Czym jest Uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe umożliwia aplikacjom dokładniejsze przewidywanie wyników. Dzięki algorytmom oprogramowanie może wykorzystywać dane historyczne jako dane wejściowe do przewidywania wartości wyjściowych. Uczenie maszynowe to często centralna część operacji w dużych firmach. Sztuczna inteligencja jest pomocna w automatyzacji procesów biznesowych, filtrowaniu spamu, wykrywaniu zagrożeń lub walidacji danych. Jeżeli chcesz zbudować funkcjonalnego chatbota, możemy Ci w tym pomóc.
Czego używamy?
Płytkie sieci neuronowe – służą one do klasyfikowania wzorców znalezionych w danych. Ich struktura jest mniej złożona i najczęściej potrzebują mniejszej mocy obliczeniowej w procesie uczenia się. Innym powszechnym zastosowaniem jest tzw. regresja – czyli przewidywanie lub określanie wartości interesującego nas parametru (np. cena danego produktu w zależności od warunków rynkowych lub mocy silnika w zależności od odległości od przeszkody w samobieżnym robocie).
Używamy splotowych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów związanych z klasyfikacją danych – najczęściej obrazów lub wideo. Zaletą sieci splotowych jest to, że nie są one wrażliwe na ułożenie poszukiwanego wzorca wśród danych wejściowych – czyli poszukiwanego obiektu na obrazie, jak inne metody.
Wdrażamy drzewa decyzyjne, gdy mamy klasyfikować zbiory danych, które są bardzo wrażliwe na zmiany wartości parametrów. Są one szczególnie przydatne, gdy wśród danych wejściowych znajdują się zmienne o wartości kategorycznej (np. rodzaj paliwa, gatunek rośliny). Proces tworzenia drzew decyzyjnych znacząco różni się od uczenia sieci neuronowej. Jego pracochłonność zależy od wielkości drzewa docelowego. Drzewa decyzyjne mogą być również wykorzystywane do regresji, jednak wyniki zwracane przez drzewo decyzyjne mogą być wysoce nieciągłe – mogą wystąpić nagłe zmiany wyniku w zależności od zmiany parametrów wejściowych.
Algorytmy Sztucznej Inteligencji / Uczenia Maszynowego są dostępne w szerokiej gamie bibliotek programistycznych dostępnych dla różnych platform. Warto wyróżnić trzy duże biblioteki, których używamy dla języka Python:
- tensorflow – biblioteka pozwalająca na implementację m.in. płytkich i głębokich sieci neuronowych oraz drzew decyzyjnych. Pozwala na przeprowadzenie procesu szkolenia na GPU.
- keras – biblioteka wykorzystująca tensorflow. Ułatwia korzystanie z sieci neuronowych i umożliwia tworzenie własnych modeli analitycznych. Dzięki tensorflow pozwala na przeprowadzenie procesu szkolenia na GPU.
- scikit-learn – biblioteka zawierająca bogaty zestaw algorytmów SI. Nie obsługuje GPU, ale w zamian zapewnia większą przenośność między platformami sprzętowymi. Dzięki bogatemu zestawowi algorytmów pozwala tworzyć bardziej wyrafinowane rozwiązania SI.
Korzyści z uczenia maszynowego
- Automatyzacja wszystkiego
- Szeroki zakres zastosowań
- Efektywne zarządzanie danymi
- Ulepszanie sprzętu i oprogramowania
Repozytoria dokumentów w chmurze – jak rozpoznać odręczne podpisy w zeskanowanych dokumentach PDF
Widzenie komputerowe i detekcja obiektów są coraz częściej wykorzystywane w automatyzacji procesów biznesowych. Wraz z dynamicznym rozwojem technologii, zwłaszcza sztucznej inteligencji, pojawia się wiele nowych innowacyjnych aplikacji biznesowych dla tego typu algorytmów.