Co to jest Machine Learning?
Z każdym dniem generujemy coraz więcej danych w związku z mnogością wykorzystywanych przez nas technologii (smartfony, komputery, tablety, IoT, etc.). W 2020 roku jedna osoba generowała średnio 1,7 MB danych na sekundę. Wszystkie te dane przechowywane są w bazach i stanowią istotne źródło informacji: mówimy tu o zjawisku Big Data. Jednak bez odpowiedniego przetwarzania danych i skutecznej strategii analitycznej ta masa danych pozostałaby jedynie nieprzydatnym stosem bajtów. W tym właśnie momencie wkracza Machine Learning, który pozwala wydobyć z tych danych wartość.
Co to jest Machine Learning?
Pierwsze algorytmy Machine Learning zostały opracowane w 1950 roku. Machine Learning (uczenie maszynowe) to technologia i dziedzina nauki (Data Science), które pozwalają komputerowi na wykonanie procesu uczenia się w sytuacji, kiedy nie został wcześniej w tym celu zaprogramowany. Technika ta, powiązana ze sztuczną inteligencją (AI), ma na celu zidentyfikowanie schematów (powtórzeń statystycznych) oraz uzyskanie prognoz statystycznych. Umożliwia to eksploracja danych (data mining), polegająca na wydobyciu informacji z dużej ilości danych, które służą Machine Learning jako surowiec do dalszej obróbki. Dlatego Big Data (zbiór wyprodukowanych i przechowywanych danych) jest nieodłącznym elementem Machine Learning. Im większy jest zbiór przetwarzanych danych, dzięki któremu można określić tendencje, tym dokładniejsze są prognozy.
Dokładniej, zastosowany algorytm uczenia się umożliwia komputerowi przeprowadzenie precyzyjniejszej analizy i uzyskanie dokładniejszych odpowiedzi w oparciu o dane empiryczne pochodzące z powiązanej bazy danych. Machine Learning to niezwykle użyteczny model uczenia dla firm, ponieważ pozwala im czerpać cenną wiedzę z danych generowanych przez ich klientów, jak również danych generowanych w wyniku prowadzonej przez te firmy działaności. Sztuczna inteligencja stanowi zatem poważne wyzwanie.
Istnieje kilka rodzajów uczenia się sklasyfikowanych na podstawie danych zaczerpniętych z procesów Machine Learning. Jeśli zbiór danych dostarczany maszynie do nauki zawiera również oczekiwaną odpowiedź, mówimy, że dane zostały opatrzone etykietą. Jest to uczenie nadzorowane. W zależności od tego, jakich danych użyjemy - dyskretnych czy ciągłych - mówimy o klasyfikacji lub regresji. Jeśli nauka przebiega krok po kroku, z systemem nagród za każde poprawnie wykonane zadanie, to mamy do czynienia z uczeniem przez wzmocnienie. Najczęstszym przypadkiem jest uczenie nienadzorowane. Nie dostarczamy żadnych odpowiedzi, tylko zestaw danych, na podstawie których system ma przewidzieć wynik.
Do jakich zastosowań służy Machine Learning?
Siła i wartość uczenia maszynowego polega na jego zdolności 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 sytuacje. I to jest właśnie sedno Machine Learning. Posłużmy się przykładem sektora finansowego. Machine Learning umożliwia wykrywanie oszustw, nielegalnych działań i innych elementów istotnych dla funkcjonowania instytucji finansowych.
Dane transakcyjne, które stale generujemy, są również wykorzystywane przez firmy do kierowania reklam do klientów na podstawie ich powtarzalnych zachowań zakupowych. Strony WWW, które odwiedzamy również generują dane, które mogą być używane przez Machine Learning do określenia naszych preferencji. Jest zatem oczywiste, że ta technika przetwarzania danych, bez udziału człowieka, jest głównym atutem dla firm, które chcą przekuć w wartość ogromne zbiory informacji, którymi dysponują. Człowiek nie byłby w stanie przetworzyć tej gigantycznej masy danych. Przykładem są firmy takie, jak Amazon czy Google, w przypadku których wdrożenie sztucznej inteligencji i Machine Learning stało się koniecznością ze względu na ogromny przepływ generowanych przez nie danych.
W związku ze stale rosnącą ilością danych coraz więcej firm będzie musiało wdrożyć tę technologię, aby lepiej wykorzystać dostępne informacje. Dobrym przykładem jest rozwijająca się dziedzina Internet of Things (IoT). W 2019 roku do naszego społeczeństwa trafiło ponad 8 miliardów przedmiotów codziennego użytku połączonych za pośrednictwem internetu. Pozwoliło to zebrać jeszcze więcej danych na temat naszego tempa życia, konsumpcji i nawyków w oparciu o systemy rozpoznawanie głosu. Według prognoz liczba ta wzrośnie niebawem pięciokrotnie. Machine Learning pozwoli wyodrębnić z tej masy danych elementy istotne dla firm. Wyzwanie jest zatem ogromne. We współczesnym świecie możliwych jest wiele zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie twarzy, autonomiczne samochody, robotyka, inteligentne domy, etc. Kluczem jest umiejętność odpowiedniego wykorzystania dostępnych możliwości. Technologia Machine Learning nie jest skierowana wyłącznie do programistów doświadczonych w dziedzinie AI. Wiele firm rozpoczyna przygodę z uczeniem maszynowym, wybierając gotowe rozwiązania dostosowane do ich celów.
Działanie Machine Learning
Podstawą działania Machine Learning jest "doświadczenie". Komputer zbiera ogromne ilości danych, których używa do analizowania sytuacji i prognozowania przyszłych zdarzeń. Celem tego procesu jest to, aby maszyna mogła samodzielnie opracować „plan wewnętrzny” pozwalający jej zidentyfikować kluczowe elementy, na których należy się skupić. Będzie musiała eksperymentować i podejmować różne próby, aby osiągnąć postęp. Dlatego właśnie komputer potrzebuje danych, dzięki którym będzie się uczył. Eksploracja danych jest podstawą działania Machine Learning. Mamy tu do czynienia z danymi treningowymi (training data set). Komputer potrzebuje również oprogramowania i algorytmów analitycznych. Wreszcie, potrzebuje środowiska wdrożeniowego, zazwyczaj serwera z odpowiednią mocą obliczeniową. Istnieją różne typy uczenia się, które zależą od tego, czy poszukiwana odpowiedź jest znana czy nie, od rodzaju analizowanych danych, ich środowiska i rodzaju analizy (statystyki, porównania, rozpoznawanie obrazów, etc.). Algorytmy uczenia różnią się z kolei w zależności od wykonywanego zadania, a także wymaganej mocy obliczeniowej.
Uczenie maszynowe składa się z dwóch części. Pierwsza z nich polega na opracowaniu modelu na podstawie zbioru danych testowych, zwanych również „danymi obserwacyjnymi”. Na tym etapie określane jest zadanie, jakie ma zostać wykonane (wykrycie obecności elementu na zdjęciu, zidentyfikowanie powtarzalności statystycznej, odpowiedź na sygnał czujnika, etc.). Jest to etap testowy lub „treningowy”. Druga część to tworzenie modelu. Można ją zoptymalizować, dostarczając nowe dane. Niektóre systemy mogą ewentualnie 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. Inne systemy mogą uczyć się samodzielnie i uzyskać autonomię.
Jakość uczenia zależy od kilku czynników:
- Liczby odpowiednich przykładów, które komputer może przeanalizować. Im więcej takich informacji, tym dokładniejsza analiza danych.
- Liczby cech opisujących przykłady. Im są one prostsze i bardziej precyzyjne (rozmiar, waga, ilość, prędkość, etc.), tym szybsza i dokładniejsza analiza.
- Jakości używanej bazy danych. Jeśli brakuje zbyt wielu danych, pogorszy to jakość analizy. Fałszywe dane mogą również zniekształcać wyniki.
Algorytm predykcyjny będzie dokładniejszy, i co za tym idzie - analiza bardziej trafna, jeśli czynniki te zostaną maksymalnie uwzględnione. Po zdefiniowaniu założeń projektu uczenia maszynowego i przygotowaniu baz danych możesz rozpocząć przygodę z Machine Learning!
Realizuj z powodzeniem projekty Machine Learning dzięki rozwiązaniom OVHcloud
Naszym celem zawsze było wdrażanie technologii we wszystkich sektorach przemysłu. Uważamy, że sztuczna inteligencja, z całym swoim potencjałem, nie powinna być zarezerwowana tylko dla gigantów IT czy dla dużych firm. Chcemy pomóc i jak najlepiej wesprzeć Cię w realizacji Twoich projektów IA i Machine Learning. Sztuczna inteligencja pozwala zwiększyć wydajność i ułatwia podejmowanie decyzji. OVHcloud oferuje narzędzia pozwalające stawić czoła wyzwaniom, takim jak analizy predykcyjne zbiorów danych i ułatwić korzystanie z nich wszystkim użytkownikom.
Korzystaj z oferowanego przez OVHcloud rozwiązania Data Analytics do gromadzenia i przetwarzania danych. Modeluj stopniowo projekty Machine Learning. Uruchom model za pomocą kilku kliknięć. Korzystaj z wybranych narzędzi i frameworków, takich jak TensorFlow, PMML lub ONNX.
Współpracując z OVHcloud, zyskujesz dodatkowe korzyści przydatne w procesie realizacji Twojego projektu Machine Learning:
- Ochrona Twoich danych: gwarantujemy poufność Twoich danych osobowych. Zgodnie z naszą filozofią przywiązujemy ogromną wagę do suwerenności danych i umożliwiamy ich odzyskanie w każdej chwili.
- Moc obliczeniowa: dzięki automatyzacji wdrożeń i naszej wydajnej infrastrukturze oferujemy dużą moc obliczeniową w konkurencyjnych cenach.
- Open source: w świecie technologii rozwiązania open source są dziś najbardziej dojrzałe i najbardziej wydajne. OVHcloud opiera swoją ofertę na wolnym oprogramowaniu, takim jak Apache Hadoop czy Apache Spark.
