Coraz częściej pojawiają się urządzenia technologiczne mające umiejętność uczenia się. Jest to często określane mianem Machine Learning, czyli uczeniem się maszynowym. Czym ono tak w zasadzie jest? Jak może zostać wykorzystywane w świecie biznesu?
Machine Learning – czym jest?
Uczenie maszynowe, czyli Machine Learning w najprostszym skrócie polega na wykorzystywaniu technologii, która uczy się wykonywania zadań w oparciu o analizę danych. Nie ma to nic wspólnego z programowaniem komputerowym. Technologia ta korzysta ze specjalnych algorytmów do „uczenia się”, pochodzących z bazy Big Data. Im większy dostęp do bazy danych, tym więcej wiedzy dana technologia może posiąść. Przykładem tego typu uczenia się są ogólnodostępne funkcje, które na co dzień spotykamy. Należą do nich indywidualne rekomendacje produktów w serwisie Amazon, rozpoznawanie twarzy na Facebooku czy proponowanie najbardziej korzystnej trasy w Google Maps.
Ważna terminologia, powiązana z uczeniem się maszynowym
W Machine Learning wykorzystywane są sztuczne sieci neuronowe. Jest to typ technologii uczenia się maszynowego, który działa podobnie jak praca neuronów w ludzkim mózgu. Inaczej mówiąc, to programy komputerowe, które korzystają z warstw węzłów, które działają równolegle po to, by móc zdobywać wiedzę, rozpoznawać wzorce i posiadać umiejętność podejmowania decyzji podobną do tej, prezentowanej przez człowieka.
Kolejnym związanym z tą problematyką pojęciem jest głębokie uczenie. Jest to głęboka sieć neuronowa, która zawiera sporo warstw neuronów i znaczne ilości danych. Dzięki deep learning mamy możliwość rozwiązać trudne i złożone problemy. Zawdzięcza się temu także rozwój takich technologii jak przetwarzanie naturalnego języka, spersonalizowani asystenci cyfrowi czy samochody samosterujące.
Uczenie nadzorowane polega na treningu algorytmów uczenia przy wykorzystaniu danych, posiadających prawidłowe odpowiedzi. Dzięki nim powstają modele, które przyporządkowują dane do odpowiedzi, a następnie dokonują ich przetwarzania. W przeciwny sposób działają algorytmy nienadzorowane, które nabywają wiedzę bez dostępu do odpowiednich odpowiedzi. Korzystają one z ogromnych i bardzo różnych zbiorów danych, służących samodoskonaleniu się.
Zastosowanie Machine Learning w biznesie
Wykorzystując uczenie maszynowe podejmowanie decyzji w biznesie następuje o wiele szybciej. Wynika to z tego, że algorytmy uczenia się maszynowego potrafią określić priorytety i na ich podstawie podjąć decyzję. Jasno ukazują szanse danego przedsięwzięcia i konkretne działania, jakie należy podjąć, by osiągnąć sukces. Jest to możliwe także dzięki przetwarzaniu danych, wprowadzonych w czasie rzeczywistym.
Wykorzystanie algorytmów w biznesie służy osiągnięciu wysokiego poziomu automatyzacji. Dzięki nim w firmie zaczynają mieć zastosowanie nowe, innowacyjne modele biznesowe. Są one znacznie wydajniejsze, dzięki czemu pozwalają na stworzenie precyzyjnych planów i prognoz, automatyzację zadań, zmniejszenie kosztów, a także zredukowanie błędów, popełnianych przez człowieka.
