Jeszcze 5 lat temu nie mieliśmy pojęcia w jak szybkim tempie rozwijać się będzie sztuczna inteligencja i jak realny wpływ będzie miała ona na nasze życie w różnych obszarach, a także naszą codzienną pracę. Nieodzowną częścią AI jest oczywiście uczenie maszynowe. Dzięki niemu komputery mogą analizować ogromne ilości przeróżnych danych i podejmować samodzielne decyzje bez konieczności bezpośredniej ingerencji człowieka w cały proces. Co musimy wiedzieć o machine learning, by lepiej zrozumieć jego udział w tworzeniu prawdziwej rewolucji technologicznej, jaką jest dziś sztuczna inteligencja?
Machine learning – co to takiego i jak to działa?
My ludzie, zgłębiamy wiedzę i uczymy się na podstawie różnych materiałów źródłowych. Im więcej tych informacji mamy tym stajemy się pewniejsi w podejmowaniu samodzielnych decyzji i tworzenia wniosków. Dość podobnie działa to w przypadku maszyn. Machine learning bowiem (czyli uczenie maszynowe) to dziedzina AI, która polega na tworzeniu algorytmów pozwalających komputerom na naukę na podstawie danych źródłowych. Zamiast programowania maszyny w określony sposób według sztywnego schematu, dajemy jej większą elastyczność i samodzielność. Umożliwiamy jej samodzielne wykrywanie wzorców i różnych zależności oraz podejmowanie decyzji na podstawie ich analizy.
Jakie są typy machine learning?
W zależności od sposobu uczenia maszynowego wyróżniamy kilka jego modeli:
- Uczenie nadzorowane (supervised learning) – W tym podejściu nauka odbywa się na podstawie danych wejściowych i dołączonych rozwiązaniach problemu oraz etykietach. Algorytmy uczenia maszynowego analizują te dane i uczą się zależności między zmiennymi, co pozwala na przewidywanie przyszłych rezultatów lub klasyfikację. Przykładem tego modelu M w praktyce jest, chociażby klasyfikacja e-maili jako spam lub nie.
- Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) – Tutaj model nie otrzymuje etykietowanych danych tak jak w poprzednim przypadku, a jedynie surowe informacje. Algorytmy uczą się tu całej struktury danych i powiązań między nimi, np. poprzez grupowanie podobnych rekordów lub wykrywanie anomalii. Model ten może być np. używany do analiz finansowych, czy w e-commerce.
- Uczenie półnadzorowane (semisupervised learning) – Jest połączeniem uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, które wykorzystuje małą liczbę etykietowanych danych oraz dużą liczbę nieetykietowanych do przepracowania przez algorytmy. Wykorzystywane jest m.in. w rozpoznawaniu obrazów, czy analityce medycznej.
- Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) – Ten model z kolei bazuje na interakcji ze środowiskiem na podstawie przeanalizowanych danych. Nie dostarcza się tu modelowi gotowych danych do uczenia, lecz udostępnia środowisko, z którego będą zbierane dane automatycznie. Algorytm otrzymuje nagrody za podejmowanie prawidłowych decyzje i kary w przypadku błędnych, co pozwala mu na doskonalenie swoich strategii. Może być stosowany w robotyce i grach komputerowych.
- Uczenie wsadowe i przyrostowe (batch learning & online learning) – W uczeniu wsadowym algorytm przetwarza cały zbór danych jednocześnie, natomiast w uczeniu przyrostowym model jest aktualizowany na bieżąco wraz z napływem nowego strumienia danych.
Czym jest deep learning?
Kolejnym terminem ważnym w kontekście ML jest deep learning, czyli uczenie głębokie. To tak naprawdę poddziedzina machine learning, wykorzystująca sieci neuronowe o wielu warstwach (tzw. deep neural networks), które pod względem działania przypominaj neurony w ludzkim mózgu. Sieci te składają się z neuronów połączonych ze sobą w warstwy: wejściową, ukryte i wyjściową. Model ten uczy się na podstawie dziesiątek, czy setek ukrytych warstw. Im głębsza sieć, tym bardziej złożone relacje potrafi odkryć, co pozwala na dokładniejszą analizę.
Deep learning znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach naszego życia. W medycynie chociażby wspierać może lekarzy w diagnostyce chorób, analizując np. dostarczane badania pacjentów. Motoryzacja wykorzystuje tą kluczową technologią w systemach autonomicznych pojazdów, umożliwiając im rozpoznawanie znaków drogowych i przeszkód napotkanych na trasie. W przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) napędza tłumaczenie maszynowe i chatboty. Może też służyć do wykrywania cyber zagrożeń, czy oszustw na tle finansowym. Zastosowań jest tu naprawdę wiele i cały czas się one mnożą.
Uczenie maszynowe – zalety i zastosowanie
Nie da się ukryć, że jako ludzie mamy pewne ograniczenia i nie jesteśmy w stanie w pełni zmaksymalizować naszych możliwości. Jednak żeby wciąż działać coraz efektywniej, szukamy rozwiązań, które będą dla nas pomocne. Właśnie dlatego sztuczna inteligencja stale rozwija się i to w oszałamiającym tempie. My korzystamy z jej zasobów, czerpiąc przy tym korzyści.
Przedstawmy więc kluczowe zalet stosowania uczenia maszynowego:
- Automatyzacja procesów – ML pozwala na automatyzację złożonych i czasochłonnych zadań, które wcześniej wymagały interwencji człowieka. Dzięki temu można zwiększyć efektywność naszych działań w różnych branżach, począwszy od produkcji, poprzez finanse, czy kończąc na obsłudze klienta.
- Analiza dużych zbiorów danych – Algorytmy uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne ilości danych o wiele szybciej i dokładniej niż my. Umożliwia to wykrywanie ukrytych wzorców i zależności w szybkim czasie, co jest szczególnie ważne w dynamicznych dziedzinach takich finanse, czy medycyna, gdzie czas jest niezwykle cenny.
- Elastyczność i adaptacja – Modele uczenia maszynowego wraz z napływem nowych danych mogą ulepszać się i adaptować. Dzięki temu są w stanie dostosowywać się do zmieniających się warunków w dynamicznych środowiskach, zwłaszcza jeśli chodzi o przewidywanie takich rzeczy jak trendy, czy popyt.
- Większa precyzja – W licznych zastosowaniach ML osiąga dokładniejsze wyniki niż inne alternatywne rozwiązania czy człowiek. W diagnostyce medycznej modele mogą precyzyjniej wykrywać nieprawidłowości w dostarczanej dokumentacji niż lekarze, wspomagając tym samym proces decyzyjny w obszarach leczenia.
- Większa personalizacja – Dzięki analizie zachowań i preferencji np. użytkowników Internetu uczenie maszynowe umożliwia dostarczanie spersonalizowanych treści, czy ofert. Jest to złoty środek w e-commerce jeśli chodzi np. rekomendacje produktów, czy platformach streamingowych w przypadku propozycji filmów i innych materiałów.
Jak wykorzystać machine learning w e-commerce?
Uczenie maszynowe może być pomocne również przy prowadzeniu naszych biznesów w Internecie. Pozwala nam skuteczniej docierać do klientów i optymalizować nasze działania marketingowe.
Personalizacja rekomendacji produktów
Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować zachowania użytkowników (np. historię ich internetowych zakupów, ścieżki poruszania się w sklepie, czas spędzony na stronie) i sugerować produkty dopasowane do ich preferencji. Rekomendacje takie już teraz stosują duże platformy marketplace takie jak Amazon, czy Allegro, które dają o sobie znać przesyłając nam powiadomienia z aplikacji, czy maile z propozycjami produktowymi.
Dynamiczne ustalanie cen
Machine learning może pomóc nam także lepiej analizować popyt, konkurencję oraz trendy rynkowe, aby następnie automatycznie dostosowywać ceny produktów. Dzięki temu sklepy internetowe mogą maksymalizować zyski, nie narażając się klientom.
Dobór grupy docelowej i targetowanie reklam
We wszelkich działaniach internetowych ważne jest, by precyzyjnie określić naszą grupę docelową klientów, którym chcemy proponować dane produkty. ML zaś pomaga w identyfikacji różnych grup użytkowników na podstawie ich zachowań i cech demograficznych. Dzięki temu nasze reklamy mogą być precyzyjnie dopasowane do odpowiednich grup odbiorców. Zwiększa to ich skuteczność i jednocześnie zmniejsza koszty kampanii.
Automatyczna obsługa klienta (chatboty)
Do obsługi klientów posłużyć mogą czaty na stronie internetowej. Możemy prowadzić je sami lub równie dobrze skorzystać z inteligentne chatbotów wykorzystujących NLP (przetwarzanie języka naturalnego). Boty te mogą automatycznie odpowiadać na pytania klientów i rozwiązywać ich problemy. Jest to szczególnie pomocne w odciążaniu pracowników w ich pracy, a równolegle zwiększa efektywność obsługi klienta.
Jak widać uczenie maszynowe oraz jego zaawansowana forma, czyli deep learning, odgrywają niezwykle ważną rolę w dzisiejszym świecie, zaznaczając wyraźnie swoją obecność m.in. w medycynie, rynku finansowym, czy chociażby marketingu internetowym. Stosując machine learning do celów biznesowych, możemy wybić się na tle konkurencji i jeszcze lepiej odpowiadać na potrzeby swoich klientów. W najbliższych latach technologie związane z ML i AI będą podbijać kolejne rynki. Rozwój technologiczny dzieje się na naszych oczach.
Paweł Maciejewski
Specjalista ds. pozycjonowania