D jak Deep learning: metoda uczenia maszynowa oparta na sieciach neuronowych 

Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem programów komputerowych, które potrafią się uczyć z danych i poprawiać swoje działanie. Uczenie maszynowe wykorzystuje różne algorytmy i modele matematyczne, które analizują dane i znajdują w nich wzorce i zależności. 

Głębokie uczenie jest podkategorią uczenia maszynowego, która opiera się na sztucznych sieciach neuronowych. Sztuczne sieci neuronowe to struktury składające się z wielu połączonych ze sobą elementów nazywanych neuronami, które symulują sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg. Neurony są zorganizowane w warstwy, które przekazują sobie sygnały i wykonują różne operacje matematyczne. 

Głębokie sieci neuronowe to takie sieci, które mają wiele warstw ukrytych między warstwą wejściową a wyjściową. Im więcej warstw ma sieć, tym bardziej złożone funkcje może ona realizować. Głębokie sieci neuronowe potrafią automatycznie wydobywać cechy charakterystyczne z surowych danych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty i używać ich do klasyfikacji, regresji, generowania czy optymalizacji. 

Głębokie uczenie ma wiele zalet w porównaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego. Po pierwsze, nie wymaga ręcznego definiowania cech danych przez ekspertów ludzkich, co jest czasochłonne i trudne. Po drugie, jest w stanie radzić sobie z dużymi ilościami danych nieustrukturyzowanych lub złożonych. Po trzecie, jest w stanie osiągać lepsze wyniki i dokładność niż inne metody. 

Głębokie uczenie ma również wiele zastosowań w różnych dziedzinach nauki i techniki. Niektóre z nich to: 

• Rozpoznawanie obrazów: głębokie sieci neuronowe potrafią identyfikować obiekty, twarze, emocje czy gesty na zdjęciach lub filmach. 

• Przetwarzanie mowy: głębokie sieci neuronowe potrafią rozumieć ludzką mowę i przekształcać ją na tekst lub odwrotnie. 
• Przetwarzanie języka naturalnego: głębokie sieci neuronowe potrafią analizować teksty i wydobywać z nich informacje, tłumaczyć je na inne języki lub generować nowe teksty. 
• Gra w gry: głębokie sieci neuronowe potrafią nauczyć się grać w gry planszowe lub komputerowe i pokonać ludzkich mistrzów. 
• Bioinformatyka: głębokie sieci neuronowe potrafią przewidywać strukturę białek czy interakcje między nimi. 

Aplikacja Dature wykorzystuje głębokie uczenie do generowania prognoz popytu dużych wolumenów danych. Dature analizuje dane takie jak historyczna sprzedaż, kalendarz i typ promocji, wpływ dni kalendarzowych, itp. Dodatkowo, Dature bierze pod uwagę dane zewnętrzne, takie jak prognozy pogody, dane makroekonomiczne, notowania giełdowe, etc. Dature używa głębokich rozmytych sieci neuronowych (ang. deep fuzzy neural networks), które łączą zalety głębokich sieci neuronowych i logiki rozmytej. Logika rozmyta to metoda matematyczna, która pozwala na opisywanie zjawisk nieprecyzyjnych lub niepewnych za pomocą zbiorów rozmytych i funkcji przynależności. Logika rozmyta pomaga w modelowaniu ludzkich procesów decyzyjnych i radzeniu sobie z niekompletnymi lub sprzecznymi danymi. 

Dzięki połączeniu głębokiego uczenia i logiki rozmytej, Dature jest w stanie generować trafniejsze prognozy w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Dature pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji wskazując istotność poszczególnych danych wchodzących do modelu sieci neuronowej (tzw. feature importance). 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.