Artykuł sponsorowany
Uczenie maszynowe jest dziedziną sztucznej inteligencji. Odnosi się do zdolności systemów IT do samodzielnego szukania rozwiązań problemów. Wykorzystują odpowiednie wzorce, które są zgromadzone w bazach danych. Uczenie maszynowe umożliwia systemom informatycznym rozpoznawanie wzorców na podstawie istniejących algorytmów i zbiorów danych. Ponadto pozwala na opracowywanie odpowiednich koncepcji rozwiązań. Wiedza jest generowana na podstawie doświadczenia.
Jakie zadania spełnia uczenie maszynowe?
Aby oprogramowanie mogło samodzielnie generować właściwe rozwiązania, wcześniej niezbędna jest praca specjalistów. Na przykład wprowadzają do systemów odpowiednie algorytmy i dane. Definiują również prawidłowe reguły analizy dotyczące rozpoznawania wzorców w bazie danych. Po zakończeniu tych dwóch etapów, uczenie maszynowe może wykonywać następujące zadania:
- Znajdowanie, wyodrębnianie i podsumowywanie odpowiednich czynności.
- Przygotowywanie prognoz na podstawie analizy danych.
- Obliczanie prawdopodobieństwa dla konkretnych wyników.
- Autonomiczna adaptacja do pewnych zmian.
- Optymalizacja procesów na podstawie rozpoznanych wzorców.
Jak działa uczenie maszynowe?
W pewnym sensie uczenie maszynowe wygląda podobnie jak uczenie się przez człowieka. Na przykład, jeśli pokazujemy dziecku obrazki z określonymi obiektami, nauczą się je rozpoznawać i odróżniać.
Uczenie maszynowe działa w ten sam sposób. Poprzez wprowadzanie danych i wydawanie pewnych poleceń, komputer “uczy się” identyfikować pewne obiekty (osoby, przedmioty itp.) i rozróżniać je. Oprogramowanie otrzymuje ciągłe informacje zwrotne od programisty. Te sygnały zwrotne są wykorzystywane przez algorytm do adaptacji i optymalizacji modelu. Jednak praca nowoczesnych maszyn nie ogranicza się tylko do rozróżniania kategorii. Profesjonalne roboty do tenisa stołowego skanują złożone tendencje i styl gry przeciwnika. Dostosowują się do niego, a mogą nawet sprawić, że mistrz świata będzie solidnie zmęczony po treningu.
Zalety uczenia maszynowego
Niewątpliwie pomaga nam pracować bardziej kreatywnie i wydajnie. Możemy zlecić komputerowi i innym maszynom wykonanie dość skomplikowanej lub monotonnej pracy- począwszy od skanowania, zapisywania i archiwizowania dokumentów, takich jak faktury, aż po organizację i edycję obrazów.
Profesjonalne maszyny mogą też rozpoznawać wzorce błędów. Jest to ważna zaleta, szczególnie w przemyśle wytwórczym, opierającym się na ciągłej i bezbłędnej produkcji. Nawet eksperci mogą od czasu do czasu popełnić jakiś błąd. Uczenie maszynowe pozwala zidentyfikować błąd na wczesnym etapie. Dzięki temu możemy zaoszczędzić sporo czasu i pieniędzy.
Zaawansowane programy sztucznej inteligencji wykorzystywane są również w medycynie. Zawierają ogromne ilości danych (publikacje medyczne, badania itp.). Nowoczesne aplikacje mogą ostrzec użytkownika, jeśli lekarz chce przepisać lek nietolerowany przez pacjenta. Mogą również zaproponować alternatywne metody leczenia, które uwzględniają na przykład wymagania genetyczne chorego.
