Uczenie maszynowe

Co to jest uczenie maszynowe i dlaczego nazywane jest przyszłością automatyzacji?

Nowoczesne komputery uczą się na podstawie dostępnych danych, aby przewidywać sytuacje, które się wydarzą, potencjalne zachowania, efekty działań i trendy. Jest to możliwe właśnie dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego – jednego z osiągnięć technologów sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe pozwala komputerom zdobywać doświadczenie i uczyć się bez ciągłej ingerencji człowieka – bez konieczności bezpośredniego programowania. To praca z zestawami danych, ich analiza i porównywanie w poszukiwaniu wzorów i anomalii ulepsza aplikacje. Tym samym technologia automatyzuje i zwiększa – a nie zastępuje – ludzkie możliwości.

Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja jest koncepcją szerszą niż uczenie maszynowe. W jej założeniach komputery realizują zadania, które do tej pory wymagały ludzkiej inteligencji. Jest wiele metod osiągnięcia sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe jest jedną z nich – zawiera się zatem w koncepcji sztucznej inteligencji. Z kolei podgałęziami uczenia maszynowego są sieci neuronowe i głębokie uczenie maszynowe.

Programowanie maszynowe

Z użyciem programowania maszynowego nasi inżynierowie tworzą modele decyzyjne oparte na danych, które rozwiązują złożone problemy biznesowe. Inteligencja obliczeniowa, rozpoznawanie wzorców, analiza predykcyjna to niektóre z technik, które wykorzystujemy w aplikacjach machine learning.

Aplikacje ML od ANEGIS, które wykrywają informacje, przetwarzają je i działają na ich podstawie, automatyzują procesy biznesowe oraz zwiększają ich szybkość i wydajność. Wykorzystując usługi i infrastrukturę sztucznej inteligencji od Microsoft, tj. Azure Machine Learning, Cognitive Services i Bot Framework, ANEGIS opracowuje inteligentne rozwiązania dla złożonych scenariuszy biznesowych o wysokiej wartości.

Zastosowanie uczenia maszynowego

• Usługi Azure Machine Learning można wykorzystywać do analizy danych pochodzących z Dynamics 365 for Sales. Taka analiza pomoże automatycznie przewidzieć, które produkty polecać klientom, bazując na ich trendach zakupowych. Moc API usług kognitywnych Microsoft - Cognitive Services – takich jak Text Analytics API, przyda się w wykrywaniu emocji, fraz kluczowych, tematów i języka w tekstach pozyskanych z danych Dynamics 365.
• Połączone usługi Azure Bot Service i Cognitive Services Language Understanding umożliwiają tworzenie potężnych botów wydajności. Dzięki integracji zewnętrznych systemów, takich jak kalendarz Office 365 i aplikacja z danymi klientów przechowywanymi w systemie ERP, rutynowe czynności można wykonywać szybciej i dokładniej.
• Uczenie maszynowe sprawdza się w optymalizacji asortymentu produktów detalicznych i planowaniu przestrzennym na poziomie lokalnym. Sztuczną inteligencję można stosować w modelach predykcyjnych, które opisują powierzchnie użytkowe, zastępowalność produktów, demografię klientów i nawyki zakupowe.

Systemy uczące się i konserwacja predykcyjna

Techniki konserwacji predykcyjnej są wykorzystywane do przewidywania momentu, w którym użytkowana maszyna ulegnie awarii po to, aby można było z wyprzedzeniem zaplanować konserwację urządzenia. Aby tworzyć modele predykcyjne, dane operacyjne z czujników IoT mogą być łączone z innymi źródłami danych, takimi jak warunki środowiska.

Strategia predykcyjna wykorzystuje uczenie maszynowe w nadzorowanym procesie uczenia się. Ten proces wymaga danych – pełnej historii życia serii urządzeń – do wyszkolenia modelu sztucznej inteligencji. Im bardziej kompletne są dane dotyczące okresu użytkowania, tym dokładniejszy jest model. Aby nauczyć się przewidywać awarie, dane muszą zawierać przypadki tych awarii. Strategia konserwacji predykcyjnej jest ukierunkowana na wymianę sprzętu i części na zasadzie just-in-time, żeby unikać nieplanowanych awarii i maksymalizować żywotność maszyn.

Analizy w czasie rzeczywistym mogą być konfigurowane bez konieczności zarządzania złożoną infrastrukturą i oprogramowaniem, co ułatwia konfigurację wskaźników takich jak wydajność maszyny, warunki pracy, zachowania i możliwość awarii.