Machine Learning, to określenie uczenia maszynowego, które jest rodzajem sztucznej inteligencji. Dzięki temu system stopniowo uczy się na podstawie danych, które dostarczane są na bieżąco. Dane opisują algorytmy oraz przewidują wyniki poprzez naukę. Tak tworzone są modele. Na czym dokładnie polega Machine Learning? Czy ta technologia zrewolucjonizuje świat?
Źródło Machine Learning – definicja pojęcia.
Pierwszych odniesień do powstania tego określenia i zarazem początku pojawienia się tej nazwy w języku, znawcy upatrują się w słowach Arthura Samuela. W 1959 roku napisał on, że uczenie maszynowe to: „field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. W dosłownym znaczeniu, określił uczenie maszynowe jako proces nauki, bez programowania. To stwierdzenie dało jedynie fundament do zdefiniowania, czym dokładnie jest Machine Learning. Nie tylko jest to nauka bez programowania, ale dostarczanie programowi zdolności do automatycznego uczenia się i samodoskonalenia na podstawie danych, tworzących modele. Program nabywa nowe doświadczenia, dzięki zapamiętywaniu danych i schematów, które pozwalają mu umiejętnie analizować nowe dane, reagować na nie, bez konieczności dodatkowej pracy człowieka.
Machine Learning, a sztuczna inteligencja.
Chociaż często możemy się spotkać, że oba pojęcia stosowane są zamiennie, to jednak należy je pojmować osobno. Uczenie maszynowe to część koncepcji sztucznej inteligencji. Jednak sztuczna inteligencja to określenie znacznie szersze. Przy wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji maszyny są uczone i szkolone do wykonywania działań. Dzieje się tak dzięki przetwarzaniu dużych ilości danych, tworzenia algorytmów, modeli i następnie rozpoznawania tych wzorców. Cały proces, który prowadzi do realizacji założeń sztucznej inteligencji można podzielić na następujące etapy:
- Business Intelligence – na podstawie dostarczonych danych odszukuje się problem i analizuje najlepsze rozwiązanie.
- Big Data – im więcej mamy danych, tym nasze algorytmy, które potrzebne są do wytworzenia modelu, będą bardziej precyzyjne.
- Machine Learning – na tym etapie, na podstawie danych posiadamy już model, który wykorzystany będzie do uczenia.
- Deep learning – to część wcześniejszego etapu, w którym zwiększa się liczbę zaangażowanych warstw danych, w celu osiągnięcia lepszych rezultatów i tworzenia jeszcze bardziej precyzyjnych modeli.
- Artificial Intelligence – ostatni etap, mający na celu zastąpienie funkcji umysłu oraz zmysłu człowieka, czyli wykazanie przez maszynę ludzkich umiejętności.
Na czym polega proces ML?
Aby wytłumaczyć w najprostszy sposób na czym polega, z punktu praktycznego, proces uczenia maszynowego, posłużymy się przykładem popularnych aplikacji dla miłośników ogrodnictwa. Działanie takiej aplikacji polega na rozpoznaniu rośliny i dopasowaniu jej zdjęcia zgodnie z posiadanymi w pamięci grafikami, czy zdjęciami. Na podstawie dużej ilości różnego rodzaju roślin, które stanowią dla naszej aplikacji dane, może ona praktycznie bezbłędnie podać nazwę tej rośliny. Jednak nie jest to jedyna umiejętność jakiej aplikacja została nauczona, dzięki dostarczonym danym. Aplikacja może również rozpoznać czego naszej roślinie brakuje – to znaczy, czy ma za mało/za dużo wody, za mało/ za dużo słońca, czy może ma nieproszonego lokatora. Dzięki dostarczeniu wielu zdjęć jak wygląda roślina, która może wymagać dodatkowych kroków pielęgnacyjnych od właściciela, aplikacja dostała wzór, nauczyła się go i teraz dzięki automatyzacji zastępuje zmysł wzroku człowieka. Jest to oczywiście jeden z prostszych przykładów Machine Learning, ale idealnie obrazuje cały powyższy proces sztucznej inteligencji.
Wykorzystanie Machine Learning we współczesnych świecie.
Przykładów wykorzystania uczenia maszynowego w obecnym świecie jest nieskończenie wiele. Praktycznie na każdym kroku spotykamy się z tą technologią, często nie będąc tego świadomym. Przykładem, z którego korzystamy codziennie jest chociażby słownik w telefonie, czyli autokorekta. Jednak Machine Learning oferuje o wiele więcej. Uczenie maszynowe znajduje ogromne zastosowanie w robotyzacji. RPA, czyli Robotic Process Automation oparte jest o wykonywanie określonych predefiniowanych zdań. Tego typu robotyzacja służy odciążeniu ludzi. Daje również możliwość dotarcia tam, gdzie człowiek, ze względu na swoje ograniczenia nie byłby w stanie. Machine Learning umożliwia nauczenie robotów zdolności poznawczych, dzięki czemu dostosują się do nowych warunków.
Zalety Machine Learning.
Uczenie maszynowe jest wszechobecne w każdej branży. Zalety wykorzystania są jednak dla wszystkich takie same. Jeszcze niedawno obawiano się, że roboty i maszyny zastąpią ludzi. Jednak jak pokazuje technologia, nie prędko będzie można nas zastąpić. Aby zaprogramować maszynę w dalszym ciągu element ludzki jest niezbędny. Uczenie maszynowe może odciążyć pracowników od wykonywania powtarzalnych procesów. Dzięki temu optymalizujemy procesy, podnosimy ich wydajność i efektywność. Maszyny mogą wykonywać zadania przez całą dobę, dzięki czemu redukujemy koszty. Patrząc jednak z mniejszej perspektywy i zaglądając do niewielkiego przedsiębiorstwa Machine Learning wykorzystuje się w wielu programach ogólnego użytku. Tak, jak w przypadku narzędzi Business Intelligence, które służą do wizualnej analizy danych. Tutaj w dalszym ciągu potrzebny będzie element ludzki, czyli analityk, by wykonywać pracę, jednak dzięki uczeniu maszynowemu, narzędzia będą wykonywać pracę szybciej, zoptymalizują pewne zadania, a to wszystko dzięki automatyzacji i nauce.
Proces uczenia maszynowego, to jak droga do perfekcji. Osięgnięcie perfekcji nie jest możliwe, ale dopóki znajdą się na tej drodze tacy, którzy będą próbowali, dopóty proces będzie ulepszany. Możemy się spodziewać, że za kilka lat dzięki uczeniu maszynowemu, robotyzacja będzie o wiele bardziej dostępna i przystępna cenowo dla każdego człowieka. Machine Learning to początek drogi do stworzenia świata, jaki znany jest nam z Jetsonów.
