Artykuł sponsorowany
Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za treść artykułu i osobiste poglądy autora.
Machine Learning podbija świat. To jeszcze bardziej zaawansowana odmiana sztucznej inteligencji. Dziś maszynowe uczenie pozwala komputerom osiągać naprawdę dobre wyniki – prowadzi to do wielu odkryć i stałego rozwoju techniki. Umiejętność uczenia się jest bowiem bardzo ważną funkcją dzisiejszych maszyn i innych wytworów technologicznych. Niektórzy sądzą wręcz, że rozwój maszyn jest dziś tak zaawansowany, że przypominają wręcz człowieka. Na czym więc polega ich tajemnica?
We wstępie wspomnieliśmy, że maszyny zdobyły możliwość uczenia się. Czy jest to równoznaczne do tego, jak uczą się ludzie? Nie do końca – uczenie maszynowe odbywa się w ramach zaprogramowanych przez “ludzkich” twórców możliwości sprzętu. W przypadku uczenia maszynowego mówimy o analizie kolejnych danych. Program komputerowy szuka w ten sposób rozwiązań dla różnych zapytań, a wiele z nich znajduje na podstawie analogii.
Przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji dla Machine Learning jest obsługa Big Data. Ogromne bazy danych nie byłyby możliwe do “ogarnięcia” przez standardowe programy, tym bardziej przez ludzi. Jest tam zbyt wiele informacji, których należy wyszukiwać (i analizować je) właśnie z wykorzystaniem AI.
Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe – jakie są między nimi różnice, a co je łączy? Na pierwszy rzut oka wygląda na to, że są to sformułowania tożsame ze sobą, których moglibyśmy używać zamiennie. Nic bardziej mylnego. Sztuczna inteligencja ma dziś umiejętność rozpoznawania obrazów i filmów, syntezy mowy, czy rozumienia poleceń głosowych. Jest też w stanie samemu tworzyć nowe treści – na przykład grafiki, teksty, itp. Można powiedzieć, że sztuczna inteligencja jest w pewnym stopniu kreatywna i wychodzi poza możliwości zaprogramowane przez człowieka.
Uczenie maszynowe jest natomiast wykorzystywane do analizy danych i poszukiwania rozwiązań różnych rozważań i badań. Przydaje się szczególnie wtedy, gdy trzeba przewertować tysiące danych. Uczenie maszynowe wykorzystuje też sztuczną inteligencję do działania, nie jest natomiast odwrotnie.
Nowoczesne rozwiązania i zaawansowane technologie nierzadko trafiają do świata biznesu. Tam ich cel jest zwykle bardzo jasno zdefiniowany – chodzi o zwiększenie zysków przedsiębiorstwa. Bez wątpienia machine learning świetnie się do tego nadaje. Niejednokrotnie może zastąpić bowiem pracę wielu osób. Sprawdza się w analizie danych i przy tworzeniu modeli biznesowych. Uczenie maszynowe jest wtedy w stanie wziąć pod uwagę wiele czynników – żądane informacje, ale także dzisiejszą i prognozowaną sytuację na rynku, czy dane będące efektem analizy konkurencyjnych firm.
Z pewnością coraz częściej będziemy mieć styczność z algorytmami uczenia maszynowego. Ma na to wpływ stale rosnąca liczba baz danych.
Więcej przydatnych artykułów na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego znajdziesz na aibusiness.pl
Zdjęcie główne: freepik.com / pugun_sj
