Uczenie maszynowe – co to jest i jak działa?

Dane są nową walutą, więc uczenie maszynowe (znane też jako machine learning) napędza innowacje od automatyzacji po personalizację usług. Jak działa i gdzie można je stosować?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest uczenie maszynowe i jaka jest jego historia?
• Jakie są cechy charakterystyczne uczenia maszynowego?
• Jakie są metody uczenia maszynowego?
• Jak działa uczenie maszynowe?
• Jak analizować uczenie maszynowe?
• Jakie są ograniczenia uczenia maszynowego?
• Jakie są zalety uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe – definicja i historia

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to dziedzina sztucznej inteligencji, skupiona na tworzeniu i wykorzystywaniu modeli matematycznych do przewidywania wyników bez stosowania bezpośredniego programowania do rozwiązywania konkretnych problemów. Systemy uczenia maszynowego potrafią uczyć się z doświadczenia, więc im więcej danych dostaną, tym dokładniejsze mogą być ich przewidywania.

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która polega na tworzeniu modeli zdolnych do uczenia się i dokonywania prognoz lub decyzji na podstawie danych.

Definicja uczenia maszynowego

Teoretyczne podstawy uczenia maszynowego ukształtował Alan Turing w 1950 roku. Opublikował on wtedy pracę, w której zastanawiał się, czy maszyny mogą myśleć – dała ona początek testowi Turinga^[1]. W 1952 roku Arthur Samuel stworzył jeden z pierwszych programów uczących się, który grał w warcaby oraz zdefiniował uczenie maszynowe jako zdolność komputerów do nauki bez bycia jawnie zaprogramowanymi^[2].

W latach 60. i 70. XX wieku rozpoczęły się prace nad algorytmami, które mogłyby automatycznie poprawiać swoje działanie w miarę dostarczania nowych danych. W 1967 roku zaproponowano algorytm najbliższego sąsiada (ang. k-nearest neighbors algorithm), który umożliwiał klasyfikację obiektów na podstawie danych najbardziej do nich podobnych^[3]. W latach 80. z kolei rozwinęły się sieci neuronowe^[4], a także dopracowano wykorzystanie wstecznej propagacji, co przełożyło się na szybszy rozwój metod uczenia maszynowego^[5].

W lata 90. uczenie maszynowe zaczęło być szeroko stosowane w praktyce, m.in. dzięki rozwojowi teorii oraz narzędzi takich jak maszyna wektorów nośnych^[6]. W 1997 roku program Deep Blue firmy IBM pokonał mistrza świata w szachy, Garriego Kasparowa, co dowiodło rosnącej mocy obliczeniowej i skuteczności uczenia maszynowego^[7].

Na początku XXI wieku pojawił się termin głębokie uczenie – zyskał on popularność dzięki pracom Geoffreya Hintona i jego zespołu, którzy opracowali techniki efektywniejszego treningu głębokich sieci neuronowych^[8]. Uczenie głębokie szybko stało się dominującą metodą szkolenia modeli, co potwierdziło się w 2012 roku, kiedy AlexNet, model wykorzystujący tę metodę, wygrał konkurs ImageNet^{[9] [10]}. Trzeba też zauważyć, że bez rozwoju różnorodnych metod uczenia maszynowego niemożliwa byłaby rewolucja AI, która dokonała się w 2022 roku. Mówiąc inaczej, bez nich nie moglibyśmy dzisiaj korzystać z narzędzi, takich jak ChatGPT, Midjourney czy Google Gemini.

Cechy charakterystyczne uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe łączy w sobie statystykę, informatykę i teorię algorytmów. Dzięki niemu systemy komputerowe mogą poprawiać swoją wydajność na podstawie doświadczeń (czyli danych historycznych) bez konieczności bezpośredniego i jawnego programowania zachowań. Model uczy się poprzez proces, w którym dostosowuje parametry w odpowiedzi na różnice między rzeczywistymi a przewidywanymi wynikami.

Celem modeli uczenia maszynowego jest generalizacja z obserwowanych danych do nowych, niewidocznych sytuacji. Powinny one być w stanie przewidywać wyniki dla danych, których nigdy wcześniej nie widziały, bazując na wzorcach i zależnościach wyuczonych z danych treningowych. Oznacza to, że automatycznie adaptują one swoje parametry w odpowiedzi na zmiany w warunkach danych bez interwencji człowieka i mogą systematycznie wprowadzać nowe wzorce.

Uczenie maszynowe pozwala modelom wydobywać ukryte wzorce i zależności z danych, które mogą być trudne lub niemożliwe do zidentyfikowania przez ludzi. Modele mogą skutecznie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych, co jest szczególnie ważne w przypadku systemów big data, operujących na bardzo złożonych zestawach danych.

Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach życia – od automatycznego rozpoznawania mowy, przez autonomiczne pojazdy, po personalizowane rekomendacje w usługach internetowych. Ta wszechstronność sprawia, że jest to jedna z najszybciej rozwijających się technologii.

Metody uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe obejmuje różnorodne metody i techniki. Oto najważniejsze z nich:

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane to najczęściej stosowana metoda. Model uczy się na podstawie przykładów wejściowych oraz odpowiednich etykiet wyjściowych. Na tej podstawie próbuje wypracować funkcję, która dla danego wejścia przewiduje odpowiednie wyjście. Następnie testuje się go za pomocą nowego zestawu danych, aby ocenić jego zdolność do generalizacji. Przykłady zastosowań to klasyfikacja (np. rozpoznawanie obrazów, diagnoza medyczna) i regresja (np. przewidywanie cen nieruchomości).

Uczenie nienadzorowane

W tej metodzie modele uczą się znajdować strukturę lub wzorce w zbiorze danych bez wcześniej oznakowanych odpowiedzi. Często stosuje się je do grupowania podobnych instancji (clustering) i redukcji wymiarowości (dimensionality reduction), np. w segmentacji rynku dla strategii marketingowych lub kompresji danych.

Uczenie półnadzorowane

Metoda ta łączy w sobie elementy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego – model uczy się z częściowo oznakowanego zestawu danych, ale tylko niektóre dane mają przypisane etykiety. Przydaje się to, gdy etykietowanie danych jest kosztowne lub czasochłonne. Metodę tę stosuje się m.in. w klasyfikacji dokumentów.

Uczenie ze wzmocnieniem

W uczeniu ze wzmocnieniem model uczy się podejmować decyzje poprzez interakcje z otoczeniem. Model, nazywany agentem, wykonuje akcje i otrzymuje nagrody lub kary w zależności od efektywności tych akcji. Celem jest maksymalizacja sumy nagród. Jest szeroko stosowane w automatyce, grach komputerowych i robotyce.

Uczenie głębokie

Uczenie głębokie wykracza poza uczenie maszynowe, a także jest podejściem w ramach innych metod (np. może być nadzorowane, nienadzorowane), ale zasługuje na uwagę ze względu na swoje możliwości i zastosowania. Polega ono na stosowaniu głębokich sieci neuronowych zdolnych do modelowania bardzo złożonych funkcji dzięki wielu warstwom przetwarzającym. Stosuje się je w przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu mowy i analizie obrazów.

Transfer learning

Uczenie transferowe polega na wykorzystaniu wiedzy zdobytej przez model w jednym zadaniu do ulepszania rozwiązania w innym, pokrewnym zadaniu. Stosuje się ją, gdy dane dla drugiego zadania są ograniczone, ale pierwsze zadanie miało duży zestaw danych do nauki. Jest to często używana metoda w uczeniu głębokim, gdzie nauczone cechy z jednej sieci można przekazać do innej.

Działanie uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe działa na zasadzie analizy i interpretacji danych w celu tworzenia modeli zdolnych do przewidywania wyników lub podejmowania decyzji bez bezpośredniego programowania. Proces zaczyna się od zgromadzenia danych, które następnie przygotowuje się i przetwarza, aby algorytmy uczenia maszynowego mogły je wykorzystać. Dane muszą być oczyszczone, co oznacza usunięcie błędów, brakujących wartości czy duplikatów. Muszą być też znormalizowane, aby ułatwić proces uczenia, na przykład poprzez skalowanie wszystkich wartości do wspólnego zakresu.

Po przygotowaniu należy wybrać model uczenia maszynowego najlepiej dostosowany do specyfiki zadania. Trening kontrolują hiperparametry – konfiguracje (np. liczba warstw w sieci neuronowej czy liczba drzew w lesie losowym), których nie dostosowuje się ich w trakcie uczenia.

Model trenuje się na zbiorze danych uczących za pomocą algorytmów trenujących, czyli procesów matematycznych stosowanych do znalezienia najlepszych parametrów i struktur, które pozwalają możliwie najdokładniej odwzorować zależności występujące w danych. W uczeniu nadzorowanym, gdzie dane są etykietowane, model uczy się przewidywać etykiety na podstawie cech wejściowych. W przypadku uczenia nienadzorowanego model stara się znaleźć ukryte wzorce lub grupy w danych bez korzystania z etykiet.

Ważnym elementem procesu uczenia jest optymalizacja. Zwykle realizują ją algorytmy, takie jak spadek gradientu, które dostosowują parametry modelu w taki sposób, aby minimalizować różnice pomiędzy przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wynikami (w uczeniu nadzorowanym) lub maksymalizować miarę jakości modelu (w uczeniu nienadzorowanym). W uczeniu maszynowym ważna jest też funkcja straty. Służy ona do oceny, jak dobrze model radzi sobie z zadaniem przewidywania danych.

Po wytrenowaniu model testuje się za pomocą nowego zestawu danych nieużywanego podczas treningu. Pozwala to ocenić, jak dobrze model radzi sobie z nowymi danymi, co pozwala zmierzyć jego zdolności generalizacji. Sprawdza się też czy nie doszło do przeuczenia (overfitting) – sytuacji, w której model zbyt dokładnie dopasowuje się do danych treningowych, tracąc zdolność do generalizacji na nowych danych – lub niedouczenia (underfitting) – występuje ono, gdy model jest zbyt prosty, aby nauczyć się wzorców w danych, co również prowadzi do słabych wyników na nowych danych.

W przypadku sukcesu model można następnie wdrożyć do realnych zastosowań. Nie zmienia to faktu, że musi być on ciągle monitorowany i dostosowywany, aby był ciągle aktualny i skuteczny.

Analiza uczenia maszynowego

Pierwszym krokiem w ocenie modelu uczenia maszynowego jest zrozumienie, jak dobrze radzi on sobie z przewidywaniem danych, których nigdy wcześniej nie widział. W uczeniu nadzorowanym, gdzie model przewiduje etykiety dla danych wejściowych, najczęściej mierzy się dokładność, czyli procent prawidłowo zaklasyfikowanych przykładów. Jednak w przypadkach, gdy klasy są nierównomiernie reprezentowane, może ona nie być najlepszym wskaźnikiem, więc stosuje się metryki, takie jak precyzja, czułość czy miara F1, która jest harmonijną średnią precyzji i czułości.

Dla zadań regresji, gdzie model przewiduje wartość ciągłą, korzysta się z takich metryk jak średni błąd bezwzględny (MAE) i średni błąd kwadratowy (MSE). Pomagają one zrozumieć, jak bardzo średnio przewidywania modelu odbiegają od rzeczywistych wartości.

W analizie skuteczności modelu pomaga też walidacja krzyżowa – dzięki niej można lepiej zrozumieć, jak model będzie działał w praktyce, dzieląc dane na kilka podzbiorów i przeprowadzając wielokrotne treningi i testy. Każdy podzbiór danych służy zarówno jako dane treningowe, jak i testowe w różnych iteracjach, co pozwala ocenić stabilność i zdolność generalizacji modelu.

Ważne jest również zwrócenie uwagi na interpretowalność modeli. W wielu zastosowaniach, zwłaszcza tych regulowanych prawem, takich jak kredyty hipoteczne czy opieka zdrowotna, ważne jest, aby móc wyjaśnić, dlaczego model podjął określoną decyzję. Techniki, takie jak LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) czy SHAP (SHapley Additive exPlanations), pozwalają zrozumieć wkład poszczególnych cech wejściowych w przewidywania modelu.

Ograniczenia uczenia maszynowego

Podstawowym ograniczeniem uczenia maszynowego są dane – ich jakość i ilość bezpośrednio wpływają na wydajność modelu. Jeśli dane treningowe są niekompletne, obarczone błędami lub stronnicze, modele mogą być nieefektywne lub wykazywać błędy. Z kolei stronniczość w danych może prowadzić do utrwalania lub wzmacniania istniejących uprzedzeń, co jest szczególnie problematyczne w zastosowaniach społecznych i etycznych, takich jak rekrutacja czy systemy sądowe. Nie należy też zapominać, że niektóre metody uczenia maszynowego wymagają dużych ilości danych, które mogą być trudne lub kosztowne do zebrania.

Zaawansowane modele uczenia maszynowego, szczególnie te wykorzystujące głębokie uczenie, wymagają znacznych zasobów obliczeniowych i energetycznych, co może ograniczać ich dostępność i zastosowanie w przypadku mniejszych organizacji lub w urządzeniach o ograniczonej mocy obliczeniowej. Duże koszty mogą także opóźniać wdrożenie modeli.

Wiele zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, zwłaszcza tych wykorzystujących uczenie głębokie, działa w sposób trudny do zinterpretowania przez ludzi. Brak przejrzystości decyzji podejmowanych przez model może być problematyczny w obszarach wymagających jasnej odpowiedzialności i możliwości wyjaśnienia decyzji.

Modele uczenia maszynowego mogą być podatne na ataki, w tym na manipulację danymi wejściowymi, które mogą prowadzić do błędnych predykcji. Stanowi to szczególny problem w zastosowaniach, takich jak bezpieczeństwo cyfrowe, gdzie przeciwnicy mogą celowo wprowadzać zakłócenia. Modele mogą mieć też trudności z adaptacją do zmian warunków lub danych.

Zalety uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe pozwala na automatyzację wielu procesów, które wcześniej wymagały interwencji człowieka, co nie tylko przyspiesza działanie i zwiększa efektywność, lecz także zmniejsza ryzyko błędów ludzkich. W przemyśle produkcyjnym systemy uczenia maszynowego mogą automatycznie monitorować i dostosowywać parametry maszyn w celu zapewnienia optymalnej jakości i wydajności produkcji.

Uczenie maszynowe jest też niezwykle skuteczne w analizie ogromnych ilości danych, co pozwala organizacjom lepiej zrozumieć swoje działania, optymalizować procesy i podejmować lepsze decyzje. Firmy zajmujące się handlem detalicznym wykorzystują uczenie maszynowe do analizowania zachowań zakupowych klientów i optymalizacji zapasów.

Uczenie maszynowe umożliwia tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dla użytkowników, dostosowując produkty i usługi do ich indywidualnych potrzeb. W mediach społecznościowych i e-commerce algorytmy uczenia maszynowego stosuje się do dostarczania rekomendacji produktów lub treści dopasowanych do preferencji poszczególnych użytkowników.

Uczenie maszynowe może też zwiększać wydajność operacyjną, jednocześnie redukując koszty przez automatyzację zadań, które wcześniej wymagały czasochłonnej pracy ludzkiej. W bankowości i finansach algorytmy wykorzystuje się do automatycznego przetwarzania i analizy kredytowej, co przyspiesza procesy decyzyjne.

Uczenie maszynowe jest w stanie przewidywać przyszłe trendy i zachowania na podstawie danych historycznych z wyjątkową dokładnością. W meteorologii modele przewidują warunki pogodowe, pomagając w planowaniu i zarządzaniu sytuacjami kryzysowymi. W sektorze zdrowia algorytmy mogą przewidywać epidemie czy wyniki leczenia pacjentów.

Uczenie maszynowe pomaga też wprowadzić nowe produkty i usługi, takie jak inteligentni asystenci, autonomiczne pojazdy czy systemy diagnostyczne w medycynie. Jest też niezwykle skuteczne w analizie i interpretacji obrazów oraz dźwięków, co znajduje zastosowanie w rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego czy monitorowaniu bezpieczeństwa.