Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to modne hasła, które są coraz częściej używane do omawiania nadchodzących trendów w Data Science i innych technologiach. Jednak czy te dwie koncepcje to naprawdę groszek w tym samym strąku?
Sztuczna inteligencja to szersze pojęcie inteligentnych maszyn realizujących samodzielnie różne zadania. Podczas gdy uczenie maszynowe to aplikacja sztucznej inteligencji, w której maszyny uczą się na podstawie dostarczonych im danych przy użyciu różnego rodzaju algorytmów. Dlatego uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych, umożliwiając komputerom znajdowanie ukrytych spostrzeżeń bez wyraźnego zaprogramowania do tego. Brzmi jak idealne rozwiązanie wszystkich naszych problemów technologicznych, prawda?

Ewolucja uczenia maszynowego

Arthur Samuel, amerykański pionier w dziedzinie gier komputerowych i sztucznej inteligencji, ukuł termin „uczenie maszynowe” w 1959 roku, pracując w IBM. We wczesnych latach uczenie maszynowe narodziło się z rozpoznawania wzorców z teorią, że komputery mogą uczyć się na podstawie wzorców w danych bez programowania do wykonywania określonych zadań. Badacze zainteresowani sztuczną inteligencją opracowali później algorytmy, dzięki którym komputery lub maszyny mogą uczyć się z danych. W wyniku tego, ilekroć maszyny były narażone na nowe dane, były również w stanie samodzielnie się dostosować .

To nauka, która nie jest nowa, ale nabiera nowego rozmachu, głównie dzięki nowym technologiom obliczeniowym, które ewoluowały w ciągu ostatnich kilku dekad.
Role i wynagrodzenia Big Data w branży finansowej

Wiele algorytmów uczenia maszynowego istnieje już od dłuższego czasu. Jednak możliwość automatycznego stosowania skomplikowanych obliczeń matematycznych do dużych zbiorów danych jest nowym zjawiskiem, które obserwujemy. Oto kilka przykładów aplikacji do uczenia maszynowego, które możesz znać:

• Rekomendacje online od Amazon i Netflix.
• YouTube wykrywa i usuwa treści terrorystyczne na platformie.
• Dowiedz się, co klienci mówią o Tobie na Twitterze

Rozwój uczenia maszynowego

Pojawienie się Internetu oraz ogromny wzrost liczby generowanych, przechowywanych i udostępnianych do analizy informacji cyfrowych są uważane za dwa ważne czynniki, które doprowadziły do ​​pojawienia się uczenia maszynowego. Dzięki ogromie wysokiej jakości danych z Internetu, ekonomicznym opcjom przechowywania danych i ulepszonym możliwościom przetwarzania danych, algorytmy uczenia maszynowego są postrzegane jako narzędzie napędzające rozwój sztucznej inteligencji w palącym tempie w ostatnich czasach.

Sieci neuronowe

Sieć neuronowa działa w oparciu o system prawdopodobieństwa, będąc w stanie wydawać oświadczenia, decyzje lub przewidywania na podstawie dostarczonych do niej danych. Ponadto pętla sprzężenia zwrotnego umożliwia dalsze „uczenie się” poprzez wykrywanie; modyfikuje również proces uczenia się w zależności od tego, czy jego decyzje są dobre, czy złe.
Sztuczna sieć neuronowa to system komputerowy z sieciami węzłów inspirowanymi neuronami w mózgu zwierzęcia. Takie sieci można nauczyć rozpoznawania i klasyfikowania wzorców poprzez obserwowanie przykładów, zamiast informowania algorytmu, jak dokładnie rozpoznawać i klasyfikować wzorce. Aplikacje sieci neuronowych oparte na uczeniu maszynowym mogą odczytywać fragmenty tekstu i rozpoznawać charakter tekstu – niezależnie od tego, czy jest to skarga, czy gratulacja. Mogą również posłuchać utworu muzycznego, zdecydować, czy może kogoś uszczęśliwić, czy zasmucić i znaleźć inne utwory o podobnej muzyce. Co więcej, potrafią nawet komponować muzykę wyrażającą ten sam nastrój lub temat.
W niedalekiej przyszłości, za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, dana osoba powinna mieć możliwość komunikowania się i interakcji z urządzeniami elektronicznymi i informacjami cyfrowymi dzięki kolejnej rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji, zwanej przetwarzaniem języka naturalnego (NLP). NLP stało się źródłem najnowocześniejszych innowacji w ciągu ostatnich kilku lat i jest w dużym stopniu uzależnione od uczenia maszynowego.

Aplikacje NLP próbują zrozumieć komunikację między ludźmi, zarówno pisemną, jak i ustną, oraz komunikują się przy użyciu różnych języków. W tym kontekście uczenie maszynowe pomaga maszynom zrozumieć niuanse w ludzkim języku i reagować w sposób, który konkretna publiczność prawdopodobnie zrozumie.
Co naprawdę oznacza rozwój umiejętności i dlaczego jest ważny dla sukcesu

Więc kto właściwie go używa?

Większość branż pracujących z dużymi ilościami danych dostrzegła wartość uczenia maszynowego. Duże firmy gromadzą w czasie rzeczywistym ważne, praktyczne wnioski z przechowywanych danych, dzięki czemu są w stanie zwiększyć wydajność lub zyskać przewagę nad konkurencją.

Usługi finansowe

Banki i inne firmy korzystają z uczenia maszynowego, aby identyfikować ważne spostrzeżenia w generowanych danych, a tym samym zapobiegać oszustwom. Te spostrzeżenia mogą zidentyfikować możliwości inwestycyjne lub pomóc inwestorom wiedzieć, kiedy należy handlować. Eksploracja danych może również identyfikować klientów o profilach wysokiego ryzyka lub wykorzystywać cyberinwigilację, aby ostrzegać klientów o oszustwach, a tym samym minimalizować kradzież tożsamości.

Marketing i sprzedaż

Witryny handlu elektronicznego wykorzystują technologię uczenia maszynowego do analizowania historii zakupów na podstawie poprzednich zakupów, polecania przedmiotów, które mogą Ci się spodobać, oraz promowania innych przedmiotów. Branża detaliczna umożliwia stronom internetowym przechwytywanie danych, analizowanie ich i wykorzystywanie ich do personalizacji zakupów lub realizacji kampanii marketingowych.
Podsumowując, sztuczna inteligencja, a w szczególności uczenie maszynowe, z pewnością ma dziś wiele do zaoferowania. Dzięki obietnicy zautomatyzowania przyziemnych zadań oraz oferowaniu kreatywnych spostrzeżeń branże w każdym sektorze, od bankowości po opiekę zdrowotną i produkcję, czerpią korzyści.

W końcu naukowcy mają nadzieję opracować sztuczną inteligencję podobną do ludzkiej, która jest w stanie zwiększyć szybkość różnych zautomatyzowanych funkcji, zwłaszcza w obliczu pojawienia się chatbotów w świecie Internetu . Wiele ekscytujących postępów, które widzieliśmy w ostatnich latach, wynika z postępujących zmian w sztucznej inteligencji, które zostały wprowadzone przez uczenie maszynowe. To właśnie dlatego uczenie maszynowe ma szansę stać się kolejną wielką rzeczą w sferze nauk o danych.
Więc śmiało, uaktualnij się , aby wyprzedzić krzywą.