Jaka przyszłość czeka uczenie maszynowe?

Od znajdowania ulubionych zdjęć psów po pomaganie japońskim rolnikom w sortowaniu ogórków, uczenie maszynowe zmienia sposób, w jaki ludzie używają kodu do rozwiązywania problemów. Ale czym dokładnie jest i jak działa uczenie maszynowe?

Czym jest uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), który pozwala aplikacjom na dokładniejsze przewidywanie wyników bez ich jawnego programowania. Podstawową zasadą uczenia maszynowego jest tworzenie algorytmów, które otrzymują dane wejściowe i wykorzystują analizę statystyczną do przewidywania wartości wyjściowej w akceptowalnym zakresie.

Algorytmy uczenia maszynowego można podzielić na nadzorowane i nienadzorowane. Algorytmy nadzorowane wymagają, aby ludzie dostarczali zarówno dane wejściowe, jak i pożądane wyniki, a także dostarczali informacje zwrotne na temat dokładności prognoz podczas szkolenia. Po zakończeniu szkolenia algorytm zastosuje zdobytą wiedzę do nowych danych. Algorytmy nienadzorowane nie wymagają szkolenia z danymi o pożądanym wyniku. Zamiast tego wykorzystują iteracyjne podejście zwane głębokim uczeniem do przeglądania danych i wyciągania wniosków.

Procesy związane z uczeniem maszynowym wymagają przeszukiwania danych w celu znalezienia wzorców i odpowiedniego dostosowania działań programu. Wiele osób spotkało się z uczeniem maszynowym podczas zakupów online, gdy wyświetlane są im reklamy związane z tym, co kupili. Dzieje się tak, ponieważ silniki rekomendacji wykorzystują uczenie maszynowe do personalizowania reklam online w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Oprócz marketingu spersonalizowanego, inne popularne zastosowania związane z uczeniem maszynowym to wykrywanie oszustw, filtrowanie spamu, wykrywanie zagrożeń bezpieczeństwa sieci i wiele innych.
Sieci Neuronowe 
NN to podzbiór uczenia maszynowego, który jest wynikiem zastosowania specyficznych procedur algorytmicznych podczas analizy ML. Uczenie maszynowe to procedura, w której wiedza jest nabywana poprzez doświadczenie. Koncentruje się ono na algorytmach indukcyjnych, które można opisać jako samouczące się. Sieć neuronowa składa się z puli prostych jednostek przetwarzających, które komunikują się ze sobą, wysyłając sygnały poprzez dużą liczbę połączeń. System jest z natury równoległy, co oznacza, że wiele jednostek może wykonywać swoje obliczenia jednocześnie.
Jest to technika budowania programu komputerowego, który uczy się na podstawie danych. W bardzo luźny sposób opiera się na tym, jak myślimy i jak działa ludzki mózg. Najpierw tworzy się i łączy ze sobą zbiór „neuronów” oprogramowania, umożliwiając im wzajemne wysyłanie wiadomości. Następnie sieć jest proszona o rozwiązanie problemu i próbuje go powtarzać w kółko, za każdym razem wzmacniając połączenia, które prowadzą do sukcesu, i redukując te, które prowadzą do porażki.
Przyszłość uczenia maszynowego
Świat jest po cichu przekształcany przez uczenie maszynowe. Nie musimy już uczyć komputerów, jak wykonywać złożone zadania, takie jak rozpoznawanie obrazów czy tłumaczenie tekstu: zamiast tego tworzymy systemy, które pozwalają im uczyć się, jak to robić samodzielnie.

Uczenie maszynowe, zwłaszcza głębokie uczenie, jest obecnie prawdopodobnie najbardziej trendującą rzeczą w Dolinie Krzemowej. Wynika to z faktu, że może ono przejmować wiele powtarzalnych, bezmyślnych zadań. Sebastian Thun, założyciel Udacity, uważa, że uczenie maszynowe pozwoli lekarzom być lepszymi lekarzami, a prawnikom lepszymi prawnikami. Według Thuna jest to najbardziej ekscytujący temat w naszej historii.