Czym jest machine learning i jak go wykorzystać?

03.11.2020 Angelika Siczek
mezczyzna z tabletem

Sztuczna inteligencja (ang. AI – artificial intelligence) od dobrych kilku lat pojawia się w różnych sferach biznesu. Szczególnym powodzeniem cieszy się w dziedzinie marketingu. To właśnie tam tworzenie modeli zachowań inteligentnych oraz programów i systemów symulujących tego typu zachowania przynosi najwięcej korzyści. W marketingu chętnie wykorzystuje się dorobek AI, jakim jest Machine Learning, czyli uczenie maszynowe. To dzięki niemu marketingowcy w znaczny sposób mogą usprawnić swoją pracę. Czym dokładnie jest Machine Learning i dlaczego warto wykorzystać go we własnym biznesie? Dowiedz się z naszego artykułu!

Machine Learning – co to?

To tak naprawdę uczenie maszynowe, które w nauce istnieje już dawno. Za jego twórcę uznaje się Arthura Samuela, który wprowadził termin około 1959 roku. Pierwotnie określał on zdolność komputerów do uczenia się bez konieczności programowania nowych umiejętności przez deweloperów. Jednak mimo tak długiej obecności zjawiska, dopiero jakiś czas temu termin wszedł do powszechnego użytku. Modele uczenia maszynowego i technologie uczenia maszynowego są różne i warto je znać.

Warto podkreślić, że Machine Learning (uczenie maszynowe) wchodzi w szerszy dział, jakim jest sztuczna inteligencja, która – oprócz uczenia maszynowego – uwzględnia także obliczenia ewolucyjne, logikę rozmytą, sieci neuronowe, robotykę oraz sztuczne życie. Machine Learning jest tylko częścią wysokich zdolności oferowanych przez komputery.

Na czym dokładnie polega Machine Learning? Przede wszystkim opiera się on o algorytmy. To właśnie one przetwarzają dostarczane dane, na ich podstawie uczą się, a później stosują zdobytą wiedzę, np. podczas podejmowania decyzji. Uczenie maszynowe najczęściej opiera się o, tzw. Big Data. Z tego powodu dla branży Machine Learningu niezwykle istotna jest analityka internetowa.

Do czego służy Machine Learning, czyli jak możesz z niego skorzystać?

Dużym wsparciem, które oferuje Machine Learning, jest to, że dzięki niemu możesz segregować i klasyfikować wiele informacji, np. korzystać z niego w poczcie e-mail. Dzięki konkretnym cechom algorytm przydziela poszczególne obiekty do danej kategorii. Tak dzieje się w przypadku, np. spamu w poczcie – filtr spamowy decyduje, czy dana wiadomość jest dla odbiorcy wartościowa, czy powinna trafić właśnie do spamu. To nie jest jedyne zastosowanie uczenia maszynowego. Program może nauczyć się też tego za sprawą ręcznej moderacji administratora, co stanowi uczenie nadzorowane. Występuję również uczenie częściowo nadzorowane.

Klasteryzacja z uczeniem maszynowym

Machine Learning umożliwia jednak grupowanie danych bez ich wcześniejszej kontroli – nazywa się to klasteryzacją. Dane dzielone są ze względu na podobne cechy, jednak tych nie trzeba wcześniej klasteryzować, aby nastąpiło maszynowe uczenie się.

Zjawisko Machine Learningu wykorzystuje się także podczas pracy nad analizą danych, m.in. w badaniach związków pomiędzy danymi zmiennymi.  Program jest w stanie zaoferować kluczowe dla analityki informacje. Może określić, czy dane zmienne są lub nie są od siebie zależne. Takie rozwiązanie zdecydowanie ułatwia przewidywanie zachowań i długofalowe wnioskowanie.

Ułatwieniem, które oferuje maszynowe uczenie się, jest także wstępna selekcja danego zbioru danych. Umożliwia ona odrzucenie losowych zmiennych, które nie mają znaczenia dla naszego projektu i pozostawienie tylko tych, z których można wyciągać dalsze wnioski. Zjawisko zachodzi na zasadzie selekcji – odrzucania nadmiarowych informacji i usuwania zbędnych cech. 

Przykłady wykorzystania Machine Learningu

Aby jeszcze lepiej zrozumieć, na czym polega Machine Learning (uczenie maszynowe), warto przytoczyć kilka przykładów. Jednym z nich jest autokorekta w klawiaturze. Działające w programie lub aplikacji algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują dane o najpopularniejszych słowach i błędach, aby automatycznie poprawiać literówki w trakcie pisania. Potrafią również podkreślać potencjalne błędy językowe, by użytkownik zwrócił na nie uwagę. Z dorobku Machine Learningu korzystają także wyszukiwarki internetowe – w tym Google. Wpisując już początek frazy w okno wyszukiwarki, od razu dostajesz propozycje podobnych i najpopularniejszych wyników wyszukiwania, które możesz kliknąć bez konieczności wpisywania całego słowa lub zdania. Dzieje się tak za sprawą wcześniejszych doświadczeń i dzięki temu szybciej można znaleźć pożądaną informację lub witrynę. Innym przykładem pokazującym wykorzystanie uczenia maszynowego jest system rekomendacji, np. na platformie Netflix. Algorytmy uczenia maszynowego zapamiętuje filmy, które użytkownik oglądał i na podstawie wystawionych przez niego ocen jest w stanie polecić podobne propozycje, które mogą przypaść mu do gustu. Algorytmów uczenia maszynowego jest wiele tak samo jeak zastosowań sztucznej inteligencji. Choć uczenie maszynowe koncentruje się główniena programowaniu może znaleźć też zastosowanie w innych biznesach.

Kiedy wdrożyć nauczanie maszynowe w swoim biznesie?

Skorzystanie z maszynowego uczenia się to zdecydowany krok naprzód w porównaniu do tradycyjnych, ręcznych reguł programowania. Co więcej, te drugie stają się niewystarczające, gdy w zasobach pojawia się zbyt wiele zmiennych, a dodatkowo, gdy mają one wiele cech wspólnych i są do siebie łudząco podobne. W takiej sytuacji warto wprowadzić elementy automatyzacji procesów i skorzystać z pomocy Machine Learningu.

Zastanawiając się nad wprowadzaniem zmian, weź pod uwagę to, że korzyści, które powinno przynieść uczenie maszynowe, muszą być dopasowane ściśle do Twojego projektu. Jeśli więc zależy Ci na wysokiej wydajności, bezawaryjności, skróceniu czasu pracy i zwiększeniu efektywności, to rozwiązanie jest właśnie dla Ciebie!

czy machine leraning może się sprawdzić

Czy Machine Learning może się nie sprawdzić?

Zastanawiając się nad najlepszym rozwiązaniem dla swojej firmy, miej na względzie to, że Machine Learning nie rozwiąże wszystkich Twoich problemów. Bywają nawet sytuacje, w których nie warto go stosować. To, czy wybrać go do danego projektu, powinno wynikać z praktycznych i potwierdzonych przesłanek lub ze wskazań czysto inżynierskich. Dopiero wtedy, gdy będziesz mieć pewność, że takie rozwiązanie przyniesie wymierne korzyści i realnie wspomoże Twoją pracę, powinieneś postawić na Machine Learning. W przeciwnym razie, rozważ wykorzystanie innych technologii. 

Co jest istotne przy podejmowaniu decyzji? Przede wszystkim w swoim zbiorze danych powinieneś mieć dane o wysokiej jakości. Dopiero wówczas jesteś w stanie odpowiednio „wytrenować” algorytm. Inaczej mogą pojawić się szumy, ograniczające skuteczność Machine Learningu. Jeśli więc nie masz pewności co do posiadanych danych, skorzystaj z alternatywy, jaką są tradycyjne reguły znacznie prostsze we wdrożeniu. 

W sytuacji, gdy uczenie maszynowe jest potrzebą inżynierską, może mieć duży wpływ na czynniki ekonomiczne i efektywnościowe, rozważ wprowadzenie go. Pamiętaj jednak, że trzeba to przeprowadzić poprawnie i oddzielnie dostosowywać od każdego projektu. Dopiero wtedy będziesz mógł w pełni wykorzystać jego potencjał!

Cyfrowe newsy / Bądź na bieżąco

Od początku 2022 roku wchodzimy w skład Unity Group. Teraz zapisując się do naszego newslettera, będziesz na bieżąco z informacjami całej naszej organizacji.

    Wypełniając formularz wyrażasz zgodę na wysyłkę newslettera przez Unity S.A. z siedzibą we Wrocławiu. Zgodę możesz wycofać w każdej chwili. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszej polityce prywatności.

    *Wymagane

    Andrzej-kurs-programowania

    Andrzej Szylar

    Chief Executive Officer

    E-mail:

    andrzej.szylar@unitygroup.com
    Magda2

    Magdalena Paczyńska-Kamienik

    HR Manager

    E-mail:

    magdalena.paczynska@unitygroup.com
    Aleksandra

    Aleksandra Bielawska-Clegg

    HR Business Partner

    E-mail:

    Michal

    Michał Duława

    New Business Developer

    E-mail:

    Katarzyna

    Katarzyna Zajchowska

    Marketing Partner

    E-mail: