There Are Things Known, and Things Unknown, and In Between Are the Doors
Jim Morrison

MACHINE LEARNING

Dear Programmer, who better than you to know how important it is to keep up with technology trends? One of the most fashionable topics and at the same time the most dynamically developing field of IT is currently artificial intelligence and although the topic of AI is a bottomless well, today we will focus primarily on machine learning. 

Artificial intelligence and machine learning

If it seems to you that these two phenomena are closely related, then… you are right. However, it is worth remembering that these concepts should not be used interchangeably – not every product of artificial intelligence uses learning systems. Machine learning is an area of ​​artificial intelligence, based on machine learning. However, there is one major difference: AI has the ability to recognize images, sounds, or even videos, while machine learning deals with the analysis of data and research results.

So what is machine learning? 

Machine learning involves the technological memorization of certain patterns, situations that the machine has already “experienced” with the use of advanced algorithms from BigData resources. Remembering them allows you to analyze new data and adjust solutions that have worked previously in similar situations. 

Is it worth it?

The undoubted benefit of using self-learning machines is to obtain better analyzes that are beyond the reach of the human mind. It is the ability to analyze huge resources of complex data and streaming data. Then the technology on this basis can direct actions. 

Business processes supported by machine learning make it possible to develop the most precise plans and forecasts possible, automate tasks or eliminate human errors. This is undoubtedly associated with a reduction in costs and hence – an incredible increase in efficiency.

 What can also have a significant impact on the increase in the efficiency of the organization is the acceleration of decision-making. Machine learning algorithms are capable of prioritizing and automating decision making processes. 

Application 

When you open the Amazon website and see an offer tailored to your needs – it’s machine learning. When Facebook automatically tags faces in your photos – this is also the result of data analysis. 

The industries that accumulate huge volumes of data can benefit most from the use of self-learning machines. Finance is the leader among these. In this case, the algorithms are used to trade shares, approve loan applications, provide insurance or match offers to customers. 

Manufacturers also use advanced algorithms that enable them to effectively plan, forecast demand or detect deviations from the norm. 

Kamila Królikiewicz / kamila@newdoors.eu


MACHINE LEARNING

Drogi Programisto, kto lepiej niż ty miałby wiedzieć o tym jak ważne jest nadążanie za trendami technologicznymi? Jednym z najbardziej modnych tematów i jednocześnie najprężniej rozwijającą się dziedziną IT jest obecnie sztuczna inteligencja i choć temat AI to studnia bez dna to dziś skupimy się przede wszystkim na uczeniu maszynowym.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

Jeżeli wydaje Ci się, że oba te zjawiska są ze sobą ściśle powiązane to…  masz rację. Warto jednak zapamiętać, że pojęć tych nie należy używać naprzemiennie – nie każdy wytwór sztucznej inteligencji wykorzystuje systemy uczące się. Machine learning to obszar sztucznej inteligencji, opierający się na samouczeniu się maszyn. Istnieje jednak jedna zasadnicza różnica: sztuczna inteligencja posiada zdolność rozpoznawania obrazów, dźwięków czy nawet materiałów wideo, podczas gdy uczenie maszynowe zajmuje się analizą danych i wyników badań. 

Czym zatem jest uczenie maszynowe? 

Uczenie maszynowe polega na technologicznym zapamiętywaniu pewnych wzorców, sytuacji, których maszyna już „doświadczyła” przy wykorzystaniu zaawansowancyh algorytmów z zasobów BigData. Zapamiętywanie ich pozwala na analizowanie nowych danych i dopasowywanie rozwiązań, które sprawdziły się wcześniej w analogicznych sytuacjach. 

Czy warto?

Niewątpliwa korzyść płynąca z zastosowania maszyn samouczących to pozyskanie lepszych analiz, będących poza zasięgiem możliwości umysłu ludzkiego. To możliwość analizowania ogromnych zasobów złożonych danych oraz danych strumieniowych. Następnie technologia na tej podstawie może ukierunkować działania.

Procesy biznesowe wspomagane uczeniem maszynowym umożliwiają opracowanie możliwie najbardziej precyzyjnych planów i prognoz, automatyzację zadań czy wyeliminowanie błędów ludzkich. Wiąże się to niewątpliwie z redukcją kosztów a co za tym idzie – niewiarygodnym wzrostem wydajności.

To, co również może mieć znaczący wpływ na wzrost wydajności organizacji to przyspieszenie podejmowania decyzji. Algorytmy uczenia maszynowego są zdolne do ustalania priorytetów i automatyzacji procesów podejmowania decyzji.

Zastosowanie

Kiedy otwierasz witrynę internetową Amazon i widzisz dostosowaną do Twoich potrzeb ofertę – to machine learning. Kiedy Facebook automatycznie oznacza twarze na Twoich zdjęciach – to również efekt analizowania danych.

Najwięcej korzyści wynikających ze stosowania maszyn samouczących mogą czerpać te branże, w których gromadzi się ogromne wolumeny danych. Wśród tych prym wiodą finanse. W tym przypadku algorytmy wykorzystuje się do obrotu akcjami, zatwierdzania wniosków kredytowych, udzielania ubezpieczeń czy dopasowywania ofert do Klientów.

Również producenci wykorzystują zaawansowane algorytmy, dzięki którym mogą efektywnie planować, prognozować popyt czy wykrywać odchylenia od normy.

Kamila Królikiewicz / kamila@newdoors.eu

Previous Next