Machine learning, czyli uczenie maszynowe. Co to jest i jak go wykorzystywać?

Machine learning, czyli uczenie maszynowe, to dziedzina informatyki polegająca na tworzeniu systemów, które są w stanie uczyć się na podstawie dostarczanych im danych i doświadczenia. Jest to technologia bardzo ważna w dzisiejszym świecie, ponieważ pozwala na automatyzację procesów i zwiększenie efektywności w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu czy prognozowanie pogody. Warto zapoznać się z zasadami działania tej technologii i sposobami jej wykorzystania, aby móc skorzystać z jej możliwości w swojej pracy czy codziennym życiu.

Co to jest machine learning?

Uczenie maszynowe opiera się na algorytmach, które wyznaczają zależności pomiędzy cechami danych a ich etykietami (lub wartościami docelowymi). Pozwala to na przewidywanie wyników dla nowych, nieznanych wcześniej danych. Algorytmy ML można podzielić na kilka głównych kategorii:

• Uczenie nadzorowane (supervised learning): model uczy się na podstawie danych z przypisanymi etykietami. Stosowane w klasyfikacji, regresji czy prognozowaniu.
• Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning): dane nie mają etykiet, a algorytmy same odkrywają wzorce i grupy (klastry). Przykłady to klasteryzacja czy redukcja wymiarowości (np. PCA).
• Uczenie pół-nadzorowane (semi-supervised learning): łączy cechy obu powyższych metod. Wykorzystuje niewielką liczbę danych z etykietami oraz dużą liczbę nieetykietowanych danych.
• Uczenie wzmacniane (reinforcement learning): model uczy się na podstawie informacji zwrotnej z otoczenia, podejmując decyzje i maksymalizując nagrodę – np. w grach komputerowych czy sterowaniu robotami.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Nowe zastosowania machine learningu

Uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane w wielu nowych obszarach, które dynamicznie się rozwijają:

• Tworzenie treści (Generative AI) – ML umożliwia tworzenie realistycznych tekstów, obrazów, muzyki i wideo dzięki modelom takim jak GPT, DALL·E czy Stable Diffusion.
• Cyberbezpieczeństwo – systemy oparte na ML wykrywają ataki phishingowe, ransomware oraz anomalie w zachowaniu użytkowników.
• Zrównoważony rozwój i klimat – algorytmy ML pomagają w prognozowaniu zmian klimatu, zarządzaniu energią odnawialną i optymalizacji zużycia zasobów.
• Medycyna precyzyjna – modele ML wspierają personalizację terapii, analizę genomu oraz rozwój leków.
• Finanse i bankowość – wykorzystanie ML do wykrywania oszustw, analizy ryzyka, optymalizacji portfeli inwestycyjnych i automatyzacji obsługi klienta.
• IoT i edge computing (TinyML) – modele ML działające na małych urządzeniach w czasie rzeczywistym, np. czujnikach, smartfonach czy smartwatchach.

Narzędzia i dostępność ML

Dziś nie trzeba być programistą czy matematykiem, by korzystać z uczenia maszynowego. Istnieją intuicyjne narzędzia, które umożliwiają wykorzystanie ML bez kodowania:

• AutoML (np. Google AutoML, H2O.ai) – automatyzują cały proces budowy modeli.
• Platformy chmurowe (np. Amazon SageMaker, Azure ML, Vertex AI) – oferują gotowe środowiska do trenowania, testowania i wdrażania modeli ML.
• MLOps – to podejście łączące ML z DevOps, które standaryzuje zarządzanie modelami w środowisku produkcyjnym.

Jednak, mimo dostępności narzędzi, kluczowe pozostają dobre przygotowanie danych, zrozumienie problemu i świadomość ryzyk etycznych.

Kto może korzystać z uczenia maszynowego?

Aby skorzystać z możliwości, jakie daje machine learning, nie trzeba być specjalistą od informatyki czy matematyki. Obecnie na rynku dostępne są gotowe narzędzia i biblioteki umożliwiające szybkie wykorzystanie algorytmów uczących się w różnych projektach. Warto jednak mieć na uwadze, że dobór odpowiedniego oraz przygotowanie danych do uczenia jest kluczowe dla skuteczności modelu. Dlatego też, choć nie jest to konieczne, znajomość podstaw teorii machine learningu i doświadczenie z pracy z danymi mogą być bardzo pomocne przy tworzeniu skutecznych modeli. Warto też pamiętać o kwestiach etycznych związanych z wykorzystywaniem danych i algorytmów uczących się, takich jak ochrona prywatności czy unikanie wykluczenia.

Wyzwania w Machine Learning

Pomimo postępów, ML nadal wiąże się z wieloma wyzwaniami:

• Overfitting – model zbyt dobrze dopasowuje się do danych treningowych, przez co nie radzi sobie z nowymi danymi.
• Underfitting – zbyt prosty model nie potrafi nauczyć się zależności i daje słabe prognozy.
• Brak odpowiednich danych – dane mogą być niepełne, niezrównoważone lub zawierać błędy.
• Zarządzanie cyklem życia modelu (ML lifecycle) – od danych, przez trening, po monitorowanie modelu w środowisku produkcyjnym.

Rozwiązania obejmują techniki takie jak: regularyzacja, walidacja krzyżowa (cross-validation), augmentacja danych, a także wykorzystywanie lepiej dobranych algorytmów i metod.

Przyszłość uczenia maszynowego

Przyszłość ML to nie tylko większa automatyzacja, ale także:

• Systemy autonomiczne – pojazdy, drony, roboty przemysłowe z coraz większą zdolnością do samodzielnego podejmowania decyzji.
• Inteligentne miasta i domy – zarządzane przez ML systemy sterujące energią, ruchem i bezpieczeństwem.
• Spersonalizowane doświadczenia – platformy streamingowe, sklepy internetowe czy aplikacje edukacyjne będą coraz lepiej dostosowane do potrzeb użytkownika.
• Regulacje i certyfikacje AI – unijna ustawa AI Act wprowadza zasady oceny ryzyka i wymogi dla systemów wykorzystujących ML w krytycznych zastosowaniach.

Podsumowując, machine learning to dziedzina informatyki pozwalająca na tworzenie systemów, które są w stanie uczyć się na podstawie dostarczanych im danych i doświadczenia. Jest ona bardzo ważna w wielu dziedzinach, ponieważ pozwala na automatyzację procesów i zwiększenie efektywności. Istotną rolę odgrywają algorytmy uczące się, które mogą być podzielone na uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane. Możliwości zastosowania machine learningu są bardzo szerokie i obejmują takie dziedziny jak medycyna, transport czy reklama. Choć do wykorzystania nie trzeba być specjalistą, znajomość podstaw teorii oraz doświadczenie z pracy z danymi mogą być bardzo pomocne przy tworzeniu skutecznych modeli. Pamiętajmy też o kwestiach etycznych związanych z wykorzystywaniem danych i algorytmów uczących się.