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 – definicja

Pojęcie uczenia maszynowego istnieje w nauce 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. Jednak mimo tak długiej obecności zjawiska, dopiero jakiś czas temu termin wszedł do powszechnego użytku. 

 

Warto podkreślić, że machine learning wchodzi w szerszy dział, jakim jest sztuczna inteligencja, która oprócz uczenia maszynowego uwzględnia także obliczenia ewolucyjne, logikę rozmytą, sieci neuronowe, robotykę oraz sztuczne życie. Oznacza to, że 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, dzięki której dział ten jest w stanie rozwijać się i doskonalić. 

 

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. Na przykład korzysta się 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. Program może nauczyć się też tego za sprawą ręcznej moderacji administratora, co stanowi uczenie nadzorowane. Wykorzystuje się je w większych serwisach, w których filtry spamowe nie są niezbędnym ułatwieniem w kontrolowaniu wszystkich otrzymywanych komentarzy. 

 

Machine learning umożliwia jednak grupowanie danych bez ich wcześniejszej kontroli – jest to tzw. klasteryzacja. 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 badania związków pomiędzy danymi zmiennymi.  Program jest w stanie zaoferować kluczowe dla analityki informacje, z określeniem tego, 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. 

 

Aby jeszcze lepiej zrozumieć, na czym polega machine learning, warto przytoczyć kilka przykładów. Jednym z nich jest autokorekta w klawiaturze. Działający w programie lub aplikacji algorytm wykorzystuje najpopularniejsze słowa i błędy, aby ograniczyć literówki, które robi się podczas pisania. Potrafi 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 dobrze obrazującym przykładem wykorzystania uczenia maszynowego jest system rekomendacji, np. na platformie Netflix. Algorytm zapamiętuje filmy, które oglądał użytkownik i na podstawie ich ocen jest w stanie polecić podobne propozycje, które mogą przypaść konkretnemu widzowi do gustu. 

 

Kiedy wdrożyć machine learning w swoim biznesie?

Pamiętaj, że 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 więc skorzystać z pomocy machine learningu. 

 

Zastanawiając się nad wprowadzaniem zmian, weź pod uwagę to, że korzyści, które powinno przynieść maszynowe uczenie się, 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 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 oraz że bywają sytuację, 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.

 

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, a co więcej 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!