Innowacyjne rozwiązania rewolucjonizują środowisko technologiczne. Machine learning oraz deep learning napędzają rozwój AI, wpływając na tworzenie coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań.

Machine learning a deep learning – podstawowe metody AI

Rozwój rozwiązań AI opiera się na dwóch głównych metodach – machine learning i deep learning. Innowacyjne technologie oddziałują na świat biznesu, stwarzając przewagi konkurencyjne. Automatyzują pracę, wpływają na efektywniejsze zarządzanie, a także zwiększają bezpieczeństwo całej infrastruktury IT. Machine learning, czyli uczenie maszynowe i deep learning, czyli uczenie głębokie to elementy składowe sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja - machine learning a deep learning

Źródło: https://medium.datadriveninvestor.com/what-is-a-neural-network-9ca88b29f7cb

Czym jest machine learning?

Uczenie maszynowe to element sztucznej inteligencji, który pozwala komputerom uczyć się, dostosowywać i eksplorować wzorce, a także komunikować się bez wyraźnego programowania. Machine learning korzysta z zasobów Big Data, wykorzystując zaawansowane algorytmy do „uczenia się”. Algorytm machine learning przetwarza dostarczone dane, tworząc na ich podstawie model i finalnie korzystając z niego w praktyce. Metoda zapewnia możliwość analizowania dużej ilości danych i wyciągania z nich odpowiednich wniosków. Im większa ilość danych dostarczana do modelu, tym machine learning osiąga lepsze rezultaty. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego algorytmy potrafią zautomatyzować proces podejmowania decyzji, a także ustalania priorytetów. Machine learning najprościej zdefiniować na przykładzie klasyfikacji. Do algorytmu dostarcza się dane wejściowe – np. dużą ilość plików graficznych z informacją o obiektach na nich się znajdujących, przykładowo: zdjęcia drzew z komunikatem „to są drzewa” i inne zdjęcia z komunikatem „to nie są drzewa”. Na tej bazie algorytm wytwarza wzorce postępowania i tworzy model, który w przyszłości sam będzie rozróżniał obiekty znajdujące się na grafice.

Proces machine learning

Źródło: https://www.intellect.pl/blog/machine-learning-co-to/

Machine learning – jako podzbiór sztucznej inteligencji rozróżnia się ze względu na sposób nauczania. Rodzaje, jakie wyróżniamy to:

  • Uczenie nadzorowane (ang. supervised machine learning)

To uczenie zakłada nadzór człowieka. Algorytm uczy się na podstawie dostarczonych mu danych wejściowych oznaczonych przez użytkownika i na tej podstawie tworzy model.

  • Uczenie nienadzorowane (ang. unsupervised machine learning)

Ten rodzaj uczenia nie zakłada nadzoru człowieka. Algorytm samodzielnie bada dane, tworzy wzorce i odnajduje relacje. Im większy zbiór danych, tym bardziej precyzyjne wyniki.

  • Uczenie pół-nadzorowane (ang. semi-supervised learning)

Jest to rodzaj nauczania nadzorowanego, gdzie wykorzystywane są dane wejściowe dostarczane przez człowieka, jak i również dane, które pochodzące z nieetykietowanego zbioru uczącego. Algorytm na podstawie danych oznaczonych oraz danych pozyskanych samodzielnie jest w stanie określić zależności.

  • Nauka przez wzmocnienie (ang. reinforcement learning)

Rodzaj nauczania przez wzmocnienie polega na tym, że algorytm odkrywa dane w procesie prób i błędów i określa, jakie działania są korzystniejsze. Reaguje na określoną sytuację i zaczyna tworzyć samodzielny schemat postępowania.

Czym jest deep learning?

Deep learning, czyli uczenie głębokie możemy określić jako podkategorię machine learning. Jest to metoda, która polega na tworzeniu sieci neuronowych, dzięki którym się uczy. Uczenie głębokie można rozumieć jako zautomatyzowanie analiz predykcyjnych. Sieci neuronowe, na których skupia się deep learning składają się z wielu warstw.

W sieci neuronowej wyróżniamy rodzaje warstw takie jak:

  • Warstwa wejściowa – to warstwa, która odpowiada jedynie za wstępne przygotowanie danych wejściowych.

  • Warstwa ukryta – to warstwa zawarta pomiędzy warstwą wejściową a warstwą wyjściową. Kiedy zwiększa się ukryte warstwy – stają się one głębokie.

  • Warstwa wyjściowa – to warstwa, która odpowiada za finalną agregację neuronów z warstw ukrytych oraz za końcowy wynik działania sieci na wyjściach jej neuronów.

Deep learning - sieci neuronowe

Źródło: https://towardsdatascience.com/its-deep-learning-times-a-new-frontier-of-data-a1e9ef9fe9a8

Jednym z założeń deep learning jest posiadanie możliwie jak największej ilości oznaczonych danych. Im więcej danych jest prawidłowo oznakowanych i przydzielonych do określonej klasy, tym możemy spodziewać się lepszych wyników – oznaczających możliwość skutecznej predykcji dla danych nieznanych.

Dzięki zastosowaniu metody deep learning algorytm jest w stanie zrozumieć kontekst analizowanego tekstu, czy grafiki. Uczenie głębokie pobudza rozwój sztucznej inteligencji i tworzy trend coraz bardziej innowacyjnych rozwiązań. Omawianą metodę możemy wykorzystać w biznesie na wiele sposobów, np. do rozpoznawania obrazu, rozpoznawania mowy, przetwarzania języka naturalnego, czy też do tworzenia systemów rekomendujących.

Źródło:

https://medium.datadriveninvestor.com/what-is-a-neural-network-9ca88b29f7cb

https://towardsdatascience.com/its-deep-learning-times-a-new-frontier-of-data-a1e9ef9fe9a8

BTC Projekt EU