Uczenie maszynowe

Usługi finansowe

Banki i inne firmy z branży finansowej wykorzystują technologię uczenia maszynowego do dwóch kluczowych celów: do identyfikowania ważnych spostrzeżeń w danych oraz do zapobiegania oszustwom i ich wykrywania. Spostrzeżenia mogą identyfikować okazje inwestycyjne lub pomagać inwestorom optymalizować działania sprzedażowe. Eksploracja danych może również identyfikować klientów o profilach wysokiego ryzyka lub wykorzystywać cyberinwigilację do wykrywania oszustw.

Sektor publiczny

Agencje rządowe, takie jak bezpieczeństwo publiczne i przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, mają szczególne zapotrzebowanie na uczenie maszynowe, ponieważ mają wiele źródeł danych, które można wydobywać w celu uzyskania wglądu. Na przykład analiza danych z czujników pozwala zidentyfikować sposoby na zwiększenie wydajności i zaoszczędzenie pieniędzy. Uczenie maszynowe może również pomóc w wykrywaniu oszustw i minimalizowaniu kradzieży tożsamości.

Ochrona zdrowia

Uczenie maszynowe jest szybko rozwijającym się trendem w branży opieki zdrowotnej, dzięki pojawieniu się urządzeń wyposażonych w czujniki, które mogą wykorzystywać dane do oceny stanu zdrowia pacjenta w czasie rzeczywistym. Technologia ta może również pomóc ekspertom medycznym w analizie danych w celu zidentyfikowania trendów lub sygnałów ostrzegawczych, które mogą prowadzić do poprawy diagnozy i leczenia. 

Sprzedaż detaliczna

Strony internetowe polecające przedmioty, które mogą Ci się spodobać na podstawie poprzednich zakupów, wykorzystują uczenie maszynowe do analizy Twojej historii zakupów.  Sprzedawcy detaliczni polegają na uczeniu maszynowym w celu przechwytywania danych, analizowania ich i wykorzystywania do personalizowania doświadczeń zakupowych, wdrażania kampanii marketingowych, optymalizacji cen, planowania towarów i wglądu w klientów.   

Ropa i gaz

Znalezienie nowych źródeł energii. Analiza minerałów w ziemi. Przewidywanie awarii czujników rafineryjnych. Usprawnienie dystrybucji oleju w celu zwiększenia jej wydajności i opłacalności. Liczba przypadków użycia uczenia maszynowego w tej branży jest ogromna - i wciąż rośnie.

Transport

Analiza danych w celu identyfikacji wzorców i trendów jest kluczowa dla branży transportowej, która polega na zwiększaniu wydajności tras i przewidywaniu potencjalnych problemów w celu zwiększenia rentowności. Aspekty analizy danych i modelowania uczenia maszynowego są ważnymi narzędziami dla firm dostawczych, transportu publicznego i innych organizacji transportowych.

Algorytmy uczenia nadzorowanego są trenowane przy użyciu oznaczonych przykładów, takich jak dane wejściowe, w których znane jest pożądane wyjście. Na przykład, urządzenie może mieć punkty danych oznaczone jako "F" (failed) lub "R" (runs). Algorytm uczący się otrzymuje zestaw danych wejściowych wraz z odpowiadającymi im prawidłowymi danymi wyjściowymi, a algorytm uczy się, porównując swoje rzeczywiste dane wyjściowe z prawidłowymi danymi wyjściowymi w celu znalezienia błędów. Następnie odpowiednio modyfikuje model. Dzięki metodom takim jak klasyfikacja, regresja, przewidywanie i wzmacnianie gradientowe, uczenie nadzorowane wykorzystuje wzorce do przewidywania wartości etykiety na dodatkowych nieoznakowanych danych. Uczenie nadzorowane jest powszechnie stosowane w aplikacjach, w których dane historyczne przewidują prawdopodobne przyszłe zdarzenia. Na przykład może przewidzieć, kiedy transakcje kartą kredytową mogą być nieuczciwe lub który klient ubezpieczeniowy prawdopodobnie złoży roszczenie.

Uczenie nienadzorowane jest wykorzystywane w odniesieniu do danych, które nie mają historycznych etykiet. System nie podaje "prawidłowej odpowiedzi." Algorytm musi dowiedzieć się, co jest wyświetlane. Celem jest zbadanie danych i znalezienie w nich struktury. Uczenie bez nadzoru działa dobrze na danych transakcyjnych. Może na przykład identyfikować segmenty klientów o podobnych cechach, którzy mogą być następnie traktowani podobnie w kampaniach marketingowych. Może też znaleźć główne atrybuty, które oddzielają segmenty klientów od siebie. Popularne techniki obejmują samoorganizujące się mapy, mapowanie najbliższych sąsiadów, grupowanie k-średnich i dekompozycję wartości pojedynczej. Algorytmy te są również wykorzystywane do segmentacji tematów tekstowych, rekomendowania elementów i identyfikowania wartości odstających.

Uczenie półnadzorowane jest wykorzystywane do tych samych zastosowań, co uczenie nadzorowane. Wykorzystuje on jednak zarówno oznaczone, jak i nieoznaczone dane do szkolenia - zazwyczaj niewielką ilość oznaczonych danych z dużą ilością nieoznaczonych danych (ponieważ nieoznaczone dane są tańsze i ich pozyskanie wymaga mniej wysiłku). Ten rodzaj uczenia się może być wykorzystywany z metodami takimi jak klasyfikacja, regresja i przewidywanie. Uczenie pół-nadzorowane jest przydatne, gdy koszt związany z etykietowaniem jest zbyt wysoki, aby umożliwić w pełni etykietowany proces uczenia. Wczesne przykłady zastosowań obejmują identyfikację twarzy osoby na kamerze internetowej.

Uczenie ze wzmocnieniem jest często wykorzystywane w robotyce, grach i nawigacji. Jest również używane w połączeniu z technikami generatywnej sztucznej inteligencji, takimi jak duże modele językowe. Dzięki uczeniu ze wzmocnieniem algorytm odkrywa metodą prób i błędów, które działania przynoszą największe korzyści. Ten rodzaj uczenia się ma trzy podstawowe elementy: agenta (uczącego się lub podejmującego decyzje), środowisko (wszystko, z czym agent wchodzi w interakcję) i działania (to, co agent może zrobić). Celem jest, aby agent wybrał działania, które maksymalizują oczekiwaną nagrodę w danym czasie. Agent osiągnie cel znacznie szybciej, stosując dobrą metodę. Celem uczenia ze wzmocnieniem jest więc nauczenie się najlepszej metody.