamu. Ręczne sprawdzenie każdego maila i określenie czy jest to spam czy nie jest wyzwaniem. Zamiast tego większość serwerów poczty elektronicznej wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które najpierw trenują na milionach wiadomości spamowych i nie spamowych. Gdy algorytm został przeszkolony, można go następnie użyć do filtrowania przychodzących wiadomości e-mail, aby określić, czy są one spamem, czy nie. Pozwala to firmom na utrzymanie ich usług e-mail przy niższych kosztach. To samo można powiedzieć o wielu innych przypadkach użycia w biznesie. Uczenie maszynowe może pomóc firmom w bardziej efektywnym i dokładnym wykrywaniu nieuczciwych transakcji, identyfikowaniu pozytywnych doświadczeń klientów, kierowaniu rekomendacjami produktów i wielu innych.

Uczenie maszynowe vs. AI

Istnieje wiele zamieszania wokół różnicy między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją. Ogólnie rzecz biorąc, terminy te są używane zamiennie, ale w rzeczywistości odnoszą się do dwóch bardzo różnych rzeczy. Uczenie maszynowe jest subdziedziną informatyki, która bada algorytmy, które mogą uczyć się z danych. Sztuczna inteligencja, z drugiej strony, jest całą dziedziną nauki, która patrzy na systemy komputerowe, które mogą symulować ludzkie zachowanie intelektualne. Tak więc, algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do napędzania aplikacji sztucznej inteligencji. Innymi słowy, systemy AI mogą być zaprogramowane do korzystania z uczenia maszynowego. Jako takie, istnieje wiele przypadków użycia, w których oba terminy są używane zamiennie. Istnieją jednak również przypadki, w których odnoszą się one do różnych rzeczy. Na przykład, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest obszarem AI, który zajmuje się komputerami rozumiejącymi ludzki język. Istnieją jednak również algorytmy wykonujące NLP, które należą do kategorii uczenia maszynowego.

Jak działa uczenie maszynowe?

Pierwszym krokiem do zrozumienia, jak działa uczenie maszynowe, jest zrozumienie koncepcji wektorów danych. Załóżmy, że chcemy przeanalizować sentyment jakiegoś tekstu. W tym przypadku, dane wejściowe to zdanie, a dane wyjściowe to wynik sentymentu (tj. pozytywny, negatywny lub neutralny). Wynik sentymentu może być reprezentowany przez liczbę pomiędzy 0 a 1. Innymi słowy, każdy wynik sentymentu będzie procentem słów w zdaniu, które są pozytywne lub negatywne. Jeśli w zdaniu jest więcej słów pozytywnych niż negatywnych, wtedy wynik sentymentu będzie bliższy 1. Jeśli jest więcej słów negatywnych, wtedy wynik sentymentu będzie bliższy 0. Kiedy już mamy wynik sentymentu, są dwa sposoby, aby go przedstawić. Możemy użyć skali 0-1 (tak jak zrobiliśmy to powyżej) lub możemy użyć skali procentowej. W pierwszym przykładzie, jeśli sentyment wynosi 0,5, to możemy to zapisać jako 50%. Podobnie, wynik sentymentu 1,5 może być zapisany jako 150%. Aby lepiej zrozumieć koncepcję wektorów danych, rozważ następujący przykład. Wyobraźmy sobie, że chcemy przeanalizować sentyment następującego zdania: “Lubię psy”. Aby to zrobić, musimy najpierw rozbić to zdanie na jego poszczególne słowa. Słowo “ja” jest zaimkiem, a więc nie dodaje żadnego użytecznego spostrzeżenia. Skupmy się na pozostałych słowach. “Like” i “dogs” to rzeczowniki. “Dogs” jest słowem pospolitym, ale “like” jest bardzo pospolitym słowem, które jest używane w wielu różnych kontekstach.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne?

Uczenie maszynowe jest niezwykle cennym narzędziem, które może być stosowane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów biznesowych. Jak stwierdzono, może ono pomóc firmom w bardziej efektywnym i dokładnym wykrywaniu oszukańczych transakcji, identyfikowaniu pozytywnych doświadczeń klientów, napędzaniu rekomendacji produktów i wielu innych. Należy jednak pamiętać, że uczenie maszynowe nie jest srebrną kulą. Tylko dlatego, że firma korzysta z uczenia maszynowego, nie oznacza, że automatycznie rozwiąże każdy problem, z którym się boryka. Istnieje wiele czynników, które należy wziąć pod uwagę podczas wdrażania strategii uczenia maszynowego. Jakość danych, na przykład, jest krytyczna dla sukcesu każdego projektu uczenia maszynowego. Firma, która zbiera nieprawidłowe lub nieistotne dane, nie będzie mogła skorzystać z uczenia maszynowego. Może to okazać się bardzo kosztowne dla firm, które nie są odpowiednio przygotowane do inwestycji, które są wymagane do zbierania i analizowania wysokiej jakości danych.

Jaka jest różnica między AI, ML i Data Science?

To wszystko są terminy, które w wielu kontekstach są używane zamiennie. Mają one jednak nieco inne definicje.

  • Artificial Intelligence – Sztuczna inteligencja to cała dziedzina nauki, która przygląda się systemom komputerowym mogącym symulować ludzkie zachowania intelektualne.
  • Uczenie maszynowe – Uczenie maszynowe jest subdziedziną informatyki, która bada algorytmy, które mogą uczyć się na podstawie danych.
  • Data Science – Data science to proces stosowania technik i metod naukowych do tworzenia, przekształcania, odkrywania i eksploracji danych w celu podejmowania lepszych decyzji. Ogólnie rzecz biorąc, nauka o danych jest stosowana w procesie tworzenia modeli uczenia maszynowego. Innymi słowy, naukowcy zajmujący się danymi najpierw tworzą algorytmy, a następnie te algorytmy są wykorzystywane do szkolenia modeli uczenia maszynowego. Ważne jest, aby zauważyć, że uczenie maszynowe i nauka o danych nie są tym samym. Są to dwie różne dyscypliny, które mogą być stosowane razem w celu rozwiązania problemów biznesowych.

Wnioski

Uczenie maszynowe jest niezwykle cennym narzędziem, które może być stosowane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów biznesowych. Jak stwierdzono, może ono pomóc przedsiębiorstwom w skuteczniejszym i dokładniejszym wykrywaniu transakcji oszukańczych, identyfikowaniu pozytywnych doświadczeń klientów, napędzaniu rekomendacji produktów i wielu innych. Należy jednak pamiętać, że uczenie maszynowe nie jest srebrną kulą. Tylko dlatego, że firma korzysta z uczenia maszynowego, nie oznacza, że automatycznie rozwiąże każdy problem, z którym się boryka. Istnieje wiele czynników, które należy rozważyć podczas wdrażania strategii uczenia maszynowego. Jakość danych, na przykład, jest krytyczna dla sukcesu każdego projektu uczenia maszynowego. Firma, która zbiera nieprawidłowe lub nieistotne dane, nie będzie mogła skorzystać z uczenia maszynowego. Może to okazać się bardzo kosztowne dla firm, które nie są odpowiednio przygotowane do inwestycji, które są wymagane do zbierania i analizowania wysokiej jakości danych.

Najnowsze
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore