Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe (machine learning, ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje algorytmy matematyczne i dane do na?ladowania sposobu, w jaki ucz? si? ludzie. Celem ML jest podejmowanie ?wiadomych decyzji lub przewidywań na podstawie przesz?ych interakcji z podobnymi typami danych oraz dokonywanie lepszych prognoz i podejmowania trafniejszych decyzji w miar? udost?pniania wi?kszej ilo?ci danych.

Wiele u?ywanych obecnie algorytmów uczenia maszynowego ma na celu tworzenie prognoz. Algorytmy analizuj? dane, aby zidentyfikowa? wzorce i korelacje, a nast?pnie wykorzystuj? te wzorce do prognozowania przysz?ych zdarzeń lub szacowania nieznanych warto?ci.

Bardziej wyrafinowane algorytmy uczenia maszynowego mog? podejmowa? decyzje na podstawie przewidywań w po??czeniu z predefiniowanymi regu?ami lub zasadami. Ten typ algorytmu uczenia maszynowego jest cz?sto u?ywany do formu?owania rekomendacji lub bezpo?redniego wyzwalania dzia?ań.

Techopedia wyja?nia znaczenie uczenia maszynowego

Kiedy analitycy danych i in?ynierowie zajmuj?cy si? uczeniem maszynowym omawiaj? definicj? machine learning, maj? na my?li algorytmy, które mog? przetwarza? dane, identyfikowa? wzorce i wykorzystywa? je do podejmowania decyzji lub przewidywań dotycz?cych nowych danych.

W tym kontek?cie s?owo maszyna jest synonimem programu komputerowego, a s?owo uczenie si? opisuje, w jaki sposób niektóre typy algorytmów mog? wykorzystywa? w?asne wyniki do iteracyjnego ulepszania obliczeń, których u?ywaj? do przewidywania lub podejmowania decyzji.

Historia uczenia maszynowego

Na pocz?tku lat czterdziestych XX wieku Warren McCulloch i Walter Pitts stworzyli prze?omowy artyku?, który zainspirowa? Alana Turinga i innych matematyków do zainteresowania si? potencja?em sztucznej inteligencji, która mo?e sta? si? czym? wi?cej ni? tylko koncepcj? teoretyczn?.

Ich artyku? zatytu?owany ?A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” przedstawia? pogl?d, ?e aktywno?? ludzkiego mózgu mo?na rozumie? w kategoriach logiki binarnej. By?o to wa?ne, poniewa? otworzy?o drzwi do zrozumienia inteligencji w kategoriach algorytmicznych.

W latach pi??dziesi?tych XX wieku Arthur Samuel wprowadzi? koncepcj?, zgodnie z któr? logika binarna, podobnie jak ludzka inteligencja, mo?e by? ulepszana wraz z nabywaniem do?wiadczenia. Mniej wi?cej w tym samym czasie Frank Rosenblatt przedstawi? Perceptron, maszyn?, która mog?a nauczy? si? rozpoznawa? proste wzorce wizualne. Prace Samuela i Rosenblatta utorowa?y drog? do opracowania bardziej wyrafinowanych algorytmów trzydzie?ci lat pó?niej.

W 1986 roku David E. Rumelhart, Geoffrey Hinton i Ronald J. Williams opublikowali artyku? zatytu?owany ?Learning Representations by Back-propagating Errors”. W artykule podano jasne przyk?ady i zademonstrowano praktyczn? skuteczno?? algorytmów warstwowych w szkoleniu sieci neuronowych. Ich praca pomog?a ponownie rozbudzi? powszechne zainteresowanie sztuczn? inteligencj? i po?o?y?a podwaliny pod co?, co sta?o si? znane jako g??bokie uczenie si? (deep learning).

Na prze?omie wieków naukowcom uda?o si? wykorzysta? g??bokie uczenie si? do szkolenia znacznie wi?kszych sieci neuronowych, co doprowadzi?o do prze?omu w takich zadaniach, jak rozpoznawanie obrazów i widzenie komputerowe. Dalszy post?p by? pó?niej nap?dzany rosn?c? dost?pno?ci? du?ych zbiorów danych i obliczeń na GPU.

Jak dzia?a uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy do wst?pnej analizy danych wej?ciowych, przetwarzania ich, a nast?pnie przewidywania lub podejmowania decyzji.

Oto uproszczone wyja?nienie, jak zwykle dzia?a ten proces:

Algorytmy uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego mo?na ogólnie sklasyfikowa? wed?ug zadań, do których s? przeznaczone i sposobu, w jaki wykorzystuj? dane, aby upewni? si?, jak wykona? zadanie.

Oto przegl?d g?ównych typów algorytmów uczenia maszynowego i kilka godnych uwagi przyk?adów w ka?dej kategorii:

Uczenie maszynowe, uczenie g??bokie, sztuczna inteligencja: porównanie

Artyku?y prasowe i popkultura cz?sto u?ywaj? okre?lenia ?sztucznej inteligencji” jako ogólnego terminu, nawet w odniesieniu do okre?lonych typów sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe lub g??bokie uczenie si?. Terminy takie jak ?uczenie si?”, ?algorytm” i ?dane” s? u?ywane we wszystkich trzech dziedzinach, co mo?e sprawia?, ?e wydaj? si? bardziej podobne ni? s? w rzeczywisto?ci.

Aby je rozró?ni?, warto zastanowi? si?, w jaki sposób ka?dy z tych terminów w rozumieniu uczenia maszynowego odnosi si? do drugiego.

Mówi?c najpro?ciej, g??bokie uczenie si? to specyficzny rodzaj uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe to specyficzny rodzaj sztucznej inteligencji.

Rodzaje wdro?eń uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe mo?na wdro?y? w firmie, w chmurze i w kraw?dzi sieciowej. Ka?dy typ wdro?enia ma zalety i wady, a ostateczny wybór cz?sto zale?y od konkretnych potrzeb aplikacji pod wzgl?dem szybko?ci, kosztów, bezpieczeństwa i zgodno?ci z przepisami.

Oto kilka typowych typów wdro?eń uczenia maszynowego:

Uczenie maszynowe jako us?uga

Uczenie maszynowe jako us?uga (MLaaS) to szybko rozwijaj?cy si? trend, w ramach którego dostawcy us?ug oferuj? zasoby uczenia maszynowego w ramach modelu cenowego subskrypcji lub ilo?ci u?ycia.

Takie podej?cie pozwala firmom korzysta? z technologii uczenia maszynowego bez konieczno?ci inwestowania i utrzymywania podstawowej infrastruktury lub personelu.

MLaaS mo?e by? op?acaln? opcj? dla organizacji, które chc? eksperymentowa? z uczeniem maszynowym lub szybko wdro?y? mo?liwo?ci uczenia maszynowego, ale brakuje im g??bokiej wiedzy specjalistycznej i/lub podstawowej infrastruktury.

Co powoduje, ?e uczenie maszynowe mo?e by? stronnicze?

Stronniczo?? maszyn to z?o?ony problem, na który mo?e wp?ywa? kombinacja czynników zwi?zanych z danymi, algorytmicznych i ludzkich.

Je?li dane u?yte do szkolenia modelu nie odzwierciedlaj? dok?adnie ró?norodno?ci prawdziwego ?wiata lub je?li zawieraj? historyczne uprzedzenia i os?dy, model nauczy si? tych uprzedzeń i b?dzie je powiela?.

Parametry, które model dostosowuje w sposób autonomiczny podczas uczenia, równie? mog? powodowa? b??d. Je?li pominie si? wa?ne cechy, które mog? mie? wp?yw na wyniki, lub je?li przypisze si? zbyt du?? wag? nieistotnym cechom, mo?e to zagrozi? dok?adno?ci i rzetelno?ci modelu.

B??dy ludzkie w wyborze algorytmów, ich interpretacji i wdra?aniu równie? odgrywaj? du?? rol? w stronniczo?ci maszyn. Nadanie priorytetu pewnym metrykom wzgl?dem innych mo?e mie? wp?yw na sposób dostrajania modelu i, w konsekwencji, na jego dzia?anie w ró?nych grupach.

Rozwi?zanie problemu b??dów zwi?zanych z uczeniem maszynowym nie jest proste. Wymaga to zwrócenia uwagi na jako?? i reprezentatywno?? danych, opracowania algorytmów, które mog? z?agodzi? stronniczo??, narz?dzi zapewniaj?cych przejrzysto??, które mog? zrozumie? uzasadnienie decyzji opartych na modelach, oraz ci?g?ego nadzoru ludzkiego w celu zidentyfikowania i naprawienia b??du systematycznego utrwalanego przez model.

Przyk?ady i zastosowania uczenia maszynowego

Aplikacje do uczenia maszynowego s? wszechstronne, a wp?yw tej technologii mo?na odczu? w niemal ka?dym aspekcie pracy w wielu sektorach gospodarki.

Zalety i wady uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe oferuje wiele korzy?ci, ale wi??e si? równie? z wieloma wyzwaniami.

Jedn? z najwa?niejszych zalet tej technologii jest zdolno?? przetwarzania i analizowania ogromnych ilo?ci danych znacznie szybciej i wydajniej ni? jest to w stanie zrobi? cz?owiek. Ta funkcja pozwala firmom uzyska? wgl?d w dane, których uzyskanie wcze?niej by?o niemo?liwe lub niepraktyczne ze wzgl?dów finansowych.

Poniewa? systemy uczenia maszynowego mog? uczy? si? na nowych danych, maj? okazj? poprawienia swojej wydajno?ci przy minimalnej interwencji cz?owieka. Oprócz u?atwienia podejmowania decyzji opartych na danych, ich zastosowanie pomo?e organizacjom zwi?kszy? wydajno??, a pracownikom poprawi? ich osobist? produktywno??.

Nale?y jednak pami?ta?, ?e uczenie maszynowe ma równie? swoje wady.

Jednym z g?ównych problemów jest ilo?? i jako?? danych u?ywanych do uczenia algorytmów. Je?li dane szkoleniowe s? stronnicze lub niekompletne, model prawdopodobnie b?dzie dzia?a? s?abo lub utrwali istniej?ce b??dy, co mo?e prowadzi? do nieuczciwych lub szkodliwych wyników.

Jest to szczególnie wa?ne w przypadku oprogramowania do uczenia maszynowego wykorzystywanego w zarz?dzaniu zasobami ludzkimi lub egzekwowaniu prawa, gdzie stronnicze decyzje AI mog? mie? powa?ne konsekwencje na ?ycie ludzi.

Inn? wad? jest to, ?e niektóre typy modeli uczenia maszynowego, takie jak du?e modele j?zykowe (LLM), wymagaj? du?ej mocy obliczeniowej, co mo?e by? zarówno kosztowne, jak i wymagaj?ce dla ?rodowiska.

Z?o?ono?? wyrafinowanych modeli utrudnia tak?e ich zrozumienie i interpretacj?, co mo?e prowadzi? do powstania modeli czarnej skrzynki, czyli stanu, w którym proces przewidywania i/lub podejmowania decyzji jest nieprzejrzysty i trudny do wyja?nienia. Brak przejrzysto?ci mo?e stanowi? barier? w sektorach, w których zrozumienie procesu decyzyjnego jest wa?ne dla ustalenia odpowiedzialno?ci prawnej w przypadku b??dnych wyników modelu uczenia maszynowego.

Wreszcie, najwa?niejsze, uczenie maszynowe mo?e zwi?kszy? ryzyko niebezpieczeństwa, je?li technologia nie zostanie dobrze zaprojektowana i/lub wdro?ona.

Cyberataki na dane szkoleniowe i modele uczenia maszynowego mog? by? trudne do wykrycia i mie? powa?ny wp?yw na wyniki. Zarz?dzanie bezpieczeństwem odgrywa wa?n? rol? zarówno w rozwoju uczenia maszynowego, jak i operacjach uczenia maszynowego (MLops).

MLOps

Operacje uczenia maszynowego to podej?cie do zarz?dzania cyklem ?ycia modelu uczenia maszynowego wzorowane na DevOps, ugruntowanym podej?ciu do ca?o?ciowego zarz?dzania cyklami tworzenia oprogramowania.

Najlepsze praktyki MLOps maj? na celu wype?nienie luki pomi?dzy rozwojem, wdra?aniem i utrzymaniem uczenia maszynowego w ?rodowiskach produkcyjnych. Celem jest zapewnienie, ?e modele unikaj? dryfu modelu i nadal dostarczaj? dok?adnych przewidywań oraz podejmuj? przydatne decyzje w zmieniaj?cych si? warunkach.

W idealnym przypadku zespo?y MLOps sk?adaj? si? z analityków danych, in?ynierów danych, programistów, in?ynierów uczenia maszynowego i personelu zarz?dzaj?cego operacjami IT.

Aby zapewni? najwi?ksz? skuteczno??, zespo?y MLOps powinny równie? zapewnia?, ?e modele uczenia maszynowego, które opracowuj?, wdra?aj? i wspieraj?, s? skalowalne, odtwarzalne i przejrzyste.

Jak zosta? in?ynierem uczenia maszynowego

In?ynierowie zajmuj?cy si? uczeniem maszynowym odgrywaj? wa?n? rol? w MLOps.

Kandydaci na dobrze p?atne stanowiska zwi?zane z uczeniem maszynowym powinni posiada? dyplom z informatyki lub pokrewnej dziedziny oraz solidn? wiedz? z zakresu matematyki i statystyki.

Na tym stanowisku zazwyczaj wymagane s? umiej?tno?ci programowania w j?zykach takich jak Python lub R, a od kandydatów wymagana jest praktyczna znajomo?? TensorFlow i PyTorch.

Kandydaci powinni te? rozumie? wszelkiego rodzaju algorytmy uczenia maszynowego, a tak?e ró?ne typy modeli wdra?ania. Praktyczne do?wiadczenie mo?na zdoby? poprzez osobiste projekty, sta?e lub wk?ad w projekty uczenia maszynowego typu open source na GitHub.

Uczenie maszynowe ma tak wiele zastosowań w realnym ?wiecie, ?e w miar? zdobywania do?wiadczenia in?ynierowie ML cz?sto specjalizuj? si? w niszowym obszarze technologii, który wymaga okre?lonych umiej?tno?ci. Przyk?adowo, kandydaci zainteresowani przetwarzaniem j?zyka naturalnego (NLP) lub widzeniem komputerowym powinni mie? praktyczn? wiedz? na temat sieci neuronowych i g??bokiego uczenia si? oraz rozwa?y? zdobycie certyfikatów w obu obszarach specjalizacji.

Wnioski

Uczenie maszynowe to pot??ny podzbiór sztucznej inteligencji, który wykorzystuje algorytmy do uczenia si? na podstawie danych i przewidywania lub podejmowania decyzji bez konieczno?ci programowania pod k?tem ró?nych, mo?liwych scenariuszy.

Uczenie maszynowe jest coraz cz??ciej wykorzystywane do uzyskiwania wniosków z du?ych zbiorów danych, automatyzowania przep?ywów pracy i podejmowania decyzji na podstawie danych w czasie rzeczywistym. Utrzymanie systemów uczenia maszynowego w ?rodowisku produkcyjnym wymaga ci?g?ych wysi?ków, aby zapewni?, ?e wyniki modelu pozostan? dok?adne, u?yteczne i bezstronne w miar? zmiany danych wej?ciowych i warunków.

Najcz??ciej zadawane pytania