Machine learning

Jak działają inteligentne aplikacje

Badania nad uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i inteligentnymi aplikacjami towarzyszą rozwojowi komputeryzacji właściwie od jej zarania, lecz z początku możliwości ich efektywnego zastosowania były ograniczone mocą obliczeniową komputerów. Dopiero rozwój procesorów nowych generacji, urządzeń obliczeniowych i procesorów graficznych umożliwił praktyczne zastosowanie założeń uczenia maszynowego na większą skalę.

Rozwiązania oparte o uczenie maszynowe i inteligentne aplikacje umożliwiają dużo sprawniejsze przetwarzanie danych i automatyczną reakcję według ustalonych założeń.

Istotnym elementem rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym jest możliwość samoczynnej modyfikacji algorytmów przez program. System sprawdza jakość własnych danych wyjściowych, porównując je względem założonych wartości, a następnie samoczynnie modyfikuje swoje algorytmy w celu poprawienia jakości tych wyników, nie wymaga zatem ciągłej interwencji i ręcznej zmiany parametrów.

Maszyna wciąż nie zastąpi do końca wszystkich zadań prawdziwego analityka, choć odpowiednie, dobrze przygotowane rozwiązania opierające się na uczeniu maszynowym, bardzo mocno odciążą go w pracy. Maszyna wyręczy go w przeglądaniu statystyk, arkuszy i wykresów, wciąż jednak należy ją w tym celu odpowiednio zaprogramować, co pewien czas sprawdzać efekty, dostarczać nowych danych, a także modyfikować algorytmy sieci neuronowych.

Tworzenie i optymalizacja modeli

Głębokie uczenie maszynowe opiera się na operacjach obliczeniowych, które odbywają się w sieciach neuronowych, składających się z zestawu hierarchicznie uporządkowanych, nieliniowych funkcji. Struktura modelu sieci neuronowych jest wzorowana w pewnym stopniu na powiązaniach między komórkami nerwowymi mózgu żywego organizmu, a dane w takim modelu są analizowane i przetwarzane nieliniowo, w wielowymiarowych matrycach i przy użyciu metod logiki rozmytej, czyli nie zero-jedynkowo, lecz z uwzględnieniem stanów pośrednich, stopniowych, sprzecznych lub niejednoznacznych.

Optymalizacja sieci neuronowej wymaga analizy danych wyjściowych, a następnie odpowiedniego doboru danych wejściowych, oraz zmodyfikowania funkcji, tak by maksymalnie odpowiadały założeniom. Skuteczność uczenia maszynowego zależy zatem od jakości algorytmów i danych wejściowych, a znajdowanie właściwych wzorców jest obarczone pewną zawodnością.

Podsumowując, maszyna segreguje ogromne ilości danych wejściowych i wybiera spośród nich te, które uznaje za wartościowe. Wykorzystuje je w sposób zadany przez programistę sieci neuronowej, a jednocześnie sama modyfikuje w pewnym zakresie swój algorytm działania tak, by zrealizować zadane założenia.

Tensorflow

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

Tensorflow to produkt firmy Google, która pierwotnie opracowywała ten system do wewnętrznych potrzeb, a w 2015 roku udostępniła 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 obecnie używa się rozwiązań opartych o uczenie maszynowe i głębokie w robotyce, automatyce, w procesach produkcyjnych, przy kontroli jakości, agregacji danych, do identyfikacji osób i obiektów, rozpoznawania głosu, czyli wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba automatyzacji procesów lub zadań.

Nowoczesne automatyczne roboty sprzątające wykorzystują techniki uczenia maszynowego na potrzeby orientacji w pomieszczeniach czy przy algorytmach wykrywania zabrudzeń.

Urządzenia reagujące na polecenia głosowe konfigurowane są tak, by jak najdokładniej rozumieć te polecenia i odpowiednio na nie reagować, np. uwzględniając zabarwienie emocjonalne głosu, zmiany tonacji lub choćby zwykłą chrypkę.

Filtry antyspamowe, w których zastosowano machine learning, są skuteczniejsze od tradycyjnych i lepiej przechwytują niepożądane treści, a ponadto modyfikują własne algorytmy wykrywania spamu, dzięki czemu dostosowują się samoczynnie do zmieniających się technik spamowania.

Treści marketingowe są personalizowane automatycznie na podstawie danych, dotyczących przyzwyczajeń zakupowych i zainteresowań klientów.

Algorytmy wyszukiwania korzystają z uczenia maszynowego przy segregowaniu i dopasowywaniu treści. Zastosowanie metod uczenia maszynowego do analizy ruchu internetowego umożliwiło operowanie na wielkich zbiorach danych i przełożyło się na wzrost dokładności wyników, natomiast w analityce predyktywnej zastosowanie uczenia maszynowego zwiększyło trafność przewidywań.

Technologia ta jest też wdrażana w wielu dziedzinach spoza ścisłej branży IT. W medycynie, np. w epidemiologii przy analizie rozprzestrzeniania się i zapobiegania chorobom lub przy diagnostyce do rozpoznawania chorób u pacjentów.

W końcu: postępujące prace nad autonomicznymi pojazdami to kolejna rzecz, możliwa dzięki sztucznej inteligencji i liczeniu maszynowemu. Taki samochód musi bardzo szybko analizować olbrzymią ilość informacji uzyskiwanych z kamer i czujników samochodu, i natychmiast reagować w sytuacjach, gdzie stawką jest ludzkie życie.

Możliwości użycia technologii sztucznych inteligencji i uczenia maszynowego jest oczywiście dużo więcej.

Jeśli więc potrzebujesz skutecznego narzędzia do analizy i przetwarzania wielkich ilości informacji lub bardzo dużych zbiorów danych, tam gdzie analiza tradycyjnymi metodami jest bardzo trudna lub niemożliwa, lub przy automatyzacji zadań i procesów, skontaktuj się z Greenlogic, a zaprojektujemy i wdrożymy dostosowany do Twoich oczekiwań system bazujący na uczeniu maszynowym, lub doradzimy alternatywne lub komplementarne rozwiązania, które mogą lepiej odpowiadać danym wymaganiom.