Historia uczenia maszynowego sięga, aż lat 50. Ogromny wpływ na jej rozwój miało powstanie systemu eksperckiego Dendral na Uniwersytecie Stanforda. Do głównych jego zadań należało ustalanie struktury molekularnej nieznanych chemicznych związków organicznych. Obecnie technika ta jest wykorzystywana w biznesie na szeroką skalę w tym do personalizacji ofert sprzedażowych czy identyfikacji nowych form kontaktu z klientami. Jako że jest to bardzo popularny trend technologiczny, to warto poznać cztery typy machine learning.

Jak uczą się maszyny ?

Podstawą w machine learningu są algorytmy, czyli zdefiniowane ciągi czynności niezbędnych do pozyskania danej wiedzy. Im więcej danych wpływa do system, tym prezentowane wyniki są dokładniejsze.

Uczenie maszynowe opiera się na 4 działaniach: kategoryzacji / katalogowaniu informacji, przewidywaniu określonych zdarzeń na podstawie zidentyfikowanych wzorców, identyfikacji nieznanych do tej pory wzorców i zależności między danymi, wykrywaniu anomalii oraz nieprzewidywalnych zdarzeń.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to bardzo różnorodna technologia. Jej działanie zależy przede wszystkim od rodzaju algorytmów, z jakich korzysta i dostarczonych danych. Najczęściej wyróżnia się cztery podstawowe techniki uczenia maszynowego:

Uczenie nadzorowane

Maszyny do nauki wykorzystują przykłady. Na podstawie gotowych rozwiązań tworzą scenariusz działań, które pozwoliły je osiągnąć Po opracowaniu gotowego wzorca rozwiązania maszyny próbują go wykorzystać ponownie. Jeżeli wzór sprawdzi się w kilku przypadkach zostaje zapisany. Bardzo często ta technika uczenia się jest wykorzystywana do zarządzania ryzykiem, wykrywania nadużyć, personalizacji interakcji, rozpoznawania mowy, tekstu i obrazu, a także segmentacji klientów.

Uczenie częściowo nadzorowane

Ta technika uczenia opiera się na tym, że maszyna otrzymuje zarówno dane wejściowe oznaczone (zawierające odpowiadające im dane wyjściowe, konkretne przykłady), jak i nieoznaczone (wymagające przyporządkowania do danych wyjściowych, znalezienia odpowiedzi). Bardzo często wykorzystuje się w sytuacjach, gdy organizacja dysponuje ogromną ilością danych lub gdy informacje te są zróżnicowane i bardzo trudno jest przyporządkować odpowiedzi do każdej z nich. System jest w stanie stworzyć ogólne wzorce, które mogą być wykorzystywane w późniejszej analizie.

Uczenie nienadzorowane

W tym machine learning technika nauki polega na analizowaniu danych, szukaniu wzorca i odnajdywaniu relacji. Tym samym najbardziej przypomina sposób działania ludzkiego mózgu, który wyciąga wnioski na podstawie spontanicznej obserwacji i intuicji. Im więcej danych uda się zebrać, tym prezentowane wnioski są coraz bardziej precyzyjne. Bardzo często technika ta jest wykorzystywana do analizy analiza koszyka zakupowego, wykrywania anomalii, czy rozpoznawania podobnych obiektów.

Uczenie wzmocnione

To technika nauki, w której maszyna otrzymuje gotowy zestaw dozwolonych działań, reguł i stwierdzeń. Na ich podstawie dokonuje analizy i obserwuje ich skutki. Stosuje reguły w ten sposób, aby osiągnąć pożądany efekt. Jest stosowana w nawigacji, gamingu, czy robotyce.

Warto zaznajomić się z uczeniem maszynowym, ponieważ w przyszłości większość oprogramowania i aplikacji będzie opierała się właśnie na nim.