Jak działają inteligentne aplikacje

Badania nad uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i inteligentnymi aplikacjami towarzyszą rozwojowi komputeryzacji od samego początku, ale na początku możliwości ich efektywnego wykorzystania były ograniczone przez moc obliczeniową komputerów. Rozwój procesorów nowej generacji, urządzeń obliczeniowych i kart graficznych (GPU) sprawił, że zastosowanie założeń uczenia maszynowego na większą skalę stało się praktyczne.

Rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym pozwalają na znacznie efektywniejsze przetwarzanie danych i automatyczną reakcję zgodnie z ustalonymi założeniami.

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

Maszyna wciąż nie zastąpi wszystkich zadań prawdziwego analityka, choć odpowiednie, dobrze przygotowane rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym bardzo go odciążą w pracy. Maszyna zastąpi go w przeglądaniu statystyk, arkuszy i wykresów, ale wciąż powinna być w tym celu programowana, 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 ze zbioru 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, tzn. nie zero-jedynkowo, ale z uwzględnieniem stanów pośrednich, stopniowych, sprzecznych lub niejednoznacznych.

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

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 zadane 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 swobodnego 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, automatyzacji, 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 skonfigurowane tak, aby jak najdokładniej rozumieć te polecenia i odpowiednio na nie reagować, na przykład uwzględniając emocjonalny ton głosu, zmiany tonów kluczowych, a nawet zwykłą chrypkę.

Filtry antyspamowe wykorzystujące uczenie maszynowe są skuteczniejsze niż tradycyjne 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 personalizowane automatycznie 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 przewidywań.

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

W końcu: postępujące prace nad pojazdami autonomicznymi to kolejna rzecz możliwa dzięki sztucznej inteligencji i zliczaniu maszynowym. Taki samochód musi bardzo szybko analizować ogromną ilość informacji uzyskanych z kamer i czujników samochodowych oraz natychmiast reagować w sytuacjach, w których stawką jest ludzkie życie.