Strojové učení: Učí stroje učit se od lidí

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• Září 1, 2022

Shrnutí statistik

Strojové učení (ML) trénuje vývoj softwaru pomocí analýzy obrovského množství dat, což vede k aplikacím v mnoha oblastech. Spadá do dvou kategorií: pod dohledem, kdy se počítač učí z označených dat, a bez dozoru, kde objevuje vzorce v datech bez konkrétních výsledků. Tyto technologie nejen zvyšují efektivitu v různých sektorech, ale také podporují inovativní řešení, jako je prediktivní onkologie a zabezpečení sítí.

Kontext strojového učení

Strojové učení umožnilo některé z nejvýkonnějších technologií, které jsou dnes k dispozici, tím, že umožňuje školení a pokrok v softwaru a digitálních nástrojích. ML se zaměřuje na navrhování a vývoj algoritmů, které umožňují počítačům analyzovat velké objemy informací (velká data) a učit se z nich. Aplikace ML vzrostla díky dostupnosti velkých dat a neustále se zlepšujícímu výpočetnímu výkonu výpočetního hardwaru. 

Existují dva prominentní typy strojového učení: pod dohledem a bez dozoru. Při řízeném učení je počítači přidělen trénovací datový soubor a jeho úkolem je naučit se model, který lze použít ke konstrukci předpovědí na nových datech. Tento typ strojového učení vyžaduje, aby byly informace označeny, což znamená, že pro každý vstup existuje známý výstup. Při učení bez dozoru je počítači přiřazen soubor dat, ale není informován o výsledku. Úkolem počítače je objevit v datech strukturu nebo vzor. Tato druhá metodologie je místem, kde ML skutečně září tím, že umožňuje počítačům analyzovat informace v průběhu času a identifikovat vznikající chování nebo potenciální akci.

Podle průzkumu poradenské společnosti PwC z roku 2021 86 procent respondentů uvedlo, že jejich společnost intenzivně využívá technologie AI. Ve skutečnosti se během pandemie COVID-19 nástroje AI/ML ukázaly jako velmi přínosné a více než polovina respondentů průzkumu PwC plánuje urychlit plány přijetí AI/ML. 

Rušivý dopad

Strojové učení dokáže rychle organizovat a kategorizovat velké databáze po delší dobu, takže algoritmy mohou pokračovat ve skenování a analýze dat v kteroukoli denní hodinu. Strojové učení se navíc zlepšuje díky vystavení informacím a opakovaným úkolům. Například v prediktivní onkologii může ML skenovat tisíce databází pacientů, stovky typů nádorů a více než 20 typů rakoviny. Algoritmus strojového učení pak může porovnat potenciální léky na základě skutečných výsledků. Tyto informace umožňují výzkumníkům a onkologům přístup k podrobnému odkazu na optimální léčbu na základě různých podmínek. 

Podobně může mít strojové učení dalekosáhlé aplikace. AI/ML může například pomoci monitorovat zabezpečení sítě organizace. Tato technologie může rychle skenovat připojená zařízení a identifikovat a označit rizika před zneužitím organizace. 

ML může snížit náklady a čas organizacím automatizací postupů a identifikací plýtvání v dodavatelských řetězcích. Podle průzkumu PwC nyní 75 procent manažerských týmů spoléhá na AI při vytváření obchodních strategií založených na datech. Kromě toho 75 procent firem, které přijaly řešení AI, uvedlo, že jsou schopny nadále inovovat a zlepšovat své produkty a služby tak, aby vyhovovaly potřebám zákazníků. Podle Nasdaqu se očekává, že trh AI/ML v letech 20 až 2021 poroste o 2025 miliard USD.

Důsledky strojového učení

Širší důsledky strojového učení mohou zahrnovat: 

• Zrychlený vývoj léků a vakcín, což má za následek rychlejší dostupnost lékařské léčby.
• Automatizovaná diagnostika, péče o pacienty a management léčby, zvyšující výsledky a efektivitu pacientů.
• Rafinované reklamní strategie a vysoce přizpůsobené produkty a služby zvyšující zapojení a spokojenost spotřebitelů.
• Automatizace zásob a dodavatelského řetězce vedoucí ke zvýšení efektivity a snížení nákladů.
• Výrobci automobilů integrují AI/ML do aut s vlastním řízením, což výrazně snižuje nehodovost a zvyšuje bezpečnost silničního provozu.
• Finanční instituce používající ML pro odhalování podvodů a řízení rizik, což výrazně snižuje počet případů finančních podvodů a zvyšuje bezpečnost zákazníků.
• Personalizované zkušenosti s učením, které vedou ke zlepšení výsledků vzdělávání a snížení mezer ve vzdělávání.
• Prediktivní analytika ve skladovém hospodářství vedoucí k optimalizaci úrovně zásob a snížení plýtvání.
• Vlády zavádějící strojové učení pro městské plánování a veřejné služby, což vede k efektivnějšímu a pohotovějšímu řízení města.
• Optimalizace obnovitelné energie, přispívající ke snížení emisí uhlíku a pokroku směrem k cílům udržitelné energie.

Otázky k zamyšlení

• Jaká mohou být potenciální rizika strojového učení?
• Jak si myslíte, že tato technologie dále změní způsob, jakým společnost nebo průmysl zpracovává data?