/ We know how

Uczenie maszynowe, czyli przyszłość zaawansowanej analizy danych

Podobnie jak bitcoin czy NFT, temat machine learning wzbudza wzrastające zainteresowanie wśród ludzi śledzących wszystko, co związane z najnowszymi trendami technologicznymi. I podobnie jak z bitcoinem, wyjaśnienie zagadnienia uczenia maszynowego nie przychodzi łatwo, gdy postawimy pytanie o to, czym tak właściwie jest. Można przywołać przykłady w postaci inteligentnej wyszukiwarki Netflixa, jednak wielu przedsiębiorców nie jest w pełni świadomych w jaki sposób ta technologia może przynieść korzyści ich własnej działalności. W poniższym artykule przedstawiamy podstawowe informacje związane z metodami uczenia maszynowego, by lepiej zrozumieć jego potencjał w analizie danych.

 

 

Czym jest uczenie maszynowe?

 

Uczenie maszynowe lub inaczej samouczenie się maszyn to jeden z obszarów sztucznej inteligencji poświęcony algorytmom zdolnym do samopoprawy w wyniku ekspozycji na dane. Systemy uczące się budują modele matematyczne, dzięki którym samodzielnie potrafią podawać prognozy bez pomocy człowieka. Możemy zatem powiedzieć, że maszyny uczą się na podstawie doświadczeń. Jest to technologia niosąca ze sobą ogromny potencjał i jest już obecnie wykorzystywana wszędzie tam, gdzie konwencjonalne algorytmy miałyby trudności lub w ogóle nie potrafiły sprostać zadaniu. Odnajdywanie ukrytych wzorców to główne zadanie samouczących się maszyn, które ze względu na swoją moc obliczeniową mają znaczną przewagę nad ludźmi w zaawansowanej analizie danych.

 

 

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne dla przyszłości analizy danych?

 

Żyjemy w świecie, w którym codziennie generowana jest ogromna ilość danych. Wiele z tych danych jest istotnych z punktu widzenia firm, jednak samo gromadzenie danych nie zapewnia jeszcze przewagi biznesowej. Skuteczna analiza danych to klucz do sukcesu. Trudno jakkolwiek oczekiwać, że zostaną one w całości przeanalizowane przez ludzi – wymagałoby to zbyt dużego zasobu czasu i pracowników, a w międzyczasie dane mogłyby się zdezaktualizować i cała praca byłaby bezowocna. Z tego powodu uczenie maszynowe jest wręcz niezbędne by nadążyć za ciągłym potokiem informacji. Uczenie maszynowe zyskuje coraz bardziej na popularności ponieważ mamy dostęp do większej ilości danych i wydajniejszych technologii. W przyszłości analizy danych możemy spodziewać się jeszcze większego wzrostu w obu tych czynnikach.

 

 

Rodzaje uczenia maszynowego wykorzystywanego w analizie danych

 

Istnieją trzy podstawowe metody uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane i nienadzorowane, a także częściowo nadzorowane. Uczenie nadzorowane opiera się na zbiorach danych z etykietami, dzięki czemu możliwa jest odpowiednia klasyfikacja danych oparta na weryfikacji krzyżowej. Ten rodzaj uczenia maszynowego wykorzystywany jest na przykład przy rozpoznawaniu spamu.

Uczenie nienadzorowane z kolei grupuje dane bez etykiet. Algorytm uczenia maszynowego ma za zadanie samodzielnie rozpoznać wzorzec i na jego podstawie podjąć decyzję. Ta wyjątkowa zdolność do odkrywania cech wspólnych jest pomocna na przykład przy sprzedaży wiązanej czy rozpoznawaniu zdjęć i filmów.

Uczenie częściowo nadzorowane to rozwiązanie pośrednie, gdzie wykorzystywane są etykiety, ale dysponujemy również danymi bez etykiet. Algorytm na podstawie zbiorów z etykietami uczy się odpowiedniego postępowania z danymi bez etykiet. To dobry przykład rozszerzonej współpracy między ludźmi a maszynami. Zachęcamy do lektury naszego artykułu o pokrewnym temacie – rozszerzonej inteligencji wspierającej ludzką inteligencję.

 

 

Jak uczenie maszynowe może pomóc w analizie danych?

 

Uczenie maszynowe potrafi zaoferować naprawdę wiele. Algorytmy zwiększają szybkość wyszukiwania informacji i dostarczają kompleksowe spostrzeżenia wykorzystywane do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Niejednokrotnie podawaliśmy przykłady w jaki sposób robotyzacja wspiera różne dziedziny biznesu, jak na przykład RPA w marketingu. Uczenie maszynowe to kolejny krok na przód, szczególnie ważny gdy rozważamy hiperautomatyzację naszego przedsiębiorstwa.

Sztuczna inteligencja może wspomóc obsługę klientów, lepiej przewidywać ich preferencje czy sugerować rozwiązania ich problemów. Również w księgowości możemy znaleźć jej liczne zastosowania przy raportowaniu i procesowaniu faktur. Analizy finansowe wykonane przy wsparciu uczenia maszynowego mogą dawać przedsiębiorcom bardziej kompleksowy obraz kondycji firmy. Ponadto uczenie maszynowe coraz lepiej radzi sobie z brakującymi danymi – jest to niezwykle istotne ponieważ pozwala zapobiegać zniekształceniu analizy.

Uczenie maszynowe nie ogranicza się jednak tylko do wyżej wymienionych dziedzin, jego zastosowanie można odnaleźć w wielu innych gałęziach działalności biznesowej. Oczywiście należy pamiętać, że sztuczna inteligencja nie będzie efektywna w niewydajnych procesach. Dlatego tak ważne jest by przed wdrożeniem automatyzacji przyjrzeć się mapie procesowej, by uniknąć opóźnienia zwrotu z inwestycji. Zachęcamy do kontaktu z naszymi specjalistami, którzy mogą doradzić jak wprowadzić zmiany najefektywniej.

 

 

Jakie są wady i zalety uczenia maszynowego?

 

Bezsprzecznie istnieje wiele zalet wprowadzenia uczenia maszynowego do procesów biznesowych. Wśród nich warto wymienić poprawę jakości obsługi klienta. Wynika ona oczywiście z lepszej trafności podejmowanych decyzji w oparciu o dane. Automatyzacje zmniejszają również ryzyko awarii i jednocześnie zwiększają poziom bezpieczeństwa. Z punktu widzenia przedsiębiorców, uczenie maszynowe jest zatem niezwykle korzystne, ponieważ oferuje większą wydajność przy jednoczesnym redukowaniu kosztów procesu.

Uczenie maszynowe budzi jednak również pewne obawy, szczególnie te związane z przewidywalnością. Jest to tak zwany problem czarnej skrzynki, który N. Hatalska opisuje w książce „Wiek paradoksów” (str. 44): „Wiemy jakie dane trafiają do systemu (ang. input), wiemy jakie dane z niego wychodzą (ang. output), ale nie wiemy w jaki sposób przebiegło samo wnioskowanie.” Sztuczna inteligencja potrafi czasem zaskakiwać swoich twórców przynosząc nieoczekiwane rezultaty. Może wiązać się to z ryzykiem dyskryminacji, nawet jeśli niezamierzonej.

Odpowiednie gromadzenie i przechowywanie danych jest bardzo ważnym tematem ze względu na ochronę prywatności. Wprowadzanie regulacji prawnych (między innymi RODO) ma na celu ochronę praw osobistych, jednak problem odpowiedzialności w przypadku sztucznej inteligencji wciąż stanowi wyzwanie, dlatego tak istotne jest stosowanie ram etycznych.

 

 

Kierunki rozwoju uczenia maszynowego

 

Potencjał uczenia maszynowego nie został jeszcze w pełni wyczerpany. Szczególnie obiecująco wygląda analiza kierowana, ponieważ pozwala na obsługę oprogramowania przez użytkowników bez zaawansowanej wiedzy z zakresu analizy danych. Budowanie modeli ML jest wówczas znacznie prostsze i mniej czasochłonne.

Specjaliści zwracają również uwagę na tzw. deep learning. To szybko rozwijający się obszar, który umożliwia zaawansowane rozpoznawanie wzorców dzięki współpracy wielu warstw. W rezultacie otrzymujemy efekty bliskie pracy sieci neuronów w ludzkim mózgu. Uczenie pogłębione wykorzystać można w analizie ludzkiej mowy, odręcznego pisma czy obrazów.

Więcej informacji o kierunkach technologii związanych z automatyzacją procesów można znaleźć w naszym artykule o przyszłości cyfrowych biznesów. Zachęcamy do śledzenia na bieżąco naszych publikacji na stronie mindboxgroup.com

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!