Machine Learning – skąd algorytmy wiedzą, że nie oglądam komedii w piątki?

Potrafią przewidzieć, gdzie wyjdziemy na imprezę, wiedzą co lubimy jeść, rozpoznają nasze ulubione filmy i piosenki – algorytmy, to one wiedzą, co robimy w sieci. Machine learning pozwala na bardzo precyzyjne ustalanie i prognozowanie naszych działań. To świetne narzędzie do automatyzacji pracy, reklamy, ale również zdobywania wiedzy o użytkownikach. Ale czym właściwie jest?

Machine learning – nauka uczenia się

Uczenie maszynowe to pokazywanie algorytmowi, w jaki sposób ma czegoś się nauczyć lub rozwiązać jakiś problem w oparciu o określone dane. Może to dotyczyć grupowania podobnych zmiennych lub szukania określonych powiązań. Aby takie działania były możliwe, musimy mieć dostęp do ogromnych ilości danych, Big Data. Dopiero wtedy algorytmy mogą skutecznie nauczyć się, jak interpretować pewne cechy.

Te pozornie zwykłe analizowanie danych przez maszynę może pomóc w wielu procesach. Od automatyzacji powtarzalnych czynności, przez dokładniejsze określenia problemów, po zaawansowane opisywanie użytkowników. Często w mediach pojawia się termin sztuczna inteligencja. Jest to szersza dziedzina zajmująca się całością czynności, które wykonuje człowiek, a uczy się ich wykonywania programy. W szukaniu informacji o machine learningu, możemy również trafić na nazwę sieci neuronowe. To rodzaj sieci, które w działaniu przypominają ludzki mózg, aby wydajniej i szybciej uczyć się.

Możliwe opcje nauki

Algorytmy mogą być uczone w różny sposób. W machine learningu rozróżnia się trzy metody nauki: uczenie nadzorowane, wzmacniane oraz nienadzorowane. Różnice między nimi są bardzo wyraźne. Uczenie nadzorowane charakteryzuje to, że maszyna ma podane prawidłowe odpowiedzi. Wtedy algorytm działa metodą klasyfikacji,  to znaczy przypisuje do danego podmiotu określoną klasę albo regresji.

Polega to na stopniowym zmniejszaniu różnic między danymi. Analogicznie podczas nauki nienadzorowanej nie daje się prawidłowych odpowiedzi programowi – maszyna sama musi określać, jak będzie działać. Może to robić poprzez redukcję wymiarowości, czyli ograniczenie ilości danych lub klasteryzację. To znaczy poprzez dzielenie danych na grupy. Uczenie przez wzmacnianie nagradza program za poprawne działanie.

Praktyczne zastosowania w życiu

Choć metody działania algorytmów mogą brzmieć tajemniczo, to użycia machine learningu mogą być bardzo przydatne. Uczenie maszynowe ma szereg zastosowań w wielu branżach i dziedzinach. Finanse mogą być w dużej mierze zautomatyzowane, wiele procesów jak obliczanie ryzyka może być o wiele dokładniejsze i bezpieczniejsze.

Działy HR, logistyki oraz obsługi klienta również łatwo usprawnić przez zastosowanie machine learningu. Często maszyna znajduję powiązania i rozwiązania, których ludzie sami by się nie domyślili. W medycynie programy łatwiej przewidzą i określą choroby. Również w analizie danych w celach reklamy lub rekomendacji uczenie maszynowe to świetne narzędzie. Jednak, aby mogło być w pełni wykorzystane, należy upewnić się, czy mamy odpowiednio duże zbiory odpowiednich danych.

Czy można się tego nauczyć?

 Tak, ale należy przygotować się na dużo nauki. Jest to o wiele trudniejsza dziedzina niż programowanie aplikacji czy stron internetowych. Matematyka i statystyka na bardzo wysokim poziomie jest niezbędna. Jej użycie w machine learningu jest znacząco większe nawet niż w przypadku Data Science. Poza tym umiejętność programowania w pythonie to również minimum. Dodatkowo dużym atutem jest znajomość branży, w której będziemy pracować oraz dobra komunikacja interpersonalna.

To trudne umiejętności, których nabycie może zająć dłuższy czas. Jednak jeżeli poświęcimy temu dużo pracy, to mamy szansę pracowania przy projektach brzmiących jak z filmu z science fiction. Machine learning odpowiada za wiele aspektów naszego codziennego życia. Ludzie, którzy nim się zajmują to bardzo wysoko wykwalifikowani specjaliści. Warto rozumieć, jakie mają możliwości i co potrafią zrobić z naszymi danymi. To też ciekawy sposób na nabycie kompetencji niezbędnych do wykonywania przyszłościowego zawodu.