Uczenie maszynowe: uczenie maszyn uczenia się od ludzi

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 1 września 2022 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Uczenie maszynowe (ML) uczy oprogramowania ewolucji poprzez analizę ogromnych ilości danych, co prowadzi do zastosowań w wielu dziedzinach. Dzieli się na dwie kategorie: nadzorowane, gdzie komputer uczy się na podstawie oznaczonych etykiet danych, i nienadzorowane, gdzie odkrywa wzorce w danych bez określonych wyników. Technologie te nie tylko zwiększają wydajność w różnych sektorach, ale także napędzają innowacyjne rozwiązania, takie jak onkologia predykcyjna i bezpieczeństwo sieci.

Kontekst uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe umożliwiło korzystanie z niektórych z najpotężniejszych dostępnych obecnie technologii, umożliwiając szkolenie oprogramowania i narzędzi cyfrowych oraz ich postęp w miarę upływu czasu. ML koncentruje się na projektowaniu i rozwijaniu algorytmów, które pozwalają komputerom analizować duże ilości informacji (big data) i uczyć się na ich podstawie. Zastosowanie ML wzrosło ze względu na dostępność dużych zbiorów danych i stale zwiększającą się moc obliczeniową sprzętu komputerowego. 

Istnieją dwa główne typy uczenia maszynowego: nadzorowane i nienadzorowane. W uczeniu nadzorowanym komputerowi przydzielany jest zestaw danych uczących, a jego zadaniem jest nauczenie się modelu, który może posłużyć do konstruowania predykcji na nowych danych. Ten rodzaj uczenia maszynowego wymaga etykietowania informacji, co oznacza, że ​​dla każdego wejścia istnieje znany wynik. W nienadzorowanym uczeniu się komputerowi przypisywany jest zestaw danych, ale nie otrzymuje się informacji o wyniku. Zadaniem komputera jest odkrycie struktury lub wzorca w danych. Ta ostatnia metodologia to miejsce, w którym ML naprawdę błyszczy, pozwalając komputerom analizować informacje w czasie i identyfikować pojawiające się zachowania lub potencjalne działania.

Według ankiety przeprowadzonej w 2021 r. przez firmę doradczą PwC, 86 proc. respondentów wskazało, że ich firma intensywnie korzysta z technologii sztucznej inteligencji. W rzeczywistości podczas pandemii COVID-19 narzędzia AI/ML okazały się bardzo korzystne, a ponad połowa respondentów ankiety PwC planuje przyspieszyć plany przyjęcia AI/ML. 

Zakłócający wpływ

Uczenie maszynowe może szybko organizować i kategoryzować duże bazy danych przez dłuższy czas, dzięki czemu algorytmy mogą nadal skanować i analizować dane o dowolnej porze dnia. Ponadto uczenie maszynowe poprawia się dzięki ekspozycji na informacje i powtarzalne zadania. Na przykład w predykcyjnej onkologii ML może skanować tysiące baz danych pacjentów, setki typów guzów i ponad 20 typów nowotworów. Algorytm uczenia maszynowego może następnie porównywać potencjalne leki na podstawie rzeczywistych wyników. Informacje te umożliwiają naukowcom i onkologom dostęp do szczegółowych informacji na temat optymalnych metod leczenia w różnych warunkach. 

Podobnie uczenie maszynowe może mieć dalekosiężne zastosowania. Na przykład AI/ML może pomóc w monitorowaniu bezpieczeństwa sieci organizacji. Ta technologia może szybko skanować podłączone urządzenia, aby zidentyfikować i oznaczyć zagrożenia przed wykorzystaniem organizacji. 

ML może zmniejszyć koszty i czas organizacji poprzez automatyzację procedur i identyfikację odpadów w łańcuchach dostaw. Według ankiety PwC 75 procent zespołów zarządzających korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji przy opracowywaniu strategii biznesowych opartych na danych. Ponadto 75 procent firm, które wdrożyły rozwiązania AI, stwierdziło, że są w stanie w dalszym ciągu wprowadzać innowacje i ulepszać swoje produkty i usługi, aby odpowiadały potrzebom klientów. Według Nasdaq oczekuje się, że rynek AI/ML wzrośnie o 20 miliardów dolarów w latach 2021–2025.

Implikacje uczenia maszynowego

Szersze implikacje uczenia maszynowego mogą obejmować: 

• Przyspieszony rozwój leków i szczepionek, skutkujący szybszą dostępnością terapii.
• Zautomatyzowana diagnostyka, opieka nad pacjentem i zarządzanie leczeniem, poprawiające wyniki leczenia i wydajność pacjentów.
• Udoskonalone strategie reklamowe oraz wysoce dostosowane produkty i usługi, zwiększające zaangażowanie i satysfakcję konsumentów.
• Automatyzacja zapasów i łańcucha dostaw, prowadząca do poprawy wydajności i redukcji kosztów.
• Producenci samochodów integrują sztuczną inteligencję/uczenie się w samochodach autonomicznych, znacznie zmniejszając liczbę wypadków i poprawiając bezpieczeństwo na drogach.
• Instytucje finansowe stosujące ML do wykrywania oszustw i zarządzania ryzykiem, znacznie ograniczając liczbę przypadków oszustw finansowych i zwiększając bezpieczeństwo klientów.
• Spersonalizowane doświadczenia edukacyjne, skutkujące lepszymi wynikami nauczania i zmniejszeniem luk w nauce.
• Analityka predykcyjna w zarządzaniu zapasami, prowadząca do optymalizacji poziomu zapasów i zmniejszenia ilości odpadów.
• Rządy wdrażające uczenie maszynowe na potrzeby planowania urbanistycznego i usług publicznych, co prowadzi do bardziej wydajnego i responsywnego zarządzania miastem.
• Optymalizacja energii odnawialnej, przyczyniająca się do redukcji emisji gazów cieplarnianych i postępu w kierunku celów zrównoważonej energii.

Pytania do rozważenia

• Jakie mogą być potencjalne zagrożenia związane z uczeniem maszynowym?
• Jak myślisz, jak ta technologia jeszcze bardziej zmieni sposób, w jaki społeczeństwo lub przemysł przetwarza dane?