Co to jest uczenie maszynowe? Wszystko co powinieneś wiedzieć.

Wprowadzenie do uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe (ML) umożliwia komputerom rozwiązywanie zadań, które wcześniej wykonywali tylko ludzie.

Od prowadzenia samochodu po tłumaczenie mowy, ML napędza rozwój sztucznej inteligencji (AI), pomagając oprogramowaniu zrozumieć zagmatwany i nieprzewidywalny świat rzeczywisty.

Czym jednak jest uczenie maszynowe i dlaczego technologia ta stała się popularna w ostatnich latach?

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to klasa metod sztucznej inteligencji, które rozwiązują problem nie w sposób bezpośredni, ale poprzez wyszukiwanie wzorców w danych po przeszkoleniu algorytmu na wielu przykładach.

Algorytmy takie potrafią znajdować określone obiekty na zdjęciach, rozpoznawać pieszych przed samochodami autonomicznymi, identyfikować wiadomości spamowe i generować napisy do filmów na YouTube.

W tradycyjnym programowaniu komputer wykonuje określone z góry instrukcje, aby wykonać zadanie. Jednak w uczeniu maszynowym system otrzymuje zestaw przykładów, na podstawie których musi dowiedzieć się, jak rozwiązać problem.

Na przykład, aby komputer rozpoznał koty na obrazach, nie trzeba podawać mu szczegółowych instrukcji na temat wyglądu zwierzęcia. Zamiast tego musisz pokazać algorytmowi kilka odpowiednich zdjęć, na podstawie których zidentyfikuje ogólne wzorce i cechy definiujące kota.

Z biegiem czasu, podczas przetwarzania większej liczby zdjęć, model zostanie wyszkolony, aby dokładnie rozpoznawać takie zwierzęta, nawet na nieznanych obrazach.

Skuteczność modeli zależy bezpośrednio od ilości i jakości danych uczących.

Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego?

W XXI wieku dane to nowa ropa naftowa, a uczenie maszynowe to silnik napędzający świat. Znaczenie tej technologii we współczesnej epoce cyfrowej jest trudne do przecenienia.

Wraz ze wzrostem ilości informacji pochodzących z różnych źródeł, takich jak sieci społecznościowe i urządzenia IoT, tradycyjne metody analizy stały się mniej skuteczne. Algorytmy ML potrafią przetwarzać i rozumieć ogromne ilości danych, identyfikować w nich ukryte wzorce i dostarczać informacji niezbędnych do podejmowania decyzji.

Dzięki serii przełomowych innowacji uczenie maszynowe ustanowiło nowe rekordy dokładności w takich obszarach, jak naturalne przetwarzanie mowy i wizja komputerowa. Sukcesowi sprzyjała duża ilość danych treningowych oraz dostępność ogromnej mocy obliczeniowej równoległej przy wykorzystaniu nowoczesnych procesorów graficznych.

Algorytmy uczenia maszynowego są stosowane wszędzie i stanowią kamień węgielny współczesnego Internetu.

Każde zapytanie w Google uruchamia jednocześnie kilka modeli ML, takich jak rozpoznawanie tekstu i personalizacja wyników. System wykrywania spamu w Gmailu działa w ten sam sposób i identyfikuje fałszywe wiadomości.

W sklepach internetowych technologie uczenia maszynowego mogą przewidzieć, jaki produkt użytkownik będzie chciał kupić jako następny lub jakie utwory mogą mu się spodobać w Spotify.

Systemy ML są wykorzystywane w różnych gałęziach przemysłu. Na przykład pomagają samochodom autonomicznym wykrywać pieszych. 

Algorytmy uczenia maszynowego służą także do rozpoznawania twarzy, wykrywania nowotworów na zdjęciach rentgenowskich, przetwarzania naturalnej mowy za pomocą chatbotów i wykonywania wielu innych zadań.

Historia rozwoju obwodu moskiewskiego

Termin „uczenie maszynowe” pojawił się w 1959 r. Został wprowadzony przez pioniera sztucznej inteligencji Arthura Samuela.

Specjalista zdefiniował uczenie maszynowe jako proces, dzięki któremu komputery są w stanie wykazać zachowanie, które nie zostało w nich pierwotnie zaprogramowane.

Wcześniej Samuel opracował pierwszy system samouczenia się gry w warcaby. Został pokazany publiczności 24 lutego 1956 roku.

Program analizował partie i badał ruchy składające się na zwycięską strategię. Dane te wykorzystywała w kolejnych meczach.

W 1962 roku mistrz w warcaby Robert Neely walczył z programem Samuela. System samouczący wygrał dopiero pierwszą grę, ale stał się monumentalnym osiągnięciem technologicznym swoich czasów.

W historii uczenia maszynowego są też inne ważne daty. Pomiędzy nimi:

• W 1950 roku matematyk Alan Turing stworzył empiryczny test sprawdzający, czy komputer jest inteligentny.
• W 1957 roku neurobiolog Frank Rosenblatt opracował perceptron, pierwszą praktyczną implementację sztucznej sieci neuronowej.
• W 1967 roku wprowadzono metodę najbliższego sąsiada, umożliwiającą komputerom stosowanie prostych wzorców rozpoznawania.
• W 1979 roku studenci Uniwersytetu Stanforda wynaleźli Stanford Cart, mobilnego robota zdolnego do samodzielnego pokonywania przeszkód w pomieszczeniu.

• W 1985 roku badacz Terrence Sejnowski wynalazł sieć neuronową NETtalk, która uczy się wymawiać tekst pisany po angielsku w taki sam sposób, jak robi to dziecko.
• W latach 90. badacze uczenia maszynowego skupiali się na podejściu opartym na danych, a nie na wiedzy. Eksperci zaczęli tworzyć programy komputerowe, które pozwalają im analizować duże ilości informacji i „uczyć się” na wynikach.
• W 1997 roku superkomputer Deep Blue firmy IBM wygrał sześciopartowy mecz z mistrzem świata w szachach Garrym Kasparowem.
• W 2006 roku naukowiec Geoffrey Hinton i jego współpracownicy ukuli termin „uczenie głębokie”, aby wyjaśnić nowe algorytmy, które pozwalają maszynom „widzieć” i rozróżniać obiekty lub tekst na obrazach i filmach.
• W 2011 roku superkomputer Watson firmy IBM pokonał ludzi w grze quizowej Jeopardy.
• W 2012 r. laboratorium Google X wyszkoliło algorytm ML do samodzielnego oglądania filmów w serwisie YouTube i identyfikowania tych, w których znajdują się koty.
• W 2014 roku Facebook (obecnie Meta) opracował system głębokiego uczenia się o nazwie DeepFace, który umożliwia rozpoznawanie twarzy na zdjęciach z ludzką dokładnością.
• W 2015 r. ponad 3000 badaczy sztucznej inteligencji, w tym Elon Musk i Stephen Hawking, podpisało list otwarty na temat zagrożeń związanych z bronią autonomiczną, która może wybierać i atakować cele bez interwencji człowieka.
• W 2016 roku algorytm Google AlphaGo pokonał profesjonalnego gracza Go w pięciu meczach.
• W 2023 roku ludzie będą korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, aby rozwiązać każdy problem.

Podstawy uczenia maszynowego

Rodzaje uczenia maszynowego

Obecnie istnieje kilka rodzajów uczenia maszynowego. Najpopularniejsze to uczenie się pod nadzorem, uczenie się bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie.

Uczenie się pod nadzorem oznacza, że ​​system jest szkolony w znajdowaniu wzorców na podstawie przykładu. Z reguły cały proces jest kontrolowany przez inżyniera.

Podczas uczenia algorytmowi prezentowane są ogromne ilości oznaczonych danych, takich jak obrazy odręcznie zapisanych cyfr z adnotacjami wskazującymi odpowiadającą im liczbę. Mając wystarczającą liczbę przykładów, system nauczy się rozpoznawać skupiska pikseli i kształty powiązane z każdym obiektem, dzięki czemu będzie w stanie z dużą dokładnością identyfikować je na zdjęciach.

Metoda ta wymaga jednak wykorzystania dużej ilości informacji szkoleniowych. Czasami algorytm musi być zasilany milionami przykładów, aby osiągnąć wysoką dokładność.

Ponadto należy oznaczyć etykietą ogromną gamę danych szkoleniowych, a jest to proces dość pracochłonny. Często wykorzystuje się w tym celu pracowników platform crowdsourcingowych, takich jak Amazon Mechanical Turk.

Uczenie się bez nadzoru ma na celu wyszkolenie algorytmu w celu identyfikowania wzorców w informacjach wejściowych. System jest przeszkolony do wykrywania podobieństw w danych i dzielenia ich na kategorie.

Z reguły inżynier ML nie ingeruje w szkolenie modelu.

Przykładem takich systemów jest model platformy internetowej Airbnb, która grupuje domy dostępne do wynajęcia według powierzchni. Agregator wiadomości Google News tworzy także codzienne zbiory artykułów na podobne tematy.

Algorytmy uczenia się bez nadzoru nie są przeznaczone do izolowania określonych typów danych. Po prostu szukają informacji, które można pogrupować według podobieństw lub zidentyfikować anomalie.

Uczenie się przez wzmacnianie polega na tym, że agenci sztucznej inteligencji uczą się podejmować decyzje poprzez interakcję z otoczeniem. Za każdą wykonaną akcję są nagradzani lub karani punktami. Celem agenta jest maksymalizacja łącznej liczby punktów.

Aby zrozumieć uczenie się przez wzmacnianie, musisz pomyśleć o tym, kiedy po raz pierwszy dana osoba gra w grę komputerową, nie znając zasad ani sterowania. Może być zupełnym początkującym, ale patrząc na związek pomiędzy naciśnięciami przycisków na ekranie a wynikiem, wydajność gracza będzie rosła z każdym poziomem.

Przykładem systemu uczenia się przez wzmacnianie jest algorytm DQN opracowany przez DeepMind AI Labs. Model ten pobił ludzi w szerokiej gamie klasycznych gier wideo.

DQN pobiera piksele z każdej gry i analizuje różne informacje na temat jej stanu, takie jak odległość między obiektami. Następnie algorytm określa, jak sterowanie wpływa na to, co dzieje się na ekranie, i koreluje to z liczbą zdobytych punktów.

W trakcie wielu cykli gry system buduje model tego, w jaki sposób określone działania i w jakich okolicznościach pozwolą zmaksymalizować wynik i otrzymać nagrodę.

Jak działa uczenie maszynowe

Zrozumienie, jak działa uczenie maszynowe, wymaga zbadania procesu przekształcania surowych informacji w cenne informacje.

Pierwszym krokiem jest zebranie zbioru danych. Możesz go stworzyć samodzielnie, pobrać z otwartych źródeł lub kupić.

Jakość i ilość danych bezpośrednio wpływa na wydajność modelu.

Po zebraniu informacji należy je przygotować. Proces ten polega na konwersji danych do odpowiedniego formatu, np. plików CSV i upewnieniu się, że odpowiadają one problemowi, który należy rozwiązać.

Drugim krokiem jest wstępna obróbka zbioru danych. Obejmuje usuwanie duplikatów i poprawianie błędów, usuwanie zbędnych lub dodawanie brakujących danych, a także skalowanie informacji do standardowego formatu.

Przetwarzanie wstępne poprawia jakość zbioru danych i zapewnia, że ​​algorytm uczenia maszynowego może poprawnie zinterpretować informacje. Znacząco poprawi to dokładność modelu.

Trzecim krokiem jest określenie odpowiedniego algorytmu ML. Istnieje wiele rodzajów modeli, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy sieci neuronowe. 

Wybór algorytmu zależy od postawionego zadania, wykorzystywanego zbioru danych i dostępnych zasobów obliczeniowych. 

Czwartym krokiem jest wytrenowanie modelu. Polega na „dostarczeniu” danych do systemu i dostosowaniu jego wewnętrznych parametrów, aby lepiej przewidywać wyniki.

Podczas tego procesu ważne jest, aby unikać przetrenowania algorytmu. Problem polega na tym, że model skutecznie wyjaśnia przykłady ze zbioru uczącego, ale stosunkowo słabo radzi sobie z nieznanymi danymi. 

Kolejnym błędem może być niedouczenie systemu. W tym przypadku algorytm nie wyjaśnia skutecznie treningu i nowych danych.

Piątym krokiem jest ocena wydajności modelu przed jego wdrożeniem. Ten etap polega na przetestowaniu systemu na danych, które nie zostały wykorzystane podczas szkolenia.

Do opracowania algorytmu wykorzystuje się zwykle około 60% zbioru danych. Kolejne 20% zestawu wybiera się w celu przetestowania przewidywań i dostosowania dodatkowych parametrów optymalizujących wyniki modelu. To ustawienie ma na celu poprawę dokładności przewidywań systemu w przypadku pojawienia się nowych informacji.

Pozostałe 20% zbioru danych służy do testowania wyników wytrenowanego modelu.

Szóstym krokiem jest dostrojenie i optymalizacja hiperparametrów algorytmu. Proces ten obejmuje wykorzystanie technik wyszukiwania siatki i sprawdzania krzyżowego .

Ostatnim krokiem jest wdrożenie modelu. Polega na dostarczeniu algorytmowi nowych danych i wykorzystaniu wyników systemu do podjęcia decyzji lub dalszej analizy.

Popularne algorytmy uczenia maszynowego

Modele ML są zwykle kategoryzowane w oparciu o rodzaj wyniku i problem do rozwiązania. Do najpopularniejszych należą klasyfikacja, regresja, grupowanie i sieci neuronowe.

Klasyfikacja

Jest to rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego, w którym system stara się przewidzieć poprawną etykietę danego wejścia. 

Podczas klasyfikacji model jest w pełni szkolony na oznaczonym zbiorze danych szkoleniowych. Następnie jest on oceniany na danych testowych, zanim zostanie wykorzystany do przewidywania nowych informacji.

Algorytmy takie są w stanie rozwiązać wiele problemów związanych z podziałem dużych ilości danych na klasy. Twórcy oprogramowania często używają ich do szybkiego rozwiązywania problemów. Dzieje się tak, ponieważ klasyfikacja przypadków i raportowanie błędów ułatwiają wykrywanie problemów z oprogramowaniem i ich naprawianie.

Modele klasyfikacyjne stosowane są także w sektorze finansowym w celu zapewnienia bezpieczeństwa danych. W dobie transakcji internetowych i ograniczenia użycia gotówki istotne jest ustalenie, czy korzystanie z kart bankowych jest bezpieczne. 

Ponadto organizacje mogą klasyfikować transakcje jako autentyczne lub oszukańcze, korzystając z historycznych danych o zachowaniach klientów.

Regresja

Jest to również rodzaj algorytmu uczenia się nadzorowanego. Pozwala przewidzieć rzeczywiste wartości na podstawie cech występujących w danych treningowych.

W przeciwieństwie do klasyfikacji, w której następuje przypisanie klas, regresja skupia się na ocenie wartości ciągłych i liczbowych. Wynikiem jest wartość na prostej osi liczbowej, która reprezentuje przewidywany wynik na podstawie danych atrybutów.

Grupowanie

Jest to rodzaj algorytmu uczenia się bez nadzoru. 

W odróżnieniu od klasyfikacji i regresji grupowanie nie wymaga przypisywania predefiniowanych etykiet ani przewidywania wartości. Zamiast tego grupuje punkty danych na podstawie podobieństw w ich cechach.

Celem jest identyfikacja wzorców i relacji w danych.

Grupowanie jest szczególnie przydatne, gdy istnieją informacje nieoznakowane i istnieje potrzeba odkrycia ukrytych struktur.

Na przykład często jest używany w usługach przesyłania strumieniowego w celu identyfikacji widzów o podobnych zachowaniach i preferencjach.

Sieci neuronowe

Sieć neuronowa to model matematyczny działający podobnie do ludzkiego mózgu. Uczy się, przetwarzając najpierw duży zbiór danych, bez konieczności pisania osobnego kodu dla konkretnego zadania.

Sieci neuronowe są w stanie wyszukiwać wzorce w nieustrukturyzowanych informacjach i rozwiązywać wiele problemów w niemal wszystkich obszarach. Wykorzystuje się je na przykład do rozpoznawania i generowania obrazów, mowy i języka, wykrywania obiektów, identyfikacji twarzy i tłumaczenia tekstu.

Co to są sieci neuronowe i gdzie są stosowane?

CZYTAJ

Zastosowanie uczenia maszynowego w różnych dziedzinach

Uczenie maszynowe wywarło transformacyjny wpływ na różne branże, rewolucjonizując tradycyjne procesy i torując drogę innowacjom.

Medycyna i opieka zdrowotna

W opiece zdrowotnej uczenie maszynowe wykorzystuje się do przewidywania wybuchów chorób, personalizowania planów leczenia pacjentów i zwiększania dokładności obrazów medycznych. Technologia ta pomaga także wykrywać nowotwory na zdjęciach rentgenowskich i odkrywać nowe leki.

Ponadto do opracowywania interfejsów neuronowych wykorzystuje się uczenie maszynowe.

Finanse i Bankowość

Sektor finansowy również odniósł ogromne korzyści z uczenia maszynowego. Technologia ta wykorzystywana jest do scoringu kredytowego, handlu algorytmicznego i wykrywania oszustw.

Według ekspertów Kroll 56% kadry kierowniczej firm stwierdziło, że wdrożyło AI i ML w systemach zwalczania przestępstw finansowych.

Uczenie maszynowe pomaga także bankom i wystawcom kart kredytowych wykrywać oszukańcze transakcje. Analizując wzorce normalnego i nietypowego zachowania, algorytmy są w stanie wykryć podejrzaną aktywność w czasie rzeczywistym.

Transport

Uczenie maszynowe leży u podstaw rewolucji w zakresie samochodów autonomicznych.

Firmy takie jak Tesla, Waymo i Cruise wykorzystują algorytmy ML do interpretacji danych z czujników w czasie rzeczywistym. Dzięki temu samochody-roboty mogą rozpoznawać obiekty, podejmować decyzje i samodzielnie poruszać się po drogach.

Również w marcu 2023 r. okazało się , że Szwedzka Administracja Transportu zatrudniła specjalistę ds. wizji komputerowej i uczenia maszynowego z Univrses w celu optymalizacji zarządzania infrastrukturą drogową w kraju.

Branża rozrywkowa i gier

Jednym z najbardziej godnych uwagi zastosowań uczenia maszynowego są systemy rekomendacyjne. 

Usługi przesyłania strumieniowego, w tym Netflix czy Spotify, oraz firmy takie jak Amazon, wykorzystują algorytmy do analizy zachowań i preferencji klientów. Na podstawie tych danych rekomendują filmy, muzykę i produkty, które mogą spodobać się użytkownikom.

Kolejnym z najbardziej uderzających przykładów wykorzystania uczenia maszynowego są wirtualni asystenci, tacy jak Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon czy Asystent Google. Każdy z nich w dużym stopniu opiera się na ML w zakresie rozpoznawania głosu, rozumienia języka naturalnego i odpowiadania na zapytania.

Sieci społecznościowe wykorzystują uczenie maszynowe do rozwiązywania wielu różnych problemów: od personalizacji kanału po filtrowanie niechcianych treści.

Twórcy gier wdrażają systemy zapobiegające oszustwom oparte na MO. Na przykład program Ricochet firmy Activision może ukrywać uczciwych graczy przed oszustami, rozbrajać osoby naruszające zasady i wykrywać podłączone urządzenia innych firm, które wpływają na rozgrywkę. 

Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do ulepszania obrazów w grach.

Narzędzia i biblioteki do uczenia maszynowego

W ML posiadanie odpowiednich narzędzi jest równie ważne, jak zrozumienie koncepcji. Należą do nich języki programowania i biblioteki, które zapewniają elementy składowe do wdrażania i wdrażania algorytmów uczenia maszynowego.

Do najpopularniejszych narzędzi ML należą:

• Język programowania Python. Zawiera wiele bibliotek uczenia maszynowego, takich jak NumPy , Matplotlib i Scikit-learn ;
• Język programowania R jest często używany do analizy statystycznej. Posiada bogaty ekosystem pakietów ułatwiających implementację algorytmów ML;
• Biblioteka open source TensorFlow. Pozwala tworzyć i trenować złożone sieci neuronowe;
• Biblioteka Keras o otwartym kodzie źródłowym napisana w Pythonie. Zapewnia interakcję ze złożonymi sieciami neuronowymi;
• Biblioteka uczenia maszynowego typu open source PyTorch. Obsługuje szeroki zakres zadań: od wizji komputerowej po przetwarzanie języka naturalnego.

Czy algorytmy uczenia maszynowego są obiektywne?

Jakość i ilość danych szkoleniowych ma bezpośredni wpływ na zadania, do których są one odpowiednie. Społeczeństwo jest zaniepokojone sposobem, w jaki systemy uczenia maszynowego kodują ludzkie uprzedzenia i nierówności społeczne odzwierciedlone w danych szkoleniowych.

W 2016 roku Rachel Tatman z Wydziału Lingwistyki Uniwersytetu Waszyngtońskiego, badaczka National Science Foundation, odkryła, że ​​system rozpoznawania mowy Google radzi sobie lepiej w przypadku głosów męskich niż żeńskich podczas automatycznego dodawania napisów do filmów na YouTube. Przypisała wyniki badania „niezrównoważonym zbiorom danych szkoleniowych”, w których przeważali mężczyźni.

Również w 2023 r. etyk Hugging Face, Sasha Lucioni, opracowała narzędzie umożliwiające wykazanie błędu sztucznej inteligencji generatora obrazów Stable Diffusion.

Z jej danych wynika, że ​​algorytm częściej przedstawia prezesów jako mężczyzn. Jeśli jednak dodasz deskryptor „współczujący” lub „wspierający”, sieć neuronowa z większym prawdopodobieństwem przyciągnie kobietę na stanowisko dyrektora generalnego.

Według badania przeprowadzonego przez naukowców z Uniwersytetu Teksasu w Austin nawet algorytmy rekrutacyjne AI, które są „wolne” od dyskryminacji, wykazują stronniczość.

Oprócz stronniczości algorytmy generowania obrazów oskarżane są również o naruszenia prywatności i praw autorskich.

W styczniu 2023 r. trzech artystów złożyło pozew zbiorowy przeciwko firmom zajmującym się sztuczną inteligencją Stability AI, Deviant Art i Midjourney. Według nich twórcy generatorów obrazów wykorzystali chronione obrazy do szkolenia swoich algorytmów.

Systemy rozpoznawania twarzy również nie są wolne od uprzedzeń. Często mają trudności z identyfikacją kobiet i osób o ciemnej karnacji.

Pytania dotyczące etyki korzystania z takich potencjalnie stronniczych systemów skłoniły największe firmy technologiczne do tymczasowego wstrzymania sprzedaży organom ścigania.

W 2020 roku Amazon zakazał amerykańskiej policji używania oprogramowania do rozpoznawania twarzy w związku z protestami przeciwko brutalności policji. Rok później spółka przedłużyła moratorium na czas nieokreślony.

W miarę jak algorytmy uczenia maszynowego wkraczają w nowe obszary, takie jak pomoc w diagnozowaniu chorób, coraz większym problemem staje się możliwość zmiany systemów w kierunku zapewniania lepszych usług lub bardziej sprawiedliwego traktowania określonych grup ludzi.

Obecnie trwają badania nad sposobami ograniczenia błędu systematycznego w modelach AI i ML.

Przyszłość uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe nie jest już koncepcją science fiction – to branża warta ponad 26 miliardów dolarów.

ML jest kluczowym czynnikiem automatyzacji. Ucząc się na danych i udoskonalając się z biegiem czasu, algorytmy są w stanie wykonywać pracę, którą wcześniej wykonywano ręcznie, umożliwiając ludziom skupienie się na bardziej złożonych i kreatywnych zadaniach. To nie tylko poprawia efektywność, ale także otwiera nowe możliwości dla innowacji.

ML już zmienia sposób, w jaki ludzie rozumieją i wykorzystują ogromne ilości danych do szerokiego zakresu celów. Od wspierania najnowocześniejszych badań nad rakiem po pomoc firmom w śledzeniu zapasów, technologia może zastąpić i ulepszyć istniejące procesy w praktycznie każdym segmencie społeczeństwa.

Postępy w dziedzinie widzenia komputerowego przyspieszają rozwój systemów rozpoznawania twarzy oraz samochodów autonomicznych, robo-kurierów i dronów. Ulepszenia technologii przetwarzania mowy naturalnej bezpośrednio wpływają na ewolucję tłumaczeń językowych, chatbotów i asystentów głosowych.

Oczekuje się, że kolejnym krokiem będzie połączenie uczenia maszynowego i obliczeń kwantowych. Usprawni to analizę danych i pozwoli uzyskać głębsze zrozumienie. Zwiększona produktywność pomoże firmom osiągnąć lepsze wyniki niż przy użyciu bardziej tradycyjnych metod ML.

W chwili pisania tego tekstu nie ma gotowego komercyjnie modelu kwantowego uczenia maszynowego, ale duże firmy już inwestują w tę technologię.

Oczekuje się również, że w ciągu najbliższych kilku lat pojawi się więcej algorytmów multimodalnych umożliwiających jednoczesne wykonywanie wielu zadań.

W najbliższej przyszłości nastąpi znaczny postęp w rozproszonym uczeniu maszynowym, dzięki któremu badacze danych nie będą już musieli wymyślać algorytmów od podstaw dla każdej platformy. Będą mogli natychmiast zintegrować swoją pracę z nowymi systemami i przekonać się o możliwości przenoszenia modeli.

Wniosek

Od opieki zdrowotnej i finansów po transport i rozrywkę, algorytmy ML napędzają innowacje i wydajność w różnych sektorach.

Uczenie maszynowe to nie tylko modne hasło. Jest to potężne narzędzie, które zmienia sposób życia i pracy społeczeństwa.

Rozumiejąc, czym jest ML, jak działa i od czego zacząć naukę, możesz zrobić pierwszy krok w przyszłość i wykorzystać moc technologii do rozwiązywania złożonych problemów i wywierania realnego wpływu.

Często zadawane pytania