Czym jest uczenie maszynowe? Jakie są zasady działania i zastosowania metody uczenia maszynowego? Razem z INVIAI znajdź odpowiedź w poniższej treści!

W erze cyfrowej dane są cennym zasobem, a uczenie maszynowe (Machine Learning) jest kluczowym narzędziem, które pozwala ludziom w pełni wykorzystać ten zasób.

Uczenie maszynowe (ML) to gałąź sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawianie swoich zdolności przetwarzania w czasie bez konieczności szczegółowego programowania. Innymi słowy, ML pozwala komputerom „uczyć się” na podstawie doświadczeń, stopniowo zwiększając dokładność prognoz, podobnie jak ludzie uczą się na podstawie rzeczywistości.

Jak działa uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe opiera się na danych. Na początku system musi zebrać dużą ilość różnorodnych danych z wielu źródeł (czujniki, systemy transakcyjne, media społecznościowe, otwarte bazy danych itp.). Jakość danych jest bardzo ważna: jeśli dane są zaszumione, niepełne lub niereprezentatywne, model ML może się uczyć błędnie i dawać niedokładne wyniki.

Na przykład, im więcej czystych i reprezentatywnych danych, tym skuteczniejszy jest proces uczenia modelu, jednak dane muszą być wstępnie przetworzone (oczyszczone, znormalizowane itp.), aby były gotowe do treningu.

1. Zbieranie i wstępne przetwarzanie danych: Najpierw należy określić dane wejściowe i zebrać je z wiarygodnych źródeł. Następnie dane są oczyszczane, usuwane są błędy, uzupełniane braki lub normalizowane informacje wejściowe. Ten etap jest czasochłonny, ale decyduje o ostatecznej dokładności modelu.
2. Wybór algorytmu i trening modelu: W zależności od rodzaju danych i celu (klasyfikacja lub prognoza) wybiera się odpowiedni algorytm (np. regresja liniowa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe itp.). Dane treningowe po przetworzeniu są wprowadzane do modelu, aby uczył się poprzez optymalizację funkcji straty. Proces treningu dostosowuje parametry modelu, aby zmniejszyć błąd prognozy na zbiorze treningowym.
3. Ocena i wdrożenie: Po treningu model jest testowany na nowych danych (zbiór testowy) w celu oceny jakości. Popularne metryki to dokładność (accuracy), precyzja, recall czy F1-score, w zależności od rodzaju zadania. Jeśli wyniki są satysfakcjonujące, model jest wdrażany w praktyce (w aplikacji lub usłudze), w przeciwnym razie można dostosować dane lub algorytm i przeprowadzić ponowny trening.

Metody uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe dzieli się zwykle na trzy główne metody w zależności od sposobu, w jaki model uczy się z danych:

• Uczenie nadzorowane (Supervised Learning): Model jest trenowany na zbiorze danych z etykietami. Każdy przykład treningowy zawiera dane wejściowe i odpowiadający im wynik (etykietę), co pozwala modelowi nauczyć się zależności między nimi. Po procesie uczenia model może przewidywać etykiety dla nowych danych. Jest to popularna metoda w zadaniach klasyfikacji (np. rozpoznawanie pisma ręcznego, klasyfikacja spamu) lub regresji (prognozowanie cen nieruchomości, akcji itp.).
• Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning): Model otrzymuje dane bez etykiet, czyli tylko dane wejściowe bez znanych wyników. Celem jest samodzielne wykrycie ukrytych wzorców lub struktur w danych, np. grupowanie (clustering) lub redukcja wymiarowości. Przykładowo, algorytm klastrowania (np. K-Means) automatycznie dzieli klientów na grupy na podstawie zachowań zakupowych, bez wcześniejszej wiedzy o prawidłowości tych grup.
• Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning): Model (agent) uczy się, jak interagować ze środowiskiem i otrzymywać nagrody/kary na podstawie swoich działań. Poprzez próby i błędy model optymalizuje strategię, aby maksymalizować nagrodę. Ta metoda jest często stosowana w grach (np. AlphaGo) lub robotyce i systemach sterowania automatycznego, gdzie model musi podejmować najlepsze decyzje, aby osiągnąć cel.

Popularne zastosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe udowodniło swoją wartość w wielu różnych dziedzinach. Typowe zastosowania obejmują:

• Przetwarzanie informacji i komunikację: Rozpoznawanie obrazów (np. rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja zdjęć), rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (tłumaczenia maszynowe, asystenci głosowi jak Siri, Google Assistant).
• Rekomendacje i bezpieczeństwo: Systemy personalizujące rekomendacje (np. propozycje filmów, produktów na Netflix, Shopee itp.), filtrowanie spamu i wykrywanie oszustw online (np. wykrywanie nietypowych transakcji).
• Automatyzacja i analiza: Samojezdne pojazdy (np. technologia Tesli), automatyczna diagnostyka medyczna (analiza obrazów, prognozowanie chorób), analiza rynku finansowego i opinii społecznych (analiza trendów, analiza sentymentu użytkowników) itd.

Dzięki zdolności uczenia się z danych, uczenie maszynowe staje się fundamentem wielu nowoczesnych technologii AI, przekształcając idee automatyzacji i inteligentnych rozwiązań w rzeczywistość.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej:

Czym jest AI wąskie i AI ogólne?

Różnice między: AI, uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Podsumowując, uczenie maszynowe (Machine Learning) jest kluczową technologią ery big data. Pozwala komputerom uczyć się i poprawiać zdolność prognozowania w czasie bez konieczności szczegółowego programowania każdego kroku. Dzięki temu ML jest szeroko stosowane w życiu codziennym i przemyśle, od inteligentnych asystentów po zaawansowane systemy automatyzacji.

Jak wspomniano, „uczenie maszynowe to narzędzie, które pozwala ludziom w pełni wykorzystać wartość danych w erze cyfrowej”, otwierając wiele możliwości dla inteligentnych zastosowań technologicznych w przyszłości.