Gdy rozmyślamy o systemach, które są w stanie uczyć się na bazie przeżyć, prawdopodobnie sporo z nas wyobraża sobie skomplikowane algorytmy działające w tle. Uczenie maszynowe to dyscyplina, która umożliwia komputerom doskonalenie swoich działań poprzez przetwarzanie informacji, bez potrzeby jawnego kodowania każdej zasady. To nurt, które odmieniło metodę, w jaki technologia radzi sobie z problemami wymagającymi adaptacji.
Klucz uczenia się bez potrzeby szczegółowych poleceń
Istota uczenia maszynowego ogranicza się do konstruowania wzorów numerycznych capable do identyfikacji schematów w informacjach. W miejsce pisać precyzyjne instrukcje dla poszczególnego możliwego scenariusza, deweloperzy kreują systemy, które same wyznaczają zasady na podstawie wzorców. Ta metodyka sprawdza się zwłaszcza w problemach, gdzie osoby bezwiednie podejmują decyzje, ale trudno jest precyzyjnie przedstawić proces myślowy.
https://medium.com/@mbialy.m/w-dobie-internetu-nie-zapominaj-o-reklamie-zewnętrznej-90cfb5baf87e
Trzy kluczowe metody
Wyróżniamy nieco fundamentalnych ścieżek w uczeniu maszynowym. Uczenie nadzorowane używa zbiory danych etykietowane prawidłowymi odpowiedziami, podobnie jak nauczyciel pokazuje kursantowi przykłady z odpowiedziami. Układ uczy się mapować wejścia na właściwe rezultaty, stopniowo ulepszając własne prognozy. To zastosowanie w klasyfikacji grafik czy rozpoznawaniu mowy.
Inną ścieżką jest uczenie bez nadzoru, gdzie algorytmy muszą samodzielnie zdemaskować układ w danych bez podpowiedzi. To jak wręczenie ktoś kolekcji układanki poza grafiki na pudełku – układ musi we własnym zakresie znaleźć schematy i grupy. Metody klastrowania czy zmniejszania wymiarowości umożliwiają na identyfikację wrodzonych działów w danych, co bywa przydatne w badaniu rynkowej czy segmentacji klientów.
Trzecia główna dziedzina to uczenie ze wzmocnieniem, zainspirowane dziedziną psychologii behawioryzmu. System jest uczony sposobem prób i błędów, dostając nagrody za chciane zachowania i kary za niepożądane. Z czasem schemat optymalizuje własne działania, by maksymalizować łączną nagrodę. Tę technikę wykorzystuje się w kreowaniu taktyk gier, optymalizacji procedur czy kontroli samosterującymi się maszynami.
Od danych do wzoru
Cykl tworzenia modeli uczenia maszynowego postępuje według danego procesu. Zaczyna się od zebrania i przygotowania informacji, które tworzą podstawę każdego układu. Potem dokonuje się wyboru właściwy algorytm i dostosowuje jego parametry. Kluczowym krokiem jest trening wzoru, w trakcie którego układ uczy się identyfikować wzorce. Po ukończeniu nauki ma miejsce sprawdzenie – sprawdzenie, jak dobrze wzór poradza sobie z nowymi, nowymi danymi. Pełny proces nierzadko potrzebuje wielu iteracji i modyfikacji.
Gdzie spotykamy uczenie maszynowe
Aplikacje uczenia maszynowego sięgają prawie wszelkiej obszaru. W medycynie pomaga diagnozowanie, przetwarzając grafiki lekarskie czy dane pacjentów. Sektor finansowy używają je do oceny ryzyka kredytu i demaskowania oszustw. Systemy rekomendacyjne, które sugerują nam kinematografia czy produkty, opierają się na analizie naszych preferencji w porównaniu z upodobaniami pozostałych osób. Nawet badaniach schematy uczenia maszynowego wspierają analizować ogromne zbiory danych, od genomiki po astronomię.
Należy zrozumieć, że uczenie maszynowe nie jest jednorodną technologią, ale kolekcją zróżnicowanych podejść do kwestii automatyzacji cyklu nabywania wiedzy. Od prostych regresji liniowych po głębokie sieci neuronowe – każda metoda ma własne zalety i ograniczenia. Dobór właściwego narzędzia zależy od charakteru wyzwania, dostępności informacji i kryteriów co do interpretowalności wyników.
Utarczki i niuanse
Jednym z fascynujących elementów uczenia maszynowego jest jego zdolność do wykrywania wzorców niewidocznych dla ludzkiego wzroku. Niektórym razem algorytm identyfikuje powiązania, które wydają się nielogiczne, lecz po dogłębniejszej analizie okazują się celne. To pokazuje, jak własne spostrzeganie jest restrykcyjne za sprawą przewidywania i przyzwyczajenia.
Głównym problemem ciągle jest kwestia interpretowalności. Wiele nowoczesnych modeli, zwłaszcza głębokich sieci neuronowych, działa jak „czarne pudełka” – tworzą trafne przewidywania, ale trudno jest pojąć, na bazie jakich reguł to wykonuje. To restrykcja ma znaczenie w newralgicznych aplikacjach, gdzie jesteśmy zmuszeni mieć wiedzę nie tylko co układ prognozuje, ale dlaczego.
Drugim istotnym aspektem jest potrzeba troski o jakość danych. Prawo „garbage in, garbage out” ma specjalne znaczenie w uczeniu maszynowym – nawet najbardziej zaawansowany schemat nie zaoferuje właściwych wyników, jeśli kształci się na niekompletnych, błędnych lub stronniczych danych. Dlatego przygotowywanie danych nierzadko absorbuje więcej czasu niż własny proces tworzenia i uczenia wzoru.
Ścieżka do obecności
Rozwój uczenia maszynowego nie przebiegł liniowo. Po wstępnym entuzjazmie w latach 60. i 70. XX stulecia wystąpił okres spadku zainteresowania, tzw. „zima AI”, restrykcjonowany przez niedostateczną moc obliczeniową i niewielkie zbiory informacji. Dopiero połączenie trzech czynników – ogromnych zbiorów danych, potężnych procesorów graficznych i ulepszonych algorytmów – zapoczątkowało renesans tej obszaru.
Obecnie doświadczamy coraz to głębszą połączenie uczenia maszynowego z własnym codziennym życiem, nierzadko w sposób niedostrzegalny dla zwykłego użytkownika. Gdy szukamy informacje, używamy z nawigacji czy realizujemy operacji online, w tle funkcjonują układy kształcone maszynowo, które optymalizują te procesy.
Uczenie maszynowe zmienia również metodę, w jaki realizujemy badania naukowe. Tradycyjny naukowiec tworzy hipotezę, planuje eksperyment i sprawdza tezę. W podejściu bazującym na uczeniu maszynowym, badacz jest w stanie zezwolić algorytmowi we własnym zakresie demaskować wzorce i powiązania w informacjach, co prowadzi do do nieoczekiwanych odkryć.
Limity potencjału i horyzonty jutra
Pomimo imponujących sukcesów, warto mieć na uwadze o restrykcjach obecnych systemów. Uczenie maszynowe doskonale radzi sobie z problemami opartymi na identyfikacji schematów w wielkich kolekcjach informacji, ale ma problemy z rozumowaniem abstrakcyjnym, twórczością czy świadomością kontekstu społecznego. To narzędzie mocne, ale nie wszechstronne.
Jutro uczenia maszynowego prawdopodobnie przyniesie dalszą specjalizację schematów dla konkretnych dziedzin, postęp metod potrzebujących mniejszych kolekcji danych oraz lepsze metody interpretacji decyzji modeli. Jednak fundamentalna idea zostanie stała – konstruowanie systemów, które uczą się z przeżyć, jak robią to ludzie.
O autorze
