Element sztucznej inteligencji (AI), uczenie maszynowe (ML) to obszar nauk obliczeniowych, który koncentruje się na analizowaniu i interpretowaniu wzorców i struktur danych. Umożliwia uczenie się, wnioskowanie i podejmowanie decyzji poza interakcją międzyludzką.
Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe pozwala użytkownikowi na dostarczenie algorytmowi komputerowemu ogromnej ilości danych. Następnie komputer przeanalizuje je i wyda zalecenia i decyzje oparte na danych na podstawie tylko danych wejściowych. Jeśli zostaną zidentyfikowane jakiekolwiek poprawki, algorytm może uwzględnić te informacje, aby poprawić przyszłe podejmowanie decyzji.
Być może zainteresuje Cię także artykuł: Czy transformacja cyfrowa to przyszłość? A może teraźniejszość?
Jak działa uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe składa się z trzech części:
1. Algorytm obliczeniowy u podstaw dokonywania ustaleń.
2. Zmienne i cechy decydujące o decyzji.
3. Wiedza podstawowa, na którą znana jest odpowiedź, umożliwiająca uczenie się systemu.
Początkowo do modelu wprowadzane są dane parametrów, dla których znana jest odpowiedź. Następnie uruchamiany jest algorytm i dokonywane są korekty, aż wynik algorytmu (uczenie się) będzie zgodny ze znaną odpowiedzią. W tym momencie wprowadzane są coraz większe ilości danych – dzięki temu system uczy się i przetwarza wyższe decyzje obliczeniowe.
Przypadki użycia uczenia maszynowego
Postępy w sztucznej inteligencji dla aplikacji, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa, pomagają branżom takim jak usługi finansowe, opieka zdrowotna i motoryzacja przyspieszać innowacje, poprawiać jakość obsługi klienta i obniżać koszty. Uczenie maszynowe ma zastosowanie we wszystkich rodzajach branż, w tym w produkcji, handlu detalicznym, opiece zdrowotnej i naukach przyrodniczych, podróżach i hotelarstwie, usługach finansowych, energetyce, surowcach i usługach użyteczności publicznej. Przypadki użycia obejmują:
- Produkcja. Konserwacja predykcyjna i monitorowanie stanu
- Sprzedaż. Sprzedaż dodatkowa i marketing w wielu kanałach
- Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze. Identyfikacja choroby i zadowolenie z ryzyka
- Podróże i gościnność. Ceny dynamiczne
- Usługi finansowe. Analiza i regulacja ryzyka
- Energia. Optymalizacja popytu i podaży energii
Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne?
Dane są siłą napędową każdego biznesu. Dlatego decyzje oparte na danych w coraz większym stopniu decydują o tym, czy dotrzymać kroku konkurencji, czy pozostać w tyle. Uczenie maszynowe może być kluczem do odblokowania wartości danych korporacyjnych i klientów oraz podejmowania decyzji, które pozwalają firmie wyprzedzić konkurencję.
