Uczenie maszynowe może brzmieć jak kurs, który trzeba przejść, aby pracować w fabryce, ale w informatyce jest to podzbiór sztucznej inteligencji (AI). W skrócie, pozwala systemom na poprawę wydajności poprzez uczenie się na podstawie doświadczeń i danych. Podzbiór AI jest tak zakorzeniony w nowoczesnym oprogramowaniu, że wiele istniejących technologii, które uważamy za oczywiste, nie byłoby bez niego możliwe.
Czym dokładnie jest uczenie maszynowe (z przykładami)?
Czym dokładnie jest uczenie maszynowe (ML) i dlaczego jest tak ważne? Cóż, ML jest zastosowaniem sztucznej inteligencji i gałęzią informatyki, która pozwala systemom uczyć się na podstawie doświadczenia, danych i algorytmów w celu zwiększenia dokładności. Co ciekawe, deweloperzy nie muszą wyraźnie programować maszyn, aby skorzystać z ML - komputery mogą uczyć się same, bez udziału człowieka.
Nowoczesne technologie, takie jak chatboty, wirtualni asystenci, proaktywne oprogramowanie antywirusowe i inne, w dużej mierze opierają się na uczeniu maszynowym. Przykładowo, samojezdne pojazdy wykorzystują wiele algorytmów uczenia maszynowego opartych zarówno na nadzorowanych, jak i nienadzorowanych modelach uczenia się, aby zdecydować, jakie działania należy podjąć w celu prowadzenia pojazdu tak dobrze lub lepiej niż człowiek.
Podobnie, cyberbezpieczeństwo dla firm, takie jak wykrywanie i reagowanie w punktach końcowych (EDR), może wykorzystywać uczenie maszynowe do wykrywania nieznanego złośliwego oprogramowania i znajdowania nieznanych zagrożeń "zero-day" poprzez identyfikację złośliwych wzorców. To tylko wierzchołek góry lodowej, jeśli chodzi o wpływ uczenia maszynowego na cyberbezpieczeństwo w przyszłości.
ML i AI pozwalają również na komunikację maszyn bez interwencji człowieka. Takie aplikacje machine-to-machine (M2M) mogą pomóc systemom zarządzania łańcuchem dostaw lub magazynem w skutecznym śledzeniu i monitorowaniu zapasów. Podobnie, aplikacje M2M pomagają firmom energetycznym precyzyjniej zarządzać dostawami, wysyłając dane ze źródeł pozyskiwania energii do zdalnych komputerów w celu analizy.
Jakie są popularne metody uczenia maszynowego?
Nadzorowane uczenie maszynowe
Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu algorytmów z wykorzystaniem oznaczonych zbiorów danych pod nadzorem nadzorcy. Dane nadzorowane są bardziej powszechne niż inne metody uczenia się, ponieważ mogą być bardziej wydajne. Przykładem tego typu uczenia maszynowego jest sytuacja, w której algorytmy mogą klasyfikować spam w skrzynce odbiorczej.
Uczenie maszynowe bez nadzoru
Uczenie bez nadzoru ma miejsce, gdy algorytm pracuje z nieoznakowanymi danymi bez nadzoru. Musi on samodzielnie określić sposób przetwarzania informacji. Naukowcy mogą wykorzystywać uczenie nienadzorowane do znajdowania wzorców i grup danych w nieoznakowanych zbiorach danych bez interwencji. Oczywiście analityk danych może nadal potrzebować walidacji rekomendacji nienadzorowanego uczenia maszynowego.
Półnadzorowane uczenie maszynowe
Uczenie półnadzorowane zapewnia równowagę między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym poprzez trenowanie algorytmów przy użyciu oznaczonych i nieoznaczonych danych. Zazwyczaj oznaczony wolumen danych jest mniejszy, podczas gdy nieoznaczony wolumen danych jest znacznie większy. Zastosowanie uczenia częściowo nadzorowanego ma miejsce w szpitalu, gdzie radiolog etykietuje niewielką liczbę skanów pod kątem chorób, aby pomóc maszynom dokładnie wyodrębnić istotne informacje z większej ilości danych.
Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem
Uczenie ze wzmocnieniem przypomina uczenie nadzorowane, z tą różnicą, że algorytm uczy się poprzez próby i błędy oraz opóźnione nagrody zamiast przykładowych danych. Na przykład autonomiczny pojazd może nauczyć się na błędach w środowisku szkoleniowym, jakie decyzje są niepożądane. Podobnie, system opieki zdrowotnej może go wykorzystać do określenia optymalnej polityki na podstawie wcześniejszych doświadczeń.
Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?
Podczas wyszukiwania informacji na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można zauważyć, że niektóre osoby nieprawidłowo używają tych terminów zamiennie. Sztuczna inteligencja to zasadniczo ogólny termin określający syntetyczną inteligencję. Tymczasem uczenie maszynowe jest ukierunkowane na sztuczną inteligencję, która pozwala maszynom uczyć się na podstawie doświadczeń i danych bez konieczności programowania lub pomagania im w tym. Maszyna wykorzystująca sztuczną inteligencję niekoniecznie musi mieć możliwości uczenia maszynowego. Przykładowo, w 1996 roku system do gry w szachy Deep Blue firmy IBM wykorzystał w większym stopniu sztuczną inteligencję, a mniej uczenie maszynowe, aby pokonać rosyjskiego arcymistrza Garry'ego Kasparowa, oceniając niezliczone ruchy w czasie rzeczywistym.
Jakie branże wykorzystują uczenie maszynowe?
- Rządy używają uczenia maszynowego do celów użyteczności publicznej, bezpieczeństwa publicznego, wykrywania oszustw lub kontroli granicznej, analizując ogromne ilości danych.
- Firmy zajmujące się opieką zdrowotną wykorzystują uczenie maszynowe do poprawy diagnostyki i leczenia oraz opracowywania dokładnych urządzeń monitorujących stan zdrowia.
- Firmy zajmujące się handlem detalicznym mogą poprawić ukierunkowane cele marketingowe, analizując wzorce zakupów klientów.
- Sektor energetyczny efektywniej wyszukuje źródła energii dzięki algorytmom uczenia maszynowego.
- Wiele firm z sektora transportowego, takich jak firmy dostawcze, firmy oferujące wspólne przejazdy i transport publiczny, wykorzystuje komputery do znajdowania idealnych tras w celu poprawy usług, rentowności i zmniejszenia śladu węglowego.
- Branża finansowa wykorzystuje uczenie maszynowe w celu zwiększenia cyberbezpieczeństwa i uzyskania wglądu w istotne dane.
Czy Netflix korzysta z uczenia maszynowego?
Tak, Netflix wykorzystuje ML w wielu aplikacjach. Jednym z najbardziej widocznych jest system rekomendacji treści. System wykorzystuje ML do badania preferencji gatunkowych, historii oglądania i historii oglądania podobnie myślących użytkowników, aby zasugerować, jakie filmy, filmy i dokumenty można wypróbować.