Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), dzięki której aplikacje coraz dokładniej przewidują wyniki, ucząc się na danych historycznych. Dane z przeszłości służą tu jako dane wejściowe do przewidywania nowych wartości wyjściowych. Technologia opiera się na danych i algorytmach, które naśladują sposób uczenia się człowieka. Poniżej znajdziesz odpowiedzi na pytania o to, do czego służy uczenie maszynowe, jakie są jego typy i czym różni się od sztucznej inteligencji oraz uczenia głębokiego.
Do czego służy uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe służy do wykrywania oszustw, filtrowania spamu, wykrywania wirusów i automatyzacji procesów biznesowych (BPA). Sprawdza się też w wielu innych zadaniach opartych na danych. Maszyny doskonalą się dzięki niemu z każdym kolejnym zestawem informacji. Tym samym firma zyskuje narzędzie, które z czasem działa coraz trafniej.
Jakie są trzy typy uczenia maszynowego?
Trzy typy uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru i uczenie wzmacniające. Różnią się sposobem, w jaki algorytm dostaje dane i informację zwrotną. Każdy typ ma też inne zastosowania.
Na czym polega uczenie nadzorowane?
Uczenie nadzorowane polega na zasilaniu algorytmu historycznymi parami danych wejściowych i wyjściowych. Maszyna jest „nadzorowana”, bo podajesz jej informacje, które pomagają się uczyć. Ten typ obejmuje sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, regresję liniową i maszyny wektorów nośnych. Skutecznie wspiera prognozowanie sprzedaży, optymalizację zapasów i wykrywanie oszustw. Przykłady zastosowań to:
- przewidywanie cen nieruchomości,
- klasyfikowanie transakcji bankowych jako uczciwych albo oszukańczych,
- znajdowanie czynników ryzyka chorób,
- określanie, czy wnioskodawca o pożyczkę jest klientem niskiego, czy wysokiego ryzyka,
- przewidywanie awarii części mechanicznych urządzeń przemysłowych.
Na czym polega uczenie bez nadzoru?
Uczenie bez nadzoru polega na wykrywaniu wzorców w mniej oczywistych zestawach danych. Stosuje się w nim między innymi ukryte modele Markowa, metodę k-średnich, grupowanie hierarchiczne i modele mieszanin gaussowskich. Ten typ jest szeroko używany do tworzenia modeli predykcyjnych. Pomaga dzielić klientów na grupy według zachowań zakupowych i wskazywać powiązania w ich danych. Przydaje się też do grupowania zapasów według sprzedaży lub metryk produkcyjnych.
Na czym polega uczenie wzmacniające?
Uczenie wzmacniające polega na uczeniu się algorytmu przez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie pozytywnej lub negatywnej nagrody. To typ najbardziej zbliżony do tego, jak uczą się ludzie. Wymaga większej mocy obliczeniowej, niż ma do dyspozycji większość firm tworzących rozwiązania uczenia maszynowego. Sprawdza się w obszarach, które da się w pełni symulować, są stacjonarne lub mają dużo istotnych danych. Oto przykłady jego zastosowań:
- uczy samochody samodzielnego parkowania i autonomicznej jazdy,
- dynamicznie steruje sygnalizacją świetlną, żeby zmniejszyć korki,
- szkoli roboty w uczeniu się zasad na podstawie surowych obrazów wideo.
Czym uczenie maszynowe różni się od sztucznej inteligencji?
Uczenie maszynowe różni się od sztucznej inteligencji zakresem i celem. AI obejmuje ideę maszyny, która naśladuje ludzką inteligencję. Uczenie maszynowe ma węższe zadanie: uczy maszynę wykonywać określone zadanie i dawać dokładne wyniki dzięki rozpoznawaniu wzorców. Dlatego nie należy stawiać znaku równości między tymi pojęciami.
Czym jest uczenie głębokie?
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego oparty na sieci neuronowej z co najmniej trzema warstwami. Takie sieci próbują symulować działanie ludzkiego mózgu, choć daleko im do jego zdolności. Dzięki temu „uczą się” na podstawie dużych ilości danych.