Uczenie maszynowe to proces, w którym komputer, wykorzystując modele matematyczne danych, jest w stanie uczyć się bez bezpośrednich instrukcji. Jest to specjalistyczna gałąź sztucznej inteligencji, skoncentrowana na rozwijaniu algorytmów, które automatycznie się doskonalą poprzez zdobywanie doświadczenia, zdefiniowanego tutaj jako ekspozycja na dane. Uczenie maszynowe jest niezwykle użyteczne w sytuacjach, które wymagają prognozowania czy podejmowania decyzji, ale są zbyt skomplikowane lub niemożliwe do przetworzenia za pomocą tradycyjnych algorytmów. 

Uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie w wielu sektorach i branżach. Na przykład, jest wykorzystywane w: 

1. Aplikacjach rekomendujących produkty, które na podstawie preferencji i historii zakupów użytkowników sugerują im towary lub usługi. 

2. Edytorach tekstowych z funkcją autokorekty, które korygują błędy ortograficzne i gramatyczne w tekście. 

3. Systemach nawigacyjnych, które wyznaczają najefektywniejszą trasę do wybranego punktu, biorąc pod uwagę warunki ruchu drogowego i pogodowe. 

4. Wyszukiwarkach internetowych, które dostarczają użytkownikom najbardziej adekwatne i aktualne informacje na podstawie ich zapytań. 

5. Mechanizmach ochrony przed spamem, które filtrują niechciane wiadomości e-mail, zabezpieczając przed niepożądaną korespondencją. 

6. Technologiach rozpoznawania obrazów, które identyfikują obiekty, twarze, emocje lub znaki na zdjęciach i filmach. 

Istnieje wiele metod uczenia maszynowego, które są kategoryzowane na podstawie danych i algorytmów, z których maszyny korzystają do nauki. Typ uczenia maszynowego jest zależny od tego, czy maszyna otrzymuje dane wejściowe i wyjściowe, czy tylko dane wejściowe, a także czy jest nagradzana lub karana za swoje działania. Do głównych typów uczenia maszynowego zalicza się: 

Uczenie nadzorowane: maszyna otrzymuje dane wejściowe i wyjściowe z określonymi etykietami lub kategoriami. Uczy się ona na podstawie tych przykładów i szuka związków pomiędzy danymi wejściowymi a wyjściowymi. Głównym celem jest tu prognozowanie lub klasyfikacja danych. Przykłady zastosowań to ochrona przed spamem, rozpoznawanie obrazów czy autokorekta. 
 

Uczenie nienadzorowane: maszyna otrzymuje jedynie dane wejściowe bez określonych etykiet lub kategorii. Stara się ona na podstawie tych danych znaleźć wzorce lub grupy. Głównym celem jest tutaj eksploracja lub segmentacja danych. Przykłady zastosowań to analiza koszyka zakupowego, detekcja anomalii czy rekomendacja produktów. 
 

Uczenie ze wzmocnieniem: maszyna otrzymuje dane wejściowe i na ich podstawie wykonuje określone działania, za które otrzymuje nagrody lub kary. Uczy się ona na podstawie swoich doświadczeń i stara się maksymalizować nagrody oraz minimalizować kary. Głównym celem jest tutaj optymalizacja lub kontrola danych. Przykłady zastosowań to gry komputerowe, robotyka czy systemy nawigacyjne. 

Uczenie częściowo nadzorowane: maszyna otrzymuje zarówno oznaczone, jak i nieoznaczone dane wejściowe. Próbuje ona wykorzystać oba rodzaje danych do poprawy swojego uczenia. Głównym celem jest tutaj uzupełnianie lub poprawianie danych. Przykłady zastosowań to rozpoznawanie mowy i obrazu, klasyfikacja stron internetowych. 

Jednym z przykładów zastosowania uczenia maszynowego w praktyce jest aplikacja Dature, która służy do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy danych historycznych i bieżących, takich jak sprzedaż, ceny, promocje, pogoda, dni kalendarzowe czy trendy rynkowe. Na podstawie tych danych aplikacja generuje prognozy popytu na różnych poziomach agregacji i horyzontach czasowych, które pomagają w planowaniu produkcji, zamówień i dostaw.  
Aplikacja Dature dostosowuje się do specyfiki każdej branży i firmy, a także uwzględnia zmiany zachodzące na rynku.  

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.