Modele analityczne Machine Learning

Każdego dnia każdy z nas  generuje coraz więcej danych w związku z dużą ilością wykorzystywanych przez nas technologii takich jak smartfony, komputery, tablety, itp. Wszystkie te dane przechowywane są w bazach i stanowią istotne źródło informacji. Jednak bez odpowiedniego przetwarzania danych i skutecznej strategii analitycznej ta masa danych pozostałaby jedynie nieprzydatnym stosem bajtów. I tutaj wkracza Machine Learning (uczenie maszynowe), które pozwala wydobyć z tych danych istotne i precyzyjne informacje.

Machine Learning to obszar sztucznej inteligencji (AI) poświęcony algorytmom, który umożliwia firmom zdobywanie informacji i wyciąganie wniosków z dużych ilości danych. Jest konsekwencją rozwoju sztucznej inteligencji i metod jej wdrażania. Największe zastosowanie ma zwłaszcza w innowacyjnych technologiach oraz w przemyśle.                                                                         

Machine Learning polega na technologicznym zapamiętywaniu pewnych wzorców i zachowań, których komputer, maszyna już kiedyś „doświadczyła”, a które pozwalają komputerowi, maszynie na wykonanie procesu uczenia się w sytuacji, kiedy nie została wcześniej w tym celu zaprogramowana. Dzięki temu możliwa jest także analiza nowych danych oraz szukanie rozwiązań, które sprawdziły się w innych, wcześniej znanych maszynie sytuacjach. Człowiek nie musi zajmować się programowaniem, ponieważ maszyna samodzielnie dokonuje selekcji informacjii działa według konkretnych schematów.     

Machine Learning ma na celu m.in. wykrywanie nieznanych prawidłowości w danych, tworzenie nowych pojęć oraz formułowanie reguł decyzyjnych.  Ma również na celu modyfikowanie, uogólnianie i precyzowanie danych oraz formułowanie informacji zrozumiałych dla człowieka.  

Podstawą sukcesu w tworzeniu modeli Machine Learning jest odpowiednio duży zbiór dobrej jakości danych. Dlatego Big Data (zbiór wyprodukowanych i przechowywanych danych) jest nieodłącznym elementem Machine Learning. Im większy jest zbiór przetwarzanych danych, tym dokładniejsze będą uzyskane informacje. 

Ogromną zaletą uczenia maszynowego jest zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych, których ludzki mózg nie jest w stanie przetworzyć. Sektory, które gromadzą duże ilości danych potrzebują rozwiązania do ich przetwarzania i uzyskiwania informacji umożliwiających podejmowanie decyzji. Analiza predykcyjna tych danych pozwala przewidywać konkretne zachowania, sytuacje, co jest właśnie główną zaletą Machine Learning. 

Machine Learning składa się z dwóch części. Pierwsza – etap testowy - polega na opracowaniu modelu na podstawie zbioru danych testowych, zwanych również „danymi obserwacyjnymi”. Na tym etapie określane jest zadanie, jakie ma zostać wykonane. Druga część to tworzenie modelu. Można ją zoptymalizować, dostarczając nowe dane. Niektóre systemy mogą kontynuować fazę uczenia na etapie produkcji, konieczne jest jednak w tym przypadku uzyskiwanie informacji zwrotnej na temat wyników, aby stale optymalizować model i zachowanie maszyny.

We współczesnym świecie możliwych jest wiele zastosowań uczenia maszynowego, kluczem jest umiejętność odpowiedniego wykorzystania dostępnych możliwości. Machine Learning to technologia, która stale się rozwija i znajduje nowe praktyczne zastosowania. Z dużą dozą prawdopodobieństwa można stwierdzić, że w przyszłości każdy aspekt techniki będzie zawierać jakąś implementację algorytmów maszynowego uczenia się. 

Technologia Machine Learning to niezwykle użyteczne narzędzie dla firm, ponieważ pozwala im czerpać cenną wiedzę z danych generowanych w wyniku prowadzonej przez nie działalności, jak również z danych generowanych przez klientów tych firm. 

W związku ze stale rosnącą ilością danych w firmach, coraz więcej z nich będzie musiało wdrożyć technologię Machine Learning, aby wyłuskać z całej tej masy danych elementy istotne i lepiej wykorzystywać uzyskane informacje. Machine Learning nie jest wyłącznie domeną programistów doświadczonych w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Wiele firm rozpoczyna przygodę z uczeniem maszynowym, wybierając gotowe rozwiązania dostosowane do ich potrzeb i celów. Obecnie wiele firm pracuje nad rozwojem modeli Machine Learning oraz nad wsparciem firm w tym zakresie. Jedną z nich jest spółka BFT24.COM, której ekosystem to również wsparcie firm w procesie podpisywania, digitalizacji i zarządzania dokumentami.  Platforma spółki BFT24.COM ma szerokie zastosowanie, również w przemyśle. Integruje się z produktami firm trzecich, m.in. z  produktami firmy QDA Solutions, której platforma służy do monitorowania i sterowania jakością, z szybkim dostępem do danych z procesów produkcji i kontroli. Więcej informacji na ten temat można znaleźć na stronach internetowych  www.bft24.com oraz www.qhub24.com

Autor: Robert Nowicki, Monika Bednarz - Ziembińska