Jeszcze kilkanaście lat temu nikt nawet nie myślał o stosowaniu ekranów dotykowych czy wielu podobnych rozwiązań w urządzeniach wykorzystywanych codziennie. Już niedługo podobny efekty może być osiągnięty po wdrożeniu w życie machine learning.
Czym jest machine learning?
Machine Learning, czyli w skrócie samouczenie się maszyn. ML to nieodzowna część sztucznej inteligencji (SI). Obecnie postrzegana jest jako odrębna część nauki, w której wykorzystuje się wiedzę z robotyki, informatyki jak również oprogramowania i budowy maszyn. Zastosowanie samouczenia się maszyn w codziennym życiu może przynieść bardzo wiele pozytywnych efektów, przede wszystkim znacznie usprawnić pracę bardzo wielu systemów. Pierwsze maszyny, które obecnie uznawane są jako pionierskie w dziedzinie machine learning zostały skonstruowane w latach 50 XX wieku. Niemal każdy słyszał o rozgrywce, jaką mistrz świata w szachach, Garii Kasparow rozegrał z komputerem Deep Blue, przede wszystkim ze względu na to, iż zakończyła się ona zwycięstwem maszyny. W tym wypadku komputer samoczynnie dokonywał analizy kolejnych ruchów mistrza na podstawie posiadanych informacji oraz niejako decydował jaki ruch wykonać.
Skuteczna i coraz szybsza analiza danych to bowiem jedna z zalet samouczenia się maszyn. Podczas kolejnych operacji o wiele szybciej są one w stanie znaleźć niezbędne informacje lub też wyłapać błędy. Dzisiaj powszechnie wykorzystuje się to w bardzo wielu serwisach internetowych, gdzie od szybkości wyszukanych informacji czy też ich właściwego doboru zależy bardzo wiele, a często przede wszystkim zainteresowanie klientów. Nie można zapominać także o takich możliwościach jak sterowanie głosem czy też oprogramowanie do rozpoznawania mowy. Tutaj bowiem bardzo często w początkowej fazie program ma problem z rozpoznaniem wielu słów, jednakże po kilku czy kilkunastu użyciach rozpoznaje się nie tylko znacznie szybciej ale także o wiele dokładniej. To jedno z tych zastosowań samouczenia się maszyn, które można spotkać w bardzo wielu miejscach.
Zastosowanie Machine Learning
Netflix dopasowuje filmy do użytkownika
Ciekawym przykładem zastosowania machine learning jest między innymi Netflix. Ta powstała w 1997 roku wypożyczalnia filmów, realizująca swoje usługi za pośrednictwem Internetu dostępna jest dzisiaj w większości krajów świata. Poza tym, że oferuje możliwość wypożyczania znanych tytułów, realizuje także własne produkcje, przede wszystkim seriali zdobywających sobie coraz większą popularność. Netflix postrzegany jest jako jedna z tych firm, które w dziedzinie machine learning mogą pochwalić się bardzo dużymi sukcesami. Chodzi przede wszystkim o oparty na tego typu rozwiązaniach system, odpowiedzialny za proponowanie klientom nowych pozycji wartych obejrzenia. Firma zainwestowała ogromne pieniądze w stworzenie doskonałego systemu, który zdobędzie sobie jednocześnie popularność wśród klientów. Każdy film był dokładnie opisywany, co pozwoliło stworzyć wiele tak zwanych mikrokategorii. Te dane w połączeniu z informacjami o użytkownikach pozwalają niezwykle szybko dopasować jak najlepsze rekomendacje. System uczy się, gdyż zdobywa coraz więcej informacji o użytkownikach, jak na przykład polubienia w serwisie Facebook czy podobne, które następnie wykorzystuje do dopasowania najlepszych filmów. Zazwyczaj użytkownicy otrzymują więcej niż jedną propozycję, i są one przedstawione w swoistym rankingu. Okazuje się, iż według danych samej firmy system działa bardzo dobrze, a niemalże 3/4 wypożyczanych filmów to zasługa właśnie odpowiednio skonstruowanych algorytmów opartych na machine learning. Oczywiście dla działania systemu konieczny jest jego ciągły rozwój. Dlatego też algorytmy muszą przetwarzać coraz więcej danych, jak na przykład dane zebrane o użytkownikach w trakcie rejestracji czy też ich aktywność w serwisach online, mająca wpływ na tematykę oglądanych filmów.
Rekomendacja treści na Facebook-u
Także serwisy takie jak Facebook od dawna wykorzystują algorytmy z zakresu machine learning, aby przedstawić użytkownikom najbardziej dopasowane do ich oczekiwań treści. Niewiele osób zastanawia się, dlaczego po zalogowaniu się na swoje konto w tym popularnym serwisie społecznościowym widzą takie a nie inne treści, zaś ich znajomi mają prezentowane całkiem inne materiały. Tutaj działa bardzo wiele różnorodnych algorytmów, składających się na system machine learning. Opierają się one na wielu danych, zarówno tych pozyskiwanych z profili użytkowników, jak też z ich aktywności na portalu. Algorytmy na bieżąco porównują między innymi to, jakie treści lajkują lub komentują użytkownicy, aby wyświetlać im treści jak najlepiej dopasowane do ich wymagań. Systemy porównują także to, jakie treści lubią osoby podające konkretne dane w swoich profilach, jak na przykład wykształcenie czy miejsce zamieszkania lub miejsca odwiedzone. To właśnie one odpowiedzialne są za wyświetlanie propozycji znajomych, grup do których można dołączyć czy też propozycji stron, które mogą się spodobać użytkownikom. Także nowości z profili znajomych wyświetlane są według ustaleń algorytmów.
Amazon wskazuje jak tworzyć oferty
Obecnie znaleźć można bardzo wiele serwisów, które udostępniają usługi bazujące właśnie na machine learning. Do tych największych, z których korzysta coraz więcej osób zaliczyć można między innymi Amazon. Serwis umożliwia skorzystanie z algorytmów niezwykle przydatnych w tworzeniu ofert marketingowych jak również różnorodnych aplikacji. Użytkownicy mogą zaznajomić się machine learning i działaniem tego typu algorytmów, jak również wykorzystać je do swoich własnych celów. Odpowiednie poradniki sprawiają, że nie ma problemu z ich efektywnym wykorzystywaniem.
Inne platformy oparte o machine learning
Google także oferuje szereg narzędzi, opartych na machine learning, pozwalających na tworzenie własnych treści. Wykorzystywane są między innymi do tworzenia aplikacji, a szereg możliwości, jak na przykład korzystanie ze zdjęć sprawia, iż uzyskanie efektu końcowego nie zajmuje zbyt wiele czasu.
Rozwiązania oparte na machine learning znaleźć można także w produktach firmy Microsoft. Azure to niezwykle nowoczesne i bardzo wydajne rozwiązanie umożliwiające błyskawiczne tworzenie aplikacji opartych na algorytmach machine learning.
ABM ( Automatic Business Modeler) to platforma, wykorzystująca machine learning. Algorytmy pozwalają skupić się przede wszystkim na zachowaniu klientów. Analizować można wiele płaszczyzn, które pozwalają przede wszystkim jak najlepiej poznać ich oczekiwania i tym samym dopasować produkty czy usługi do ich oczekiwań.
Algorithmia to miejsce, z którego korzystają między innymi twórcy oprogramowania i aplikacji. Tutaj mogą nie tylko dostosowywać je jak najlepiej do oczekiwań swoich odbiorców, ale bez problemu także mogą integrować algorytmy z tymi językami programowania, w których czują się najlepiej.
BigML to platforma która jest lubiana przede wszystkim ze względu na jej niezwykle prosty i intuicyjny interfejs. Dzięki niemu oraz zastosowaniu odpowiednich algorytmów machine learning stworzenie idealnej aplikacji nie powinno być zbyt wielkim problemem.
Civis Analytics jest platformą, której zaletą jest przede wszystkim możliwość przetwarzania bardzo dużej ilości danych demograficznych. Mogą być one wykorzystywane nie tylko do tworzenia aplikacji, ale także do planowania produkcji i wielu innych dziedzin.
Z każdym rokiem widać niezwykle dynamiczny rozwój nowoczesnych technologii, w tym właśnie także Machine Learning. Zdaniem wielu specjalistów tworzenie sztucznej inteligencji, która w bardzo dużej mierze wykorzystuje właśnie te procesy postępuje coraz szybciej i w niedługim czasie możemy się spodziewać bezproblemowego dostępu do takich właśnie rozwiązań.