Współczesne maszyny i inne urządzenia technologiczne cechują się umiejętnością uczenia się. Tak naprawdę niewiele różnią się od człowieka. Wyróżniają się jedynie tym, że nie posiadają zdrowego rozsądku oraz umiejętności przewidywania konsekwencji własnych postępowań. W ich przypadku mówi się o tzw. Machine Learning, czyli uczeniu maszynowym. Czym właściwie ono jest? Gdzie może być wykorzystane? Tego dowiemy się w niniejszym artykule.

Czym jest uczenie się maszynowe?

Uczenie maszynowe to proces zapamiętywania określonych wzorców i zachowań, z którymi dana maszyna miała już kiedyś do czynienia. Posiada możliwość analizy nowych danych (Big Data) oraz poszukiwania rozwiązań, które już kiedyś były przydatne tej maszynie. To ona dokonuje podziału informacji i postępuje zgodnie z konkretnymi schematami. Wymaga wiele prób zanim Machine Learning opanuje odpowiednią reakcję. Stąd jej trenowanie jest jak najbardziej zasadne.

Machine Learning versus Artificial Intelligence

Zdarzają się przypadki mieszania tych dwóch pojęć. Nie ma się co dziwić, gdyż pochodzą z podobnego obszaru, mimo to posiadają wyraźną różnicę. Sztuczna inteligencja ma umiejętność rozpoznawania wizualizacji, dźwięków czy filmów, a także ma zdolność tworzenia nowych dzieł. Uczenie maszynowe również dokonuje kreacji, jednak opiera ją na analizie danych i konkretnych wynikach badań. Stąd nie jest zasadne wykorzystywanie tych dwóch terminów synonimicznie.

Zastosowanie uczenia maszynowego w biznesie

Zastosowanie Machine Learning w danym przedsiębiorstwie nie jest zadaniem łatwym. Wymaga wiele pokładów cierpliwości od osób, oddelegowanych do wdrożenia jej w firmie. Mimo tych trudności działania te warte są zachodu, gdyż w dłużej perspektywie przyniesie wiele profitów i praca całego zespołu z pewnością zostanie ułatwiona dzięki niej. Za pośrednictwem uczenia się maszynowego dana firma jest w stanie posiąść wiedzę na temat preferencji konsumentów oraz prawidłowości, związanych z ich wyborami. Na tej podstawie działalności gospodarcze są w stanie zmodyfikować swoją ofertę i dopasować ją do oczekiwań konsumentów.

Inne przykłady wykorzystania ML

Uczenie maszynowe znalazło swe zastosowanie w Logistyce. Wykorzystuje ona dane pochodzące ze sprzedaży z ostatnich kilku miesięcy i na tej podstawie tworzy prognozę popytu na określone towary. Szacuje ona także ilość zasobów jaka będzie firmie potrzebna, dzięki temu cała produkcja, strategia sprzedażowa i logistyka zostaną prawidłowo zaplanowane. ML znalazła swe wykorzystanie także w zarządzaniu, gdzie na podstawie analizy wyników i wydajności działów i konkretnych pracowników aplikacja Glint ukazuje cenne podpowiedzi jak zarządzać firmą i załogą. Jedna z firm wykorzystała Machine Learning do procesu rekrutacji. Ponadto swój udział zaznaczyła również w sektorze marketingowym, medycznym oraz finansowym. Słynny sklep Amazon korzysta z uczenia maszynowego do bardziej spersonalizowanych rekomendacji produktów. Dokonuje tego na podstawie analizy zachowania klienta, historii zakupów i preferencji.