Machine learning – de ce contează? Ghid complet

Machine learning este un subset al inteligenței artificiale (AI) cu care ne întâlnim tot mai des. Interacțiunile cu băncile, cumpărăturile online sau recomandările de filme de pe Netflix? Toate sunt exemple în care contribuie algoritmii de machine learning. În timp ce algoritmii de machine learning nu sunt noutăți, abilitatea de a aplica automat calcule matematice complexe asupra big data este o încă o opțiune recentă. Descoperiți în materialul acesta care sunt aplicațiile, limitările și cum să începeți să aplicați machine learning pentru dezvoltarea companiei dvs.

Învățarea automată, viitorul companiilor digitalizate

Învățarea automată devine tot mai omniprezentă. Cresc astfel și șansele ca organizațiile și companiile să necesite să dețină cunoștințe practice despre acest proces.  

În prezent, tot mai multe afaceri produc și manipulează volume mari și variate de date. Concomitent, acestea caută să le proceseze mai inteligent și la costuri mai mici. Toate aceste lucruri se traduc în nevoia de a produce rapid și automatizat modele care pot analiza astfel de date cu rezultate precise și la o scară foarte mare. Prin construirea acestor modele, o organizare își crește șansele de a identifica oportunități profitabile și de a evita, în același timp, riscuri.

Cele mai multe industrii care prelucrează volume mari de date recunosc valoarea acestor tehnologii. Obținând astfel informații din aceste date – inclusiv în timp real – acestea au avantajul de a lucra mai eficient și mai inteligent decât competitorii lor.

Machine learning – 10 funcții cheie

Scopul principal al machine learning (ML) este garanția învățării autonome, fără intervenție sau asistență umană, pentru ca apoi să ajusteze acțiunile în consecință. Utilizând astfel de modele de machine learning, veți putea accesa funcții esențiale pentru afacerea dvs. Puteți câștiga un avantaj competitiv folosind algoritmii machine learning prin:

• Detectare tentative de fraudă financiară. Tehnicile ML se pot aplica și pentru a întări securitatea tranzacțiilor sau în detectarea posibilelor fraude financiare. Algoritmii identifică comportamente și evenimente frauduloase sau suspecte, ajutând băncile și alte instituții financiare în menținerea unei securități ridicate.
• Monitorizare email-uri. Algoritmii pot fi un instrument important în detectarea atacurilor cibernetice prin monitorizarea în timp real a email-urilor. Cu un astfel de software, puteți preveni atacuri phishing, malware sau scurgeri de informații.
• Consultanță financiară. Funcțiile ML pot fi folosite pentru a monitoriza cheltuieli, pentru a identifica trenduri ale costurilor sau pentru a recomanda cele mai bune strategii de economisire pentru o companie.
• Monitorizare trading. Machine learning-ul poate fi folosit pentru predicția bursei, analizând date comportamentale și alți factori cruciali pentru prețul acțiunilor. 
• Optimizarea experiențelor utilizatorilor. Tehnicile de învățare automată sunt eficiente în marketing, putând optimiza costul de achiziție al clienților de la primul contact și până la conversie. 
• Generarea de conținut. Instrumentele de machine learning învață să extragă conținut curatoriat din surse web pentru a personaliza materialul în funcție de preferințele clientului, un ajutor important pentru echipele de marketing digital.
• Diagnoză în sistemul medical. Algoritmii sunt folosiți și pentru a diagnostica și detecta anumite boli, într-un sector ca sănătatea în care nu sunt permise erori sau rezultate inexacte. 
• Automatizarea recomandărilor. Machine learning și alte tehnologii IA pot da un avantaj competitiv clienților din e-comerț, analizând și furnizând în timp real recomandări de produse, prețuri sau servicii. 
• Eficientizarea transporturilor. Industria transporturilor se bazează pe analiza datelor și identificarea trendurilor de trafic, aspecte care pot fi preluate de tehnologiile de machine learning.

Diferitele abordări de machine learning – de ce preia conducerea Deep Learning?

Algoritmii machine learning au beneficii clare pentru tehnologiile de inteligență artificială. Dar care abordare de machine learning este potrivită organizației dvs? Există numeroase tipuri de ML printre care și: 

• Machine learning supravegheat. Este și cel mai frecvent utilizat model ML. Acesta este instruit de un set de date deja etichetat și care are o ieșire predefinită. Exemplele includ clasificarea instanțelor și mașinile cu suport vectorial. 
• Machine learning nesupravegheat. Cu acest model, computerul învață să identifice procese și modele fără supravegherea unui specialist. Machine learning nesupravegheat implică instruirea bazată pe date care nu au etichete sau o ieșire definită. Exemplele includ gruparea în k clustere și analiza componentelor și regulile de asociere.

Un alt subset al machine learning este deep learning (învățarea profundă), bazată pe rețele neuronale care imită neuronii din creierul uman și pe arhitectura încorporată cu mai multe straturi. Deep learning-ul învață computerele să inime trăsături native oamenilor, precum învățarea din exemple. Deep learning-ul oferă parametri de performanță mai buni decât algoritmii tradiționali ML.

Principala diferență dintre deep learning și machine learning stă în modul în care datele sunt prezentate sistemului – rețele neuronale artificiale vs date structurate. De asemenea, rețelele de deep learning nu necesită intervenția umană. 

În ce situații are nevoie compania dvs. de algoritmii deep learning? Dacă firma utilizează o mulțime de cunoștințe din care derivă interpretări sau pentru situații mai complexe decât cele accesibile machine learning.

Machine learning în vremurile deep fake-urilor

În cele mai multe cazuri deep fake-urile apar sub forma unor glume inocente sau în cadrul unor campanii de marketing digital. Tehnologia din spatele acestora prezintă totuși un risc. Aceste forme de AI pot ridica probleme și riscuri numeroase în domenii precum cultură, economie sau politică.

Algoritmii machine learning și tehnologiile IA pot preveni și detecta astfel de evenimente, precum și implicațiile ofensatoare, mincinoase sau înșelătoare pe care le pot cauza figurilor politice sau publice. În aceeași măsură în care IA este folosită pentru a crea deep fake-uri, aceasta este și un potențial instrument pentru a detecta și combate efectele negative ale acestora.

Care sunt limitările învățării automate?

Este important să înțelegeți cu ce vă poate ajuta și care sunt totodată limitările învățării automate. Pe cât este de utilă automatizarea transferului de inteligență de la om la mașini, machine learning nu este o soluție perfectă pentru prelucrarea datelor. 

Câteva lucruri de care trebuie să țineți cont sunt:

• Învățarea automată nu este bazată pe cunoștințe, ci pe date. Astfel, inteligența și capacitatea acesteia este dictată de volumul de date cu care se antrenează algoritmul. 
• Modelele de machine learning necesită volumuri mari de date pentru fi create. Procesul necesită deopotrivă asistență umană în etichetarea și categorizarea seturilor de date.
• Învățarea automată este expusă erorilor de date.

Google Cloud și serviciile de învățare automată

Google Cloud vă oferă o varietate de produse și servicii de învățare automată. Aceastea pot fi folosite pentru a instrui, implementa și gestiona modele de învățare automată.

• Vertex AI: Este o platformă unificată de învățare automată care oferă instrumente pentru fiecare pas al fluxului de lucru în diferite tipuri de modele și pentru diferite niveluri de expertiză. 
• BigQuery ML: BigQuery ML este o suită de capabilități de învățare automată încorporate în BigQuery. Acest lucru vă permite să rulați modele de învățare automată pe datele dvs. direct în BigQuery. Astfel, nu mai este necesar exportul de date pe o altă platformă.
• Contact Center AI: Folosește inteligența artificială pentru a îmbunătăți procesele ce țin de serviciile pentru clienți. Include o gamă largă de instrumente și funcții care ajută la automatizarea și eficientizarea interacțiunilor dintre companii și clienți.

Care este cea mai bună abordare pentru nevoile companiei dvs? 

Google este una dintre platformele cele mai competitive pe acest domeniu. Prin serviciile Google Cloud, puteți acoperi spectrul activităților de machine learning, inclusiv colectarea de date, pregătirea și clasificare acestora, construirea modelelor, training-ul și lansarea aplicațiilor.

Alegerea unui algoritm de machine learning depinde de structura, volumul și scenariul de utilizare al acestuia. În același timp, modelele de deep learning alimentează cele mai avansate aplicații IA. Vreți să beneficiați de învățarea automată în cloud? Bazați-vă în primul rând pe cunoștințele și experiența unui partener certificat Google Cloud precum FOTC.