Jak działa Machine Learning?

Systemy Machine Learningu uczą się na podstawie algorytmów i danych. Istnieją trzy główne rodzaje:

• Uczenie nadzorowane (supervised learning): sposób uczenia, w którym zbiór danych, na których uczy się algorytm zawiera dołączone rozwiazanie problemu, tzw. etykiety lub klasy.
• Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning): sposób uczenia modelu, w którym dane uczące są nieoznakowane, a algorytm sam ma przejść pracę związania ze znalezieniem powiązań miedzy danymi.
• Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning): ten sposób różni się od dwóch poprzednich tym, że nie przygotowuje się danych, a na ktorch podstawie model będzie się uczył, ale środowisko, z którego będzie on zbierał dane automatycznie

Dlaczego Machine Learning jest ważny?

Machine Learning ma wpływ na wiele różnych branż, szczególnie tych, w których przetwarzane są duże ilości danych. Dzięki zdolności ML do wyciągania wniosków z tych danych w czasie rzeczywistym, organizacje są w stanie funkcjonować ze znacznie większą wydajnością. Obecnie technologia ta jest bardzo pożądana w przemyśle medycznym, gdzie wykorzystuje się ją m.in. do szybkiej oceny zdrowia pacjenta, jak np. badania EKG, EEG. Algorytmy ML mogą również przewidywać schorzenia na podstawie elektronicznej dokumentacji medycznej lub pomagać we wczesnym wykrywaniu chorób za pomocą obrazowania. Ponadto, banki i inne instytucje finansowe wykorzystują tę technologię do rozpoznawania obiektów, identyfikacji ważnych danych, czy tez wykrywania i identyfikacji wszelkiego rodzaju zagrożeń. Podobnie ma się ta technologia w branży ubezpieczeniowej, gdzie stosowana jest do

oceny ryzyka, co pozwala ubezpieczycielom dostosowywać oferty do rzeczywistych wymagań klientów, ale również do poprawy jakości obsługi poprzez wykorzystanie m.in. chatbotów.