Uczenie maszynowe – co to takiego?
Umiejętności ludzkiego mózgu już od lat fascynują wizjonerów branży IT. Twórcy nowych technologii stale próbują opracować systemy, które mogłyby naśladować procesy myślowe człowieka. Jedną z najnowocześniejszych koncepcji z zakresu sztucznej inteligencji jest tak zwane uczenie maszynowe. Co to jest? Poznaj odpowiedzi.
Czym jest uczenie maszynowe?
Pierwsze próby stworzenia inteligentnych systemów samouczących podejmowano już w latach 70. ubiegłego wieku. Zaczęto wówczas poszukiwać sposobów optymalizacji różnych procesów i obniżenia kosztów pracy. Obecnie w nazewnictwie IT pojęcie samouczenia lub uczenia maszynowego odnosi się do algorytmów, zdolnych do autokorekty. Pod wpływem różnych, zmiennych danych algorytm samoczynnie ulega zmianom i automatycznie koryguje błędy. Ten proces przypomina ludzkie myślenie, w którym kluczową rolę odgrywa zdolność zdobywania doświadczenia metodą prób i błędów.
Uczenie maszynowe jest procesem w pełni zautomatyzowanym. To oznacza, że po utworzeniu algorytmu początkowego znacząco maleje rola specjalistów AI. Nie muszą oni bowiem samodzielnie zmieniać gotowych instrukcji. Cała procedura uczenia się coraz częściej przebiega samoczynnie, na podstawie pewnych zbiorów danych (tak zwanych zbiorów uczących). Za tworzenie algorytmów samouczących odpowiadają inżynierowie ML (z jęz. angielskiego: Machine Learning, uczenie automatyczne). W branży IT pełna nazwa tego zawodu brzmi: Machine Learning Specialist lub Inżynier MLOps w skrócie: MLOps.
Szukasz pracy w IT? Sprawdź oferty na The: Protocol
Jakie zastosowania ma uczenie maszynowe?
Technologia uczenia maszynowego znajduje coraz szersze zastosowania w biznesie i w życiu codziennym. Doskonałym przykładem takiego algorytmu jest filtr antyspamowy. Zasada jego działania jest prosta: narzędzie analizuje wiadomości elektroniczne i dokonuje ich automatycznej selekcji. Samouczenie znajduje zastosowanie również w smartfonach: w aplikacjach, rozpoznających mowę, systemach nawigacyjnych i w funkcjach typu: wirtualny asystent. Inteligentne roboty wykrywają też obiekty, które fotografujesz i samodzielnie nadają im etykiety. W najnowszych modelach aparatów parametry zdjęć ustawiają się samoczynnie, co pozwala uzyskać wysoką jakość zdjęć. Sztuczna inteligencja poleca Ci również filmy na platformach streamingowych, dopasowane do Twoich oczekiwań.
Obejrzyj oferty pracy dla specjalistów IT
Uczenie maszynowe wpływa na rozwój wielu branż. Występuje m.in. w systemach sterowania ruchem i w robotach, obsługujących linie produkcyjne. Szybko uczące się maszyny i oprogramowania coraz częściej zastępują ludzką pracę fizyczną i umysłową. Inteligentne roboty sprawdzają się w medycynie i w branży motoryzacyjnej. Te innowacyjne algorytmy diagnozują awarie urządzeń, sortują towary, gotują, generują automatyczne wiadomości. Sztuczna inteligencja to również chatboty, stosowane na stronach firmowych w celu usprawnienia komunikacji z klientami.
Podsumowanie
Możliwości wykorzystania uczenia maszynowego w gospodarce i w życiu codziennym są naprawdę imponujące. Sztuczna inteligencja ułatwia człowiekowi funkcjonowanie na wielu płaszczyznach. Dzięki tej technologii można zmniejszyć ryzyko wystąpienia kosztownych, technicznych błędów w biznesie. Samouczące się roboty ułatwiają nam podróżowanie, wysyłkę wiadomości elektronicznych i dokonywanie wyborów konsumenckich. Nie ulega wątpliwości, że tworzenie samouczących się algorytmów jest jedną z najbardziej perspektywicznych dziedzin branży IT.
Przeczytaj także: https://blog.theprotocol.it/artykul/metaverse-na-standbyu
