Sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się, złożona i wielopoziomowa dziedzina. Wiedza na jej temat staje się niezbędna dla każdej średniej i dużej firmy, która chce rozwijać się i poszerzać zasięgi w erze e-commerce. Aby pozostać konkurencyjnym, firmy muszą wykorzystywać sztuczną inteligencję i w pełni eksploatować jej potencjał. W epoce digitalizacji, dzięki sztucznej inteligencji firmy mogą zautomatyzować powtarzalne zadania, usprawnić podejmowanie decyzji i lepiej służyć swoim klientom. Ten artykuł chcielibyśmy poświęcić dwóm konkretnym gałęziom sztucznej inteligencji: uczeniu maszynowemu i sztucznym sieciom neuronowym.

Spis treści

Uczenie maszynowe (ML)

Uczenie maszynowe polega na szkoleniu komputera w taki sposób, aby robił to, co my, jako ludzie robimy naturalnie, gdy się uczymy. Na przykład pozwala ono aplikacjom lepiej przewidywać wyniki bez wydawania wyraźnych poleceń. Zazwyczaj uczenie maszynowe wykorzystuje dane z historii jako źródło informacji do przewidywania nowych wyników.

Uczenie maszynowe może być nadzorowane, bez nadzoru, częściowo nadzorowane i wzmacniane. Nadzorowane uczenie maszynowe polega na wykorzystaniu oznaczonych zestawów danych podawanych przez ludzi w aplikacji w celu trenowania algorytmów do klasyfikowania tych danych lub przewidywania wyników. Nienadzorowane uczenie maszynowe wykorzystuje nieoznakowane dane do ich kategoryzowania i analizowania, odkrywając ukryte grupy i wzorce bez potrzeby interwencji człowieka. Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe łączy poprzednie dwa typy, ponieważ analitycy danych mogą przekazywać oznaczone dane do maszyny, aby początkowo szkolić ją do przewidywania wyników, a następnie przekazywać jej więcej danych, aby mogła samodzielnie znaleźć wzorce i skategoryzować dane. Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem jest używane, gdy istnieją reguły dla procesu wieloetapowego; dane są przekazywane do maszyny, a ta otrzymuje pozytywne lub negatywne sygnały w zależności od tego, czy wykonuje swoje zadanie poprawnie. Po kilku próbach algorytmy stają się bardziej predykcyjne i poprawne same w sobie, a algorytm może z powodzeniem zarządzać i kategoryzować dane samodzielnie. Podsumowując, możemy wyszkolić komputer do czytania i rozumienia danych pisanych w dokumencie, rozpoznawania języka mówionego i konwertowania go na tekst, przewidywania wyników na podstawie powiązanych zmiennych oraz odkrywania ukrytych definicji i kategorii w pozornie niepowiązanych danych.

Uczenie maszynowe ma szeroki zakres zastosowań. Silniki rekomendacji są częstym przypadkiem użycia uczenia maszynowego. Inne popularne zastosowania obejmują wykrywanie oszustw, filtrowanie spamu, wykrywanie zagrożeń złośliwym oprogramowaniem, automatyzację procesów biznesowych (BPA) i predykcyjną konserwację.

Sztuczne sieci neuronowe (ANN)

Podczas gdy komputery mogą wykonywać wiele zadań, których nie mogą ludzie, ludzki mózg wyprzedza jednak maszyny w obszarach zdrowego rozsądku, wyobraźni i inspiracji. Jednak same komputery zaczynają coraz bardziej przypominać ludzki mózg. Sztuczne sieci neuronowe (ANN) są tworzone w celu jak najdokładniejszej jego replikacji poprzez kopiowanie sposobu, w jaki neurony biologiczne sygnalizują sobie nawzajem. W rzeczywistości ANN są również nazywane symulowanymi sieciami neuronowymi (SNN), które lepiej przypominają swoją funkcję symulowania ludzkiego mózgu.

Według IBM sztuczne sieci neuronowe są „podzbiorem uczenia maszynowego i sercem algorytmów głębokiego uczenia”. ANN składają się z warstw węzłów, zawierających warstwę wejściową oraz wyjściową z warstwami wielowarstwowymi pomiędzy. Każdy węzeł ma skojarzoną wagę i próg, który jest aktywowany po przekroczeniu. Po aktywacji węzła wysyła on sygnał do następnej warstwy. Ostatecznie informacje przekazywane do węzła wejściowego są wyprowadzane przez węzeł wyjściowy. Podobnie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), ANN wymagają ogromnej ilości szkoleń i danych, aby mogły być coraz bardziej dokładne. Jednak odpowiednio rozwinięte ANN mogą być wykorzystywane jako potężne narzędzie w przetwarzaniu i klasyfikacji danych.

Istnieje wiele rodzajów sieci neuronowych, które są wykorzystywane do różnych celów. Należą do nich sieci neuronowe feedforward (lub wielowarstwowe perceptrony (MLP), splotowe sieci neuronowe (CNN) i nawracające sieci neuronowe (RNN). MLP mają warstwy wejściowe, wyjściowe i wiele innych ukrytych. Dane są wykorzystywane do szkolenia tych sieci tak, aby stały się coraz bardziej dokładne. CNN są podobne do MLP, ale używane głównie do rozpoznawania obrazów i wzorców. Sieci te wykorzystują drgawki do wykonywania powtarzających się zadań w celu identyfikacji. Wreszcie, RNN używają pętli feedback do przewidywania przyszłych wyników. Sieci te są wykorzystywane przede wszystkim w prognozach giełdowych i prognozowaniu.

Zastosowania ML i ANN w biznesie i cyfryzacji

Uczenie maszynowe zapewnia przełomowe korzyści dla przedsiębiorców z różnych branż. Wykorzystując możliwość samodoskonalenia na podstawie coraz większej ilości danych, uczenie maszynowe doskonale wpisuje się w nowoczesne środowisko biznesowe, w którym dane są stale generowane. Dane te mają zastosowanie do szerokiej gamy zadań, w tym konserwacji predykcyjnej, wykrywania oszustw i systemów rekomendujących. Uczenie maszynowe jest również zaangażowane w proces cyfryzacji operacji biznesowych. Automatyzując powtarzalne i wartościowe zadania, firmy mogą lepiej zagospodarować pracowników, powierzając im zadania wymagające większej wyobraźni. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe rewolucjonizuje sposób działania firm. Zwiększona wydajność i efektywność ML w porównaniu z pracownikami szybko staje się niezbędnym narzędziem dla każdej firmy, która chce stale wzrastać na ciągle rosnącym rynku.

Im bardziej zhumanizowana i oparta na mózgu staje się forma uczenia maszynowego, tym częściej sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane przez firmy do wydobywania spostrzeżeń z cyfrowych danych. Podczas gdy ogólne, mniej złożone uczenie maszynowe zwykle koncentruje się na automatyzacji i powtarzalnych zadaniach, ANN rozwiązują zadania większej wagi. Zazwyczaj pomagają firmom podejmować lepsze decyzje, analizując duże ilości danych, które byłyby niemożliwe do przetworzenia przez ludzi. Na przykład: ANN mogą służyć do analizowania historii zakupów klientów w celu identyfikowania trendów i formułowania zaleceń dotyczących przyszłych zakupów. Mogą być również wykorzystywane do przewidywania popytu klientów i optymalizacji kampanii marketingowych. W wielu przypadkach korzystanie z ANN może zapewnić przewagę konkurencyjną, umożliwiając firmom podejmowanie lepszych decyzji i działań szybciej niż konkurencja. Ponieważ firmy nadal digitalizują swoją działalność, korzystanie ze sztucznych sieci neuronowych prawdopodobnie stanie się jeszcze bardziej powszechne.

Źródła: