Mašininis mokymąsis (angl. „Machine Learning”) yra technologija, kuri yra sudedamoji Dirbtinio intelekto (angl. „Artificial Intelligence” arba santrumpa „AI”) dalis.
Kas yra mašininio mokymosi modelis?
Geriausia duoti pavyzdį. Sakykime, turime duomenų bazę su nekilnojamo turto paradimo istorija – namų plotai ir pardavimo kainos. Tai būtų mokymosi duomenys. Užduotis būtų sukurti modelį, kurio pagalba būtų galima realiu laiku gauti prognozuojamą namo pardavimo kainą. Modelis yra matematinis (statistinė) funkcija ar matematinių (statistinių) funkcijų grupė, pagal kurį būtų paskaičiuojama šio planuojamo pirkti/parduoti namo kaina. Toks modelis yra užrašomas programiniu kodu ir įterpiamas programiniame kode, kuris sprendžia kažkokia konkrečią užduotį. Aišku, tai yra supraprastintas modelis, su vienu kintamuoju. Tokių kintamųjų gali būti daug, pavyzdžiui, statybos metai, statybos tipas (mūrinis, blokinis, …), šildymo tipas ir t.t. Pirmu atveju tai būtų regresijos modelis su vienu kintamuoju, antru atveju regresijos modelis su daugeliu kintamųjų. Mašininio mokymosi esmė yra ta pati – iš istorinių duomenų sukurti matematinį modelį, pagal kurį galėtų prognozuoti kitus duomenis. Vienu atveju modelius reikia apmokyti, kitais atvejais sistema mokosi pati. Tai vadinamieji prižiūrimas modelio mokymas (angl. „supervised learning”) ir neprižiūrimas (angl. „unsupervised learning”). Mašininis mokymasis gali dirbti su bet kokio pobūdžio informacija, pvz., su skaičiais, tekstu, paveikslėliais, garsu ir t.t. Visi duomenys yra verčiami į skaitmenis ir tada yra kuriami modeliai. Bet čia jau prasideda niuansai, kurie turėtų būti svarbūs tik specialistams.
Kaip pritaikyti mašininį mokymąsi versle?
Taigi, verslininkui svarbu yra žinoti tai, kad (kas buvo paaiškinta aukščiau), mašininį modelį galima panaudoti ten, kur egzistuoja istoriniai duomenys. Taigi, norint mašininį mokymąsi (angl. „Machine Learning”) panaudoti versle, reikia kaupti duomenys toje srityje, kurią norite automatizuoti ar analizuojant gauti informaciją realiu laiku.
Praktikoje yra paplitę visiems prieinami produktai, kaip pavyzdžiui, ChatGTP. Tai yra plataus vartojimo produktas, kurio funkcialumą galima panaudoti API pagalba. Verslams dažniausiai gi reikia spręsti unikalias problemas, todėl šitie visiems prieinami dirbtinio intelekto produktai ne visada tinka.Tokiu atveju reikalingas unikalus tik tam verslui tinkantis efektyvus sprendimas, kuris yra kuriamas pasinaudojant mašininio mokymosi / dirbtinio intelekto karkasais (pvz., TensorFlow, PyTorch ir pan.) arba modelio kūrimu „nuo nulio”. Štai tokiu atveju mūsų įmonė gali padėti. Mes analizuojame kliento pateiktą problemą, kurią galima spręsti Mašininio mokymosi/Dirbtinio intelekto pagalba, parenkame tinkamas technologijas, arba kuriame modelius ir rašome programinį kodą.