Czym jest uczenie maszynowe (machine learning)?

Jak działają algorytmy uczenia maszynowego?

Algorytmy uczenia maszynowego działają poprzez naukę wzorców i zależności z danych, dzięki czemu możliwe jest przewidywanie lub podejmowanie decyzji bez konieczności wyraźnego programowania każdej czynności. Przebieg tworzenia modelu opartego o uczenie maszynowe wygląda następująco:

Zbieranie danych

Pierwszym krokiem jest zebranie odpowiednich danych, które będą używane do uczenia modelu. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki CSV, API internetowe itp. Dane te zawierają obserwacje i cechy istotne dla danego zagadnienia.

Przetwarzanie danych

Dane mogą wymagać przetworzenia, czyszczenia lub transformacji, aby były odpowiednie do użycia w modelu uczenia maszynowego. Przykłady działań obejmują usuwanie brakujących wartości, normalizację danych, kodowanie kategorycznych zmiennych, skalowanie danych itp.

Wybór modelu

Wybór odpowiedniego modelu lub zestawu modeli do rozwiązania danego problemu jest kluczowym krokiem. Może to obejmować modele takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych (SVM), sieci neuronowe, itp. Wybór zależy od rodzaju danych, charakteru problemu i oczekiwanych wyników.

Trenowanie modelu

Proces trenowania polega na dopasowaniu modelu do danych treningowych. Dzięki temu, model uczy się zależności między danymi wejściowymi a ich odpowiednimi etykietami lub wartościami wynikowymi. Model jest uczony na podstawie danych treningowych.

Ewaluacja modelu

Po zakończeniu trenowania modelu konieczne jest ocenienie jego skuteczności za pomocą danych walidacyjnych lub testowych. Ocena może obejmować różne metryki, takie jak dokładność, precyzja, średni błąd kwadratowy, itp.

Dostrajanie

Jeśli model nie daje satysfakcjonujących wyników, może być konieczne dostrojenie jego hiperparametrów lub zmiana samego modelu. Proces dostrajania ma na celu poprawę wydajności modelu na podstawie wyników ewaluacji.

Przewidywanie

Docelowo używamy wytrenowany model do dokonywania przewidywań. Proces ten polega na wprowadzeniu do modelu nowych danych. Wytrenowany model dokonuje dla tych danych predykcji, np. etykiet klas w zadaniach klasyfikacji lub wartości liczbowych w zadaniach regresji.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe obejmuje różne podejścia i techniki, dedykowane do różnych typów problemów i danych. Do rodzajów uczenia maszynowego zaliczamy:

Uczenie nadzorowane (Supervised Learning)

W uczeniu nadzorowanym, algorytm uczy się na podstawie danych wejściowych oraz odpowiadających im etykiet lub wartości docelowych. Celem modelu jest przewidywanie odpowiednich etykiet lub wartości docelowych dla nowych danych wejściowych. Przykłady zastosowań obejmują klasyfikację (np. rozpoznawanie spamu w e-mailach) oraz regresję (np. przewidywanie cen nieruchomości).

Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning)

Uczenie nienadzorowane nie wymaga danych z etykietami. Algorytmy są trenowane na danych zawierających tylko wejściowe cechy, a celem jest wyszukanie wzorców lub struktur w danych. Przykłady zastosowań obejmują klasteryzację (grupowanie danych na podstawie podobieństwa) oraz redukcję wymiarowości (zmniejszenie liczby cech danych).

Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning)

Uczenie przez wzmacnianie polega na trenowaniu agenta decyzyjnego w interakcji z otoczeniem. Agent otrzymuje nagrody lub kary w zależności od swoich akcji i ma za zadanie nauczyć się najlepszej strategii decyzyjnej. Przykłady zastosowań obejmują uczenie komputerowych programów gier planszowych i sterowanie robotami.

Uczenie pół-nadzorowane (Semi-supervised Learning)

w uczeniu pół-nadzorowanym wykorzystujemy zestaw danych, w którym tylko część przykładów jest oznaczona etykietami. Algorytmy próbują wykorzystać zarówno oznaczone, jak i nieoznaczone dane do trenowania modelu. Przykłady zastosowań obejmują przetwarzanie dużych zbiorów danych, gdzie oznaczenie wszystkich danych może być kosztowne lub czasochłonne.

Przykłady zastosowań uczenia maszynowego

Uczenie nadzorowane ma istotne zastosowanie w przemyśle, gdzie może być wykorzystywane do optymalizacji procesów produkcyjnych, prognozowania zapotrzebowania na produkty oraz monitorowania jakości. Oto kilka konkretnych przykładów:

1. Predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance)
   Maszyny i urządzenia przemysłowe są monitorowane przy użyciu czujników, a dane dotyczące ich stanu (np. temperatura, wibracje). Modele uczenia maszynowego są stosowane do przewidywania awarii lub potrzeby konserwacji, co pozwala na planowanie działań naprawczych i minimalizację przestojów.
2. Kontrola jakości
   Algorytmy uczenia nadzorowanego mogą być wykorzystane do automatycznej kontroli jakości produktów na linii produkcyjnej. Na podstawie obrazów lub danych sensorycznych modele są uczone do wykrywania wad, takich jak pęknięcia, nierówności lub braki.
3. Prognozowanie popytu i zarządzanie łańcuchem dostaw
   W branży logistycznej i dystrybucji, modele uczenia maszynowego mogą analizować historyczne dane sprzedażowe i prognozować popyt na produkty w różnych okresach. Na podstawie tych prognoz mogą być podejmowane decyzje dotyczące zarządzania zapasami i optymalizacji łańcucha dostaw.
4. Automatyzacja procesów produkcyjnych
   Modele uczenia maszynowego mogą być stosowane do automatyzacji i optymalizacji procesów produkcyjnych, np. do sterowania parametrami produkcji w czasie rzeczywistym na podstawie danych zbieranych z urządzeń.
5. Rozpoznawanie mowy
   Algorytmy uczą się interpretować i przetwarzać mowę ludzką, przekształcając ją na tekst lub rozpoznając komendy głosowe. Jest to kluczowe w technologiach asystentów głosowych oraz aplikacjach transkrypcji i tłumaczenia mowy.
6. Diagnostyka medyczna
   W medycynie algorytmy uczą się na podstawie danych pacjentów, w celu wspierania diagnozy chorób, prognozowania wyników leczenia oraz analizowania obrazów medycznych.

Narzędzia i technologie

Podsumowanie

Uczenie maszynowe jest kluczowym obszarem sztucznej inteligencji, który rewolucjonizuje sposób, w jaki rozwiązujemy problemy i podejmujemy decyzje. Opiera się ono na zdolności algorytmów do uczenia się z danych i identyfikowania wzorców oraz dokonywania przewidywań bez potrzeby szczegółowego programowania każdej pojedynczej czynności. Przykłady jego zastosowań obejmują predykcyjne utrzymanie ruchu w przemyśle produkcyjnym, automatyczną kontrolę jakości i prognozowanie popytu w logistyce.

Dr hab. inż. Szymon Skoneczny ma kilkunastoletnie doświadczenie w tworzeniu oprogramowania do celów naukowych i przemysłowych. Pracował dla renomowanych firm, w tym Siemens, Electricite de France oraz ArcelorMittal. Jego obszar działalności obejmuje również nauczanie i udział w projektach naukowych w instytucjach takich jak Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie oraz Politechnika Krakowska. Jest autorem ponad 40 publikacji naukowych dotyczących symulacji komputerowych bioreaktorów, które ukazały się w cenionych czasopismach o międzynarodowym zasięgu. Ponadto współpracował przy projektach naukowych finansowanych ze środków Unii Europejskiej, koncentrujących się na wykorzystaniu komputerów dużej mocy.

Znajdź mnie na Linkedin.