Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to obszar sztucznej inteligencji, który ułatwia funkcjonowanie w świecie cyfrowym i realnym. Jest interdyscyplinarną dziedziną nauki, łączącą informatykę, robotykę i statystykę. Proces uczenia maszynowego polega na znalezieniu wzorca w danych do odpowiedzi na pytania o nieznany zbiór danych.
Definicja uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe to dziedzina nauki programowania komputerowego umożliwiająca uczenie się z danych. Pozwala komputerom uczyć się z danych i podejmować decyzje bez konieczności jasnych poleceń programisty. Jest to technologia, która ułatwia funkcjonowanie w świecie cyfrowym i realnym poprzez doskonalenie się na bazie doświadczenia i nabywanie nowej wiedzy.
Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Sztuczna inteligencja to sztuka tworzenia maszyn, które sprawiają wrażenie myślących, nie zastępujących ludzi, lecz będących dla nich użytecznymi. Machine learning w IT często kojarzy się z przeszukiwaniem dużych baz danych, a sztuczna inteligencja to pojęcie szersze niż uczenie maszynowe.
Przykładem różnicy między algorytmem a uczeniem maszynowym są pojedynki arcymistrzów szachowych z superkomputerami. IBM Deep Blue grał na podstawie zaprogramowanych schematów, a AlphaGo, stworzony przez firmę DeepMind, wykorzystywał mechanizm uczenia maszynowego.
Rodzaje uczenia maszynowego
Rodzaje uczenia maszynowego to:
- Uczenie nadzorowane
- Uczenie nienadzorowane
- Uczenie przez wzmacnianie
- Uczenie półnadzorowane
- Uczenie wsadowe i przyrostowe
Uczenie nadzorowane
Uczenie nadzorowane to sposób uczenia z etykietami w danych treningowych. Wykorzystuje metody takie jak:
- Regresja – przewidywanie wartości ciągłych
- Klasyfikacja – przydzielanie do skończonej liczby kategorii
Uczenie nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane to uczenie bez etykiet w danych treningowych. Przykładem zastosowania jest analiza skupień, polegająca na grupowaniu podobnych obiektów.
Uczenie przez wzmacnianie
Uczenie przez wzmacnianie polega na interakcji agenta ze środowiskiem w celu maksymalizacji nagrody. Agent doświadcza różnych stanów środowiska i otrzymuje nagrody lub kary za podejmowane decyzje.
Uczenie półnadzorowane
Uczenie półnadzorowane to działanie na częściowo oznakowanych danych. Łączy elementy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wykorzystując zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone.
Uczenie wsadowe i przyrostowe
Uczenie wsadowe to trenowanie modelu na wszystkich dostępnych danych, podczas gdy uczenie przyrostowe polega na trenowaniu na bieżąco w miarę napływania nowych danych.
Zastosowania uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe ma zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:
| Oprogramowanie | Big data |
| Business Intelligence | Wykrywanie oszustw |
| Medycyna | Chemia |
| Robotyka | Systemy sterowania |
| Produkcja | Analiza danych |
| Systemy eksperckie | Wyszukiwarki internetowe |
| Fizyka | Matematyka |
Uczenie maszynowe w przemyśle
W przemyśle i produkcji, uczenie maszynowe umożliwia optymalizację linii produkcyjnych, predykcję awarii i kontrolę jakości. Przykładowo, Google wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczące się do zwiększenia efektywności i szybkości wyszukiwania oraz przetwarzania informacji.
Uczenie maszynowe w medycynie
Analiza danych medycznych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego wspiera diagnostykę i prognozowanie w opiece zdrowotnej. Umożliwia m.in. wczesne wykrywanie chorób i personalizację leczenia.
Uczenie maszynowe w e-commerce
Polskie przedsiębiorstwa, takie jak Allegro, wykorzystują zaawansowane algorytmy uczące się do poprawy efektywności. Uczenie maszynowe pozwala platformom e-commerce na personalizację rekomendacji produktowych i optymalizację procesów biznesowych.
Przyszłość i wyzwania uczenia maszynowego
Przyszłość uczenia maszynowego
Trendy przyszłości sztucznej inteligencji obejmują automatyzację, rozwój AGI (Artificial General Intelligence), kwestie etyczne i regulacyjne, zwiększoną personalizację, wzrost uczenia nienadzorowanego i ze wzmocnieniem oraz interpretowalność AI. Uczenie maszynowe będzie miało coraz większy wpływ na rynek pracy.
Ograniczenia i ryzyka związane z uczeniem maszynowym
Sztuczna inteligencja ma ograniczenia w obszarach takich jak zrozumienie emocji, kreatywność, ogólne rozumienie świata, etyka, moralność i samowiedza. Mimo postępu, AI boryka się z kreatywnością, rozumieniem reakcji na nowe bodźce.
Ryzyka związane z AI obejmują jakość danych treningowych, przeuczenie, nieodpowiedzialne lub nieetyczne wykorzystanie oraz potrzebę zaangażowania ludzi w proces uczenia.
Potrzeba danych w uczeniu maszynowym
Sztuczna inteligencja wymaga danych do uczenia się, które mogą pochodzić z różnych źródeł i formatów. Jakość danych i ryzyka z nimi związane są istotne w procesie uczenia AI. Im lepsze dane treningowe, tym dokładniejsze wyniki generowane przez modele uczenia maszynowego.
