Czym jest uczenie maszynowe?

Czym jest uczenie maszynowe? Jak działa i do czego służy metoda uczenia maszynowego? Razem z INVIAI znajdź szczegółowe odpowiedzi w poniższej treści!

Czym jest uczenie maszynowe...?

Uczenie maszynowe (ML, zwane także machine learning) to gałąź sztucznej inteligencji (AI), skupiająca się na umożliwieniu komputerom naśladowania sposobu, w jaki ludzie się uczą, aby automatycznie wykonywać zadania i poprawiać wydajność dzięki gromadzeniu doświadczeń z danych. Mówiąc prościej, jest to dziedzina badań, która pozwala komputerom uczyć się samodzielnie bez konieczności szczegółowego programowania, zgodnie z klasyczną definicją eksperta Arthura Samuela z lat 50. XX wieku. Definicja ta pozostaje aktualna: zamiast programować każdy krok, dostarczamy dane, aby komputer samodzielnie wyciągał reguły i stopniowo poprawiał wyniki.

Obecnie uczenie maszynowe jest szeroko obecne w naszym życiu. Wiele codziennych usług online – od wyszukiwarek internetowych, filtrów spamu, systemów rekomendacji filmów i produktów, po oprogramowanie bankowe wykrywające podejrzane transakcje – działa dzięki algorytmom uczenia maszynowego.

Technologia ta jest także wykorzystywana w wielu aplikacjach mobilnych, na przykład w funkcjach rozpoznawania mowy, które pozwalają asystentom głosowym rozumieć polecenia. Dzięki zdolności samouczenia i doskonalenia, uczenie maszynowe stało się fundamentem większości nowoczesnych systemów AI. W rzeczywistości większość postępów w AI w ciągu ostatnich 5–10 lat jest ściśle związana z ML, do tego stopnia, że często AI i ML są używane niemal zamiennie.

Relacje między uczeniem maszynowym, AI i uczeniem głębokim

Sztuczna inteligencja (AI) to szerokie pojęcie obejmujące wszystkie techniki umożliwiające maszynom wykonywanie „inteligentnych” działań podobnych do ludzkich. Uczenie maszynowe jest jednym ze sposobów realizacji AI, pozwalającym maszynom uczyć się na podstawie danych zamiast być programowanym krok po kroku. W ekosystemie AI ML odgrywa tak ważną rolę, że wiele systemów AI jest w rzeczywistości budowanych na bazie modeli uczenia maszynowego.

Uczenie głębokie (Deep Learning) to szczególna poddziedzina uczenia maszynowego. Wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe (deep neural networks) do automatycznego wyodrębniania cech z danych przy minimalnym udziale człowieka. Dzięki wielowarstwowej strukturze algorytmy deep learning potrafią przetwarzać ogromne ilości danych (np. obrazy, dźwięki, teksty) i samodzielnie uczyć się istotnych cech do klasyfikacji lub prognozowania bez konieczności wcześniejszego definiowania tych cech przez programistę. To zmniejsza nakład pracy na „nauczanie” maszyny i pozwala wykorzystać duże zbiory danych do budowy modeli.

Z kolei klasyczne algorytmy ML (bez deep learning) często silnie zależą od ręcznego projektowania cech wejściowych i wymagają bardziej uporządkowanych danych, aby osiągnąć dobre wyniki. Można więc powiedzieć, że AI to szeroki zbiór inteligentnych technologii, uczenie maszynowe jest jego podzbiorem, a uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego, skupiającym się na głębokich sieciach neuronowych.

(Uwaga: Robotyka i uczenie maszynowe to dwie różne dziedziny. Robotyka dotyczy sprzętu i automatyki mechanicznej, podczas gdy ML to głównie algorytmy programowe. Jednak nowoczesne roboty mogą integrować ML, aby stać się „inteligentniejsze”, np. roboty autonomiczne uczące się poruszania dzięki uczeniu maszynowemu.)

Rodzaje uczenia maszynowego

Istnieje wiele metod i algorytmów w uczeniu maszynowym. Zasadniczo ML dzieli się na cztery główne typy w zależności od sposobu, w jaki system uczy się z danych:

Uczenie nadzorowane (Supervised Learning)

Uczenie nadzorowane to metoda trenowania modelu na danych oznaczonych. Oznacza to, że dane wejściowe mają znane oczekiwane wyniki, co pozwala algorytmowi uczyć się na konkretnych przykładach. Model dostosowuje swoje parametry, aby przewidywać wyniki zgodne z oznaczeniami. Na przykład, jeśli dostarczymy algorytmowi wiele zdjęć psów i kotów z etykietami, model nauczy się rozróżniać zdjęcia psów od innych z wysoką dokładnością. Uczenie nadzorowane jest najpopularniejszym typem uczenia maszynowego i stosowane jest w wielu zadaniach, takich jak rozpoznawanie pisma ręcznego, klasyfikacja spamu czy prognozowanie cen nieruchomości.

Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning)

W uczeniu nienadzorowanym dane wejściowe nie mają etykiet. Algorytm samodzielnie wykrywa wzorce i ukryte struktury w zbiorze danych bez wcześniejszych wskazówek. Celem jest odkrycie grup danych lub ukrytych reguł, które mogą być nieznane ludziom. Na przykład program uczący się bez nadzoru może analizować dane zakupowe online i automatycznie segmentować klientów na grupy o podobnych zachowaniach zakupowych.

Takie grupowanie pomaga firmom zrozumieć różne segmenty klientów, nawet jeśli wcześniej nie istniały konkretne etykiety „typów klientów”. Uczenie nienadzorowane jest często wykorzystywane w analizie eksploracyjnej danych, redukcji wymiarowości oraz w systemach rekomendacji.

Uczenie półnadzorowane (Semi-supervised Learning)

Uczenie półnadzorowane łączy dane oznaczone i nieoznaczone podczas treningu. Zazwyczaj dysponujemy niewielką ilością danych oznaczonych, a większość danych jest nieoznaczona. Algorytmy półnadzorowane wykorzystują tę niewielką ilość oznaczonych danych do kierowania klasyfikacją i ekstrakcją cech na większym zbiorze nieoznaczonych danych. Takie podejście pozwala wykorzystać ogromne zasoby nieoznaczonych danych bez konieczności ręcznego etykietowania dużych zbiorów.

Uczenie półnadzorowane jest szczególnie przydatne, gdy pozyskanie oznaczonych danych jest trudne lub kosztowne, poprawiając dokładność w porównaniu do czystego uczenia nienadzorowanego.

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning)

Uczenie ze wzmocnieniem to metoda, w której algorytm uczy się poprzez mechanizm nagród i kar podczas interakcji ze środowiskiem. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, model nie otrzymuje par danych wejście-wynik, lecz eksperymentuje z różnymi działaniami i otrzymuje informację zwrotną (nagrodę lub karę) w zależności od skuteczności podjętych działań.

Z czasem ciąg działań przynoszących dobre rezultaty jest „wzmacniany”, co pozwala modelowi stopniowo uczyć się optymalnej strategii do osiągnięcia wyznaczonego celu. Uczenie ze wzmocnieniem jest często stosowane do trenowania AI w grach, sterowania robotami lub nauki jazdy autonomicznej.

Na przykład model może nauczyć się grać w szachy, grając sam ze sobą wiele partii i otrzymując punkty za zwycięstwa. Znanym przykładem jest system IBM Watson, który wykorzystał uczenie ze wzmocnieniem do nauki optymalnego momentu odpowiedzi i stawiania zakładów, dzięki czemu wygrał teleturniej Jeopardy! w 2011 roku.

Jak działa uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe opiera się na danych. Najpierw system musi zebrać dużą i zróżnicowaną ilość danych z różnych źródeł (czujniki, systemy transakcyjne, media społecznościowe, otwarte bazy danych itp.). Jakość danych jest kluczowa: 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 model, ale dane muszą być odpowiednio przetworzone (oczyszczone, znormalizowane itp.) przed treningiem.

1. Zbieranie i przetwarzanie danych: Najpierw określamy dane wejściowe i zbieramy je z wiarygodnych źródeł. Następnie dane są oczyszczane, usuwane są błędy, uzupełniane braki lub standaryzowane informacje wejściowe. Ten etap jest czasochłonny, ale kluczowy dla ostatecznej dokładności modelu.
2. Wybór algorytmu i trening modelu: W zależności od rodzaju danych i celu (klasyfikacja lub prognoza) wybieramy odpowiedni algorytm (np. regresja liniowa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe itp.). Przetworzone dane treningowe są wprowadzane do modelu, który uczy się poprzez optymalizację funkcji straty. Proces treningu dostosowuje parametry modelu, aby minimalizować błąd prognozy na danych treningowych.
3. Ocena i wdrożenie: Po treningu model jest testowany na nowych danych (zbiór testowy) w celu oceny jakości. Popularne metryki to dokładność (accuracy), precyzja (Precision), czułość (Recall) czy F1-Score, w zależności od zadania. Jeśli wyniki są satysfakcjonujące, model jest wdrażany w praktyce (w aplikacji lub usłudze), w przeciwnym razie można dostosować dane lub algorytm i trenować ponownie.

Praktyczne zastosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w praktyce, od codziennych udogodnień po zaawansowane technologie. Poniżej przedstawiamy kilka typowych przykładów zastosowań ML:

• Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI): To technologia ML umożliwiająca tworzenie nowych treści (tekstów, obrazów, wideo, kodu źródłowego itp.) na podstawie zapytań użytkownika. Modele generatywne AI (np. duże modele językowe) uczą się na ogromnych zbiorach danych, aby automatycznie tworzyć odpowiednie treści. Przykład: ChatGPT to popularna aplikacja generatywnej AI, potrafiąca odpowiadać na pytania lub tworzyć teksty zgodnie z życzeniem użytkownika.

• Rozpoznawanie mowy: Uczenie maszynowe pomaga komputerom rozumieć ludzką mowę i przekształcać ją w tekst. Technologia Speech Recognition wykorzystuje modele uczenia maszynowego (często w połączeniu z przetwarzaniem języka naturalnego), aby rozpoznawać i transkrybować dźwięk mowy. Praktyczne zastosowania to asystenci głosowi na telefonach (np. Siri, Google Assistant) wykonujący polecenia głosowe lub funkcje dyktowania tekstu ułatwiające interakcję z urządzeniami.

• Chatboty i obsługa klienta: Wiele chatbotów na stronach internetowych i w mediach społecznościowych wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego odpowiadania na często zadawane pytania (FAQ), wsparcia doradczego i interakcji z klientami 24/7. Dzięki ML chatboty potrafią rozumieć intencje użytkowników i udzielać adekwatnych odpowiedzi, a nawet uczyć się z każdej rozmowy, aby stale poprawiać jakość obsługi. To pozwala firmom oszczędzać zasoby ludzkie i jednocześnie podnosić satysfakcję klientów (np. wirtualni asystenci i chatboty e-commerce pomagające w rekomendacjach i szybkim rozwiązywaniu problemów).

• Wizja komputerowa (Computer Vision): To dziedzina ML, która pozwala komputerom „widzieć” i rozumieć zawartość obrazów lub wideo. Algorytmy wizji komputerowej często wykorzystują splotowe sieci neuronowe (CNN) do rozpoznawania cech obrazu, co umożliwia wykrywanie obiektów, klasyfikację i rozpoznawanie wzorców w danych wizualnych. Zastosowania są bardzo różnorodne: od automatycznego tagowania zdjęć w mediach społecznościowych, rozpoznawania twarzy w telefonach, po diagnostykę obrazową w medycynie (wykrywanie guzów na zdjęciach rentgenowskich) i samochody autonomiczne (rozpoznawanie pieszych, znaków drogowych itp.).

• Systemy rekomendacyjne: To algorytmy ML analizujące zachowania użytkowników, aby proponować treści dopasowane do indywidualnych preferencji. Na przykład na podstawie historii oglądania filmów lub zakupów system rekomendacji podpowiada filmy lub produkty, które mogą zainteresować użytkownika. Platformy e-commerce i serwisy streamingowe (Netflix, Spotify itp.) wykorzystują ML do personalizacji wyświetlanych treści, co poprawia doświadczenie użytkownika i zwiększa sprzedaż.

• Wykrywanie oszustw: W sektorze finansowym i bankowym uczenie maszynowe jest stosowane do szybkiego wykrywania oszukańczych lub nietypowych transakcji. Modele ML mogą być trenowane na danych z oznaczonymi przypadkami oszustw (uczenie nadzorowane), aby rozpoznawać charakterystyczne wzorce oszustw. W połączeniu z technikami wykrywania anomalii systemy ML potrafią ostrzegać o „odstępstwach” od normalnych zachowań, które wymagają dalszej weryfikacji. Dzięki temu banki i firmy kart kredytowych szybko wykrywają oszustwa, minimalizując straty i ryzyko dla klientów.

(Ponadto ML ma wiele innych zastosowań, takich jak: automatyzacja w fabrykach (robotyka), analiza łańcuchów dostaw, prognozowanie pogody, analiza danych genetycznych w biologii i wiele innych. Rozwój ML otwiera nowe możliwości w niemal każdej dziedzinie.)

Zalety i ograniczenia uczenia maszynowego

Podobnie jak inne technologie, uczenie maszynowe ma ważne zalety, ale także pewne ograniczenia. Świadomość tych aspektów pozwala efektywnie korzystać z ML i unikać potencjalnych ryzyk.

Zalety

• Możliwość wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych: ML potrafi identyfikować ukryte wzorce i trendy w ogromnych ilościach danych, które są trudne do zauważenia dla człowieka. Dzięki temu firmy mogą wydobywać wartościowe informacje z „big data” i podejmować bardziej trafne decyzje.

• Automatyzacja i zmniejszenie zależności od człowieka: Systemy ML mogą uczyć się i doskonalić algorytmy analityczne przy minimalnym udziale człowieka. Wystarczy dostarczyć dane wejściowe, a model sam „składa” i dostraja swoje parametry, aby optymalizować wyniki. Pozwala to na automatyzację złożonych zadań (np. klasyfikacji, prognozowania) w sposób ciągły, bez konieczności ręcznego programowania dla każdego przypadku.

• Poprawa wyników w czasie i personalizacja doświadczeń: W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania (o stałej wydajności), modele uczenia maszynowego im więcej danych przetwarzają, tym dokładniejsze się stają. Z każdym kolejnym treningiem model uczy się i poprawia swoje prognozy. Dzięki temu systemy ML mogą dostosowywać się do indywidualnych użytkowników – np. proponując coraz lepiej dopasowane treści – i poprawiać doświadczenia użytkowników z czasem.

Ograniczenia

• Zależność od jakości danych: Model ML wymaga bardzo dużej ilości danych treningowych, które muszą być dokładne, różnorodne i pozbawione uprzedzeń. Jeśli dane są niskiej jakości, wyniki będą słabe (zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”). Ponadto zbieranie i przetwarzanie ogromnych zbiorów danych wymaga odpowiedniej infrastruktury i mocy obliczeniowej, co może generować wysokie koszty operacyjne.

• Ryzyko błędów i nieprawidłowych wyników: Model ML może popełniać poważne błędy, jeśli dane treningowe są niewystarczające lub niereprezentatywne. W niektórych przypadkach, na małych zbiorach danych, algorytm może znaleźć regułę, która matematycznie wydaje się „sensowna”, ale jest całkowicie błędna w praktyce. To prowadzi do nieprawidłowych lub mylących prognoz, które mogą negatywnie wpłynąć na decyzje oparte na tych wynikach. Dlatego ważne jest ostrożne sprawdzanie wiarygodności wyników ML, zwłaszcza gdy dane wejściowe są ograniczone.

• Brak przejrzystości: Wiele złożonych modeli ML (zwłaszcza deep learning) działa jak „czarna skrzynka” – bardzo trudno jest wyjaśnić, dlaczego model podjął konkretną decyzję. Na przykład sieć neuronowa z milionami parametrów może osiągać wysoką dokładność, ale trudno jest zrozumieć, które cechy doprowadziły do konkretnej prognozy. Brak możliwości wyjaśnienia stanowi problem w dziedzinach wymagających uzasadnienia decyzji (np. finanse, medycyna). Z kolei prostsze modele (np. drzewa decyzyjne) są łatwiejsze do weryfikacji i interpretacji, ponieważ ich logika jest przejrzysta – co jest zaletą, której „czarne skrzynki” sieci neuronowych nie mają.

>>> 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 z czasem bez konieczności szczegółowego programowania każdego kroku. Dzięki temu ML jest i będzie szeroko stosowane w życiu codziennym i przemyśle, od inteligentnych asystentów po zaawansowane systemy automatyzacji.

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