Być może nie zawsze jesteśmy tego świadomi, ale uczenie maszynowe (machine learning) towarzyszy społeczeństwu już od wielu lat, ułatwiając wykonywanie wielu codziennych czynności. Jeszcze do niedawna to, czym jest uczenie maszynowe, było wiedzą dostępną jedynie dla nielicznych. Dziś jest to dość istotna kwestia, o której mówi się naprawdę wiele, a wiedza na ten temat jest bardziej przystępna i łatwiej przyswajalna.
Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja, czy te dwa terminy oznaczają dokładnie to samo? Otóż nie. Należy zdawać sobie sprawę z tego, że uczenie maszynowe nie jest synonimem sztucznej inteligencji (która co warto podkreślić, jest dziedziną wiedzy). Machine learning jest jedynie częścią sztucznej inteligencji. Jest co prawda bardzo ważnym jej elementem, jednak nie najważniejszym i co istotne niejedynym.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe co to jest takiego? To jedna z ważniejszych gałęzi sztucznej inteligencji i informatyki, która opiera się przede wszystkim na wykorzystaniu odpowiednich danych i algorytmów, naśladujących sposób ludzkiego uczenia się w sposób bardziej udoskonalony.
Tak naprawdę uczenie maszynowe jest niezwykle istotne w przypadku rozwijającej się dynamicznie dziedziny analityki wielkich zbiorów danych. Dzięki temu, że machine learningu wykorzystuje najefektywniejsze metody statystyczne, algorytmy do klasyfikowania lub przewidywania działają znacznie lepiej, przynosząc lepsze rezultaty w postaci podejmowania lepszych decyzji dotyczących aplikacji czy firm.
Jak działa uczenie maszynowe?
Cechą charakterystyczną uczenia maszynowego jest to, że złożone jest ono z wielu modeli wykorzystujących różnorodne techniki algorytmiczne. Dzięki temu machine learning ma tak szerokie zastosowanie.
W uczeniu maszynowym stosuje się następujące modele:
- nadzorowany,
- nienadzorowany,
- częściowo nadzorowany,
- wzmocniony.
W zależności od sytuacji każdy z modeli może składać się z jednego bądź większej ilości algorytmów. Wszystko zależne jest od tego, jakie wykorzystywane są zbiory danych, nie bez znaczenia jest również to, jakie wyniki mają zostać w ten sposób osiągnięte.
Aby osiągnąć lepsze efekty i dużą większą dokładność (co niezbędne jest w przypadku złożonych i nieprzewidywanych danych) dobrym rozwiązaniem będzie zastosowanie łączonych algorytmów.
Jakie są rodzaje uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe jest niezwykle rozbudowaną dziedziną wiedzy, którą można wykorzystać w wielu dziedzinach życia codziennego. Bardzo ważne jest jednak to, że aby osiągnąć oczekiwane rezultaty, należy dobrać odpowiednią metodę:
- uczenie nadzorowane jest najczęściej wykorzystywanym typem machine learning. W tym przypadku system zostaje poddany skategoryzowanemu zestawowi danych. Dzięki temu algorytmy mogą swobodnie klasyfikować informacje oraz jeżeli zajdzie taka potrzeba w sposób poprawny przewidywać wyniki. W uczeniu nadzorowanym algorytmy poddawane są ścisłej kontroli;
- uczenie nienadzorowane jest niestandardową metodą, wykorzystującą do analizy wyłącznie nieskategoryzowane grupy danych. Jest to typ uczenia sprawdzający się przede wszystkim przy odkrywaniu nowych schematów. Uczenie nienadzorowane dobrze będzie się sprawdzało również w odkrywaniu różnic i podobieństw w danych;
- uczenie przez wzmacnianie pod wieloma względami będzie przypominało uczenie nadzorowane. Tym, co rozróżnia oba przypadki, jest to, że w sytuacji uczenia przez wzmacnianie stosuje się naukę w trybie prób i błędów. Jeżeli algorytm okaże się skuteczny, wówczas reakcje danego typu zostaną poddane odpowiednim wzmocnieniom.Ze względy na to, że uczenie ze wzmocnieniem jest najtrudniejszym typem uczenia maszynowego, nie można zastosować go w każdej sytuacji, choć po względem badawczym z pewnością jest on niezwykle ciekawy.
Uczenie maszynowe – przykłady
Przykładów uczenia maszynowego jest naprawdę mnóstwo i co ciekawe większości możliwości płynących z jego zastosowania nie jesteśmy często nawet świadomi. Machine learning wykorzystuje się między innymi przy tworzeniu autokorekty w słownikach czy przy rozpoznawaniu obrazów.
Ze względu na możliwości dokładnej analizy nawet najbardziej złożonych i skomplikowanych danych, uczenie maszynowe jest niezwykle przydatne w diagnostyce medycznej.
Maszynowe uczenie może być naprawdę zastosowane na mnóstwo bardzo różnych sposobów, a oto tylko niektóre przykłady zastosowana uczenia maszynowego:
- rekomendacje Netflixa oraz dopasowywanie treści do użytkowników serwisów społecznościowych,
- wirtualny asystent na stronach internetowych,
- filtrowanie SPAMu,
- transkrypty,
- synteza języków naturalnych, – wsparcie w podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności,
- dochodzenie twierdzeń.
Machine learning jest stosowane również przy wykonywaniu analizy transakcji płatniczych. Uczenie maszynowe jest postawą stworzenia wielu gier logicznych.
Jak już wcześniej zostało wspomniane, uczenie maszynowe jest obecnie rozwiązaniem, które niezawodnie sprawdza się w medycynie. Wspomaga przede wszystkim analizę ogromnej ilości bardzo skomplikowanych danych klinicznych. Uczenie maszynowe jest jednym z czynników umożliwiających postęp medycyny. Dlaczego? Otóż sam człowiek nie byłby w stanie tak szybko i sprawnie przeanalizować tak wielu zawiłych danych, aby dojść do słusznych wniosków.
Uczenie maszynowe ma swoje zastosowanie także przy nowoczesnych samochodach, które są w stanie jeździć bez kierowcy. Gdzie jeszcze swoje zastosowanie znajdzie machine learning? Ta gałąź sztucznej inteligencji jest przydatna także w strefie biznesowej czy w bankowości. Placówki bankowe bardzo często wykorzystują tego typu analizę w modelowaniu ryzyka kredytowego.
Wymieniając zastosowanie machine learning nie sposób nie wspomnieć o tym, że w tym przypadku istotną rolę odgrywa Phyton, język programowania stosowany przez znaczną część deweloperów. Nie dzieje się tak bez przyczyny, ponieważ Phyton jest jednym z łatwiejszych języków programowania do opanowania, a przy tym, zawiera dużą liczbę bibliotek, a implementacja przy jego zastosowaniu jest bardzo wydajna.
