Jak działają inteligentne aplikacje

Badania nad uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i inteligentnymi aplikacjami towarzyszą rozwojowi komputeryzacji od jej początków, jednak na początku możliwości ich efektywnego wykorzystania ograniczała moc obliczeniowa komputerów. Rozwój nowej generacji procesorów, urządzeń obliczeniowych i kart graficznych (GPU) sprawił, że aplikacja założeń uczenia maszynowego stała się praktyczna na większą skalę.

Rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym pozwalają na znacznie efektywniejsze przetwarzanie danych i automatyczne reagowanie według ustalonych założeń.

Ważnym elementem rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym jest możliwość automatycznej modyfikacji algorytmów przez program. System sprawdza jakość swoich własnych danych wyjściowych, porównując je z wartościami założonymi, a następnie automatycznie modyfikuje swoje algorytmy, aby poprawić jakość tych wyników, dzięki czemu nie wymaga ciągłej interwencji i ręcznej zmiany parametrów.

Maszyna nadal nie zastępuje wszystkich zadań prawdziwego analityka, chociaż odpowiednie, dobrze przygotowane rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym bardzo go odciążą w pracy. Maszyna zastąpi go w przeglądaniu statystyk, arkuszy i wykresów, ale nadal powinna być do tego zaprogramowana, okresowo sprawdzać efekty, dostarczać nowych danych i modyfikować algorytmy sieci neuronowych.

Tworzenie i optymalizacja modeli

Głębokie uczenie maszynowe opiera się na operacjach obliczeniowych, które zachodzą w sieciach neuronowych, składających się z zestawu hierarchicznie uporządkowanych, nieliniowych funkcji. Struktura sieci neuronowej jest w pewnym stopniu wzorowana na połączeniach między komórkami nerwowymi mózgu żywego organizmu, a dane w tym modelu są analizowane i przetwarzane nieliniowo, w wielowymiarowych macierzach i za pomocą metod logiki rozmytej, tj. nie zero-jedynkowej, ale uwzględniającej stany pośrednie, stopniowe, sprzeczne lub niejednoznaczne.

Skuteczność uczenia maszynowego zależy od jakości algorytmów i danych wejściowych, a znalezienie właściwych wzorców obarczone jest pewną dozą niepewności.

Podsumowując, maszyna sortuje ogromne ilości danych wejściowych i wybiera te, które uważa za wartościowe. Wykorzystuje je w sposób podany przez programistę sieci neuronowych, a jednocześnie w pewnym stopniu modyfikuje swój własny algorytm, aby spełnić dane założenia.

Tensorflow

Tensorflow to zaawansowane, elastyczne i wygodne narzędzie do tworzenia, przetwarzania i analizowania wielowymiarowych i wielowarstwowych macierzy danych w głębokim uczeniu. Wbudowane narzędzie diagnostyczne Tensorboard umożliwia wygodną analizę przepływu danych w postaci rozwijalnych, skalowalnych wykresów.

Tensorflow to produkt Google, które pierwotnie opracowało ten system na potrzeby wewnętrzne, a w 2015 roku udostępniło go na otwartej licencji do bezpłatnego użytku. Obecnie biblioteki i narzędzia Tensorflow są dostępne na wszystkich popularnych urządzeniach i systemach operacyjnych.

Przykłady zastosowań

W praktyce rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu stosuje się w robotyce, automatyce, w procesach produkcyjnych, kontroli jakości, agregacji danych, do identyfikacji osób i obiektów, rozpoznawania głosu – wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba automatyzacji procesów lub zadań.

Nowoczesne zautomatyzowane roboty sprzątające wykorzystują techniki uczenia maszynowego do orientacji w pomieszczeniach lub do algorytmów wykrywania brudu. Urządzenia reagujące na polecenia głosowe są konfigurowane tak, aby jak najdokładniej rozumieć te polecenia i odpowiednio na nie reagować, uwzględniając na przykład ton emocjonalny głosu, zmiany tonów klawiszowych, a nawet zwykłą chrypkę.

Filtry antyspamowe, które wykorzystują uczenie maszynowe, są skuteczniejsze od tradycyjnych i lepiej wychwytują niepożądane treści, a także modyfikują własne algorytmy wykrywania spamu, dzięki czemu automatycznie dostosowują się do zmieniających się technik spamowania.

Treści marketingowe są automatycznie personalizowane na podstawie danych o nawykach zakupowych i zainteresowaniach klientów.

Algorytmy wyszukiwania wykorzystują uczenie maszynowe podczas sortowania i dopasowywania treści. Zastosowanie metod ML do analizy ruchu internetowego umożliwiło operowanie na dużych zbiorach danych i przełożyło się na wzrost dokładności wyników, natomiast w analityce predykcyjnej, wykorzystanie uczenia maszynowego zwiększyło trafność prognoz.

Sztuczna inteligencja jest również wdrażana w obszarach poza ścisłą branżą IT. W medycynie, np. w epidemiologii, w analizie rozprzestrzeniania się i zapobiegania chorobom.

Na koniec: postępujące prace nad autonomicznymi pojazdami to kolejna rzecz możliwa dzięki sztucznej inteligencji i maszynowemu liczeniu. Taki samochód musi bardzo szybko analizować ogromną ilość informacji uzyskanych z kamer i czujników samochodowych i natychmiast reagować w sytuacjach, gdy stawką jest ludzkie życie.