Strojové učení je proces vedení počítačů k interpretaci a zpracování dat, čímž nabývají schopnost samostatného učení na základě vzorců a dostupných informací – tak, jak to vykonává lidský mozek.
Co je to strojové učení (Machine learning ML)
Strojové učení je odvětví nebo podobor umělé inteligence (AI) a počítačové vědy, který umožňuje počítačům učit se z dat a zlepšovat svůj výkon bez explicitního programování a přímých instrukcí.
Strojové učení se snaží napodobovat způsob, jakým se učí lidé, a pracovat na zlepšení přesnosti.
Využívá statistické metody k analýze a interpretaci vzorců a struktur v datech, což umožňuje systémům adaptaci a zlepšení s každou novou datovou sadou.
Jak strojové učení funguje
Strojové učení nebo učení strojů funguje na principu získávání zkušeností a následnému rozšiřování poznatků, které už má. Postup učení je tedy stejný nebo minimálně podobný tomu, jaký využívají lidé. Strojové učení pracuje s obrovským množstvím dat, které se učí kategorizovat, rozeznávat a následně informace mezi sebou propojovat a dávat do souvislostí.
Rozdíl v porovnání s lidským učením je ten, že strojové učení dokáže zpracovávat až nepředstavitelné množství dat.
Příklad strojového učení
Na to, abychom počítač naučili detekci nějakého objektu poskytneme algoritmu možnost se učit samostatně. Dáme mu tisíce vzorových obrázků konkrétního objektu, na kterých se naučí specifika, vlastnosti, vzorce a rysy daného objektu. Postupně se počítač v rozeznávání zlepšuje a výsledkem je model neuronové sítě, díky kterému dokáže vyhodnotit i dosud neznámé obrázky, protože disponuje znalostmi, které získal „učením“.
Základ strojového učení
Základem strojového učení je algoritmus, který se „učí” z dat a své znalosti umí rozšiřovat bez lidského zásahu. Algoritmy jsou naprogramované k samostatnému hledání vzorců a vztahů v přístupných datech.
Použití strojového učení
Strojové učení najde uplatnění v širokém spektru aplikací, od doporučovacích systémů, které nám ukazují, co si přečíst, poslechnout nebo koupit, přes autonomní vozidla, která analyzují data ze senzorů pro bezpečnou jízdu, až po medicínské diagnózy, kde pomáhá při identifikaci nemocí na základě obrazových dat. Další příklady zahrnují finanční trhy pro predikci cen akcií, zpracování přirozeného jazyka pro rozpoznávání hlasu nebo překlad mezi jazyky a mnoho dalších.
Strojové učení se dá využít i v systémech vizuální kontroly, například k detekci vad výrobků nebo k efektivní a rychlé kontrole kvality.
Co dělá specialista pro strojové učení
V procesu strojového učení hraje důležitou roli i samotný specialista, který pracuje na úkolech jako je shromažďování a předzpracování dat nebo výběr modelu a jeho nasazení. Zpracování dat zahrnuje i čištění a transformaci dat z různých zdrojů a formátů, například databáze, textové soubory, obrázky, zvuk, video atd. V neposlední řadě experimentuje s modely a vybírá ten správný pro konkrétní potřeby datasetu. Po nasazení modelu probíhá testování výkonu a přesnosti modelu.
Role specialisty na strojové učení spočívá i ve vývoji algoritmů a identifikaci vzorů, díky kterým jsou počítače schopny dále pracovat s poskytnutými daty (tzv. Supervised learning).
Pododbory umělé inteligence: Strojové učení, neuronová síť, hluboké učení
Jádrem vztahu mezi strojovým učením, neuronovými sítěmi i hlubokým učením je umělá inteligence. Ta zastřešuje všechny procesy, které jsou prováděny za její pomoci. Strojové učení, neuronové sítě i hluboké učení jsou dílčími oblastmi umělé inteligence.
Strojové učení a umělá inteligence
K tomu, aby strojové učení mohlo pracovat s daty, je potřebná umělá inteligence (AI). Na druhé straně strojové učení pomáhá umělé inteligenci učit se z dat a tím zvyšovat výkon, aniž by bylo potřeba dalšího programování.
Strojové učení umožňuje identifikovat vzorce, předvídat výsledky a upravovat své akce na základě získaných dat.
I když jsou mezi strojovým učením a umělou inteligencí rozdíly, výsledky obou oborů jsou inteligentní softwary, které jsou schopny zvládat i složitější úkoly.
Neuronová síť
Využití neuronové sítě jako metody umělé inteligence spočívá v tom, že je schopna učit počítače takovým způsobem, který se podobá učení lidského mozku. Jde o proces, který k učení využívá propojené uzly neboli neurony ve vrstvené struktuře připomínající lidský mozek. Tato struktura se skládá z několika vrstev, které vytvářejí jednotlivé neurony.
Neuronové sítě jsou navrženy tak, aby napodobovaly mozkové funkce – především to, jak navzájem neurony signalizují. Neuronová síť se skládá ze vstupní i výstupní vrstvy a mezi nimi je několik rozhodovacích vrstev. Každý uzel nebo umělý neuron se připojuje k jinému a má přidruženou váhu a práh. V případě sčítání vstupů je směrodatné, jestli výsledná hodnota převyšuje prahovou hodnotu a pokud ano, uzel odešle data do jednoho nebo více uzlů v další vrstvě. V případě nižší hodnoty nebudou předána žádná data.
V neuronových sítích rozlišujeme mezi základní a hlubokou neuronovou sítí – vše v závislosti na počtu vrstev.
Tímto způsobem neuronové sítě řeší komplikované problémy, jako je rozpoznávání tváři, sumarizace dokumentů nebo jiné komplikované problémy, s větší přesností.
Hluboké učení (Deep learning) a umělá inteligence
Hluboké učení (z angl. Deep learning) je podmnožinou strojového učení a neuronových sítí. Deep learning je založen na samostatném zdokonalování bez lidského zásahu, a to za pomoci zkoumání algoritmů.
Rozdíl mezi hlubokým učením a konvenčním strojovým učením je ten, že při strojovém učení musí expert strávit jistý čas tím, aby detekoval funkce, díky kterým software objeví například vady na výrobku. Zatímco při hlubokém učení stačí systému dodat velké množství obrázků a systém se autonomně naučí funkce a specifika, která představují danou vadu výrobku.
Pojmenování hlubokého učení pramení z toho, že využívá velkých objemů dat a zapojuje současně více vrstev v neuronové síti.
Metody a techniky strojového učení
Učení může probíhat různými způsoby, ale obvykle se rozděluje do čtyř hlavních kategorií.
- Strojové učení pod dohledem (Supervised Learning)
Při učení pod dohledem se k trénování algoritmů používají vstupní datové sady, které jsou označeny štítky. Cílem je naučit stroj obecná pravidla, která budou využita ke klasifikaci nebo předpovědi štítků pro nové vstupy na základě naučených vzorců z trénovacích dat.
- Strojové učení bez dozoru (Unsupervised Learning)
Metody strojového učení bez dozoru naopak pracují s neoznačenými nebo neklasifikovanými datovými sadami. Cílem takového učení je odhalení a identifikace vzorců a struktury v dostupných datech. V tomhle způsobu učení se využívá například shlukování (ang. Clustering), kdy algoritmy jednotlivá data seskupí na základě podobností.
Unsupervised Learning je typ metody, která se často používá u dat, kde není předem známá jejich struktura.
- Strojové učení s částečným dohledem (Semi-Supervised Learning)
Strojové učení s částečným dohledem kombinuje prvky Supervised i Unsupervised learning. Tato kombinovaná metoda je vysoce efektivní a nákladově přijatelná, protože pracuje jak s označenými, tak i s neoznačenými daty. Algoritmy jsou tak trénovány na podmnožině správně označených dat, přičemž získané znalosti jsou použity na označení zbývajících neoznačených dat ze vzorku.
- Posílení algoritmů (Reinforcement Learning)
Při metodě posíleného učení se stroje učí přijímat rozhodnutí, na základě integrace s prostředím. Algoritmus se zlepšuje na základě pozitivních a negativních signálů. Tato metoda se využívá například při vývoji aut bez řidičů, kdy se systém učí z interakce s prostředím a na základě toho dešifruje nejlepší postup v daném scénáři. Základem je dynamické rozhodování na základě měnících se podmínek.
Využití strojového učení
Díky pokroku v oblasti výpočetní techniky, dostupnosti obrovského množství dat a vývoji nových algoritmů strojového učení dosahuje tento obor výsledků, které byly ještě před několika lety považovány za nemožné.
- Překonání lidských schopností
V případech, které vyžadují rychlou analýzu velkých objemů dat nebo vysokou přesnost, strojové učení již překonalo lidské schopnosti. Příkladem jsou oblasti jako rozpoznávání obrazu, kde algoritmy strojového učení dosahují větší přesnosti než lidé v rozpoznávání a klasifikaci objektů v obrázcích nebo videu.
- Zlepšení rozhodování a predikcí
Strojové učení umožňuje automatizovat rozhodovací procesy a zlepšit kvalitu predikcí ve finančnictví, zdravotnictví, energetice, dopravě a mnoha dalších odvětvích. Ve zdravotnictví například pomáhá při diagnostice onemocnění na základě analýzy obrazových dat z MR, CT skenů a dalších diagnostických zobrazovacích technik. V oblasti financí se používá pro automatizované obchodování, hodnocení rizik a detekci podvodů.
- Personalizace a doporučovací systémy
Strojové učení stojí v pozadí mnoha doporučovacích systémů, které denně používáme, ať už jde o streamovací služby, e-commerce platformy nebo sociální sítě. Algoritmy strojového učení analyzují naše chování, preference a interakce, aby nám poskytly co nejrelevantnější obsah, produkty nebo služby.
- Strukturování dat
Nacházení struktury v datech je další zásadní využití strojového učení. Týká se identifikace vzorů, skupin nebo vztahů v datech, často bez předem definovaných kategorií nebo tříd. Tento proces, známý také jako shlukování nebo klastrování, umožňuje objevovat skryté struktury v datech, což je klíčové pro různé analytické účely a podporu rozhodování ve vědě, inženýrství, sociálních vědách, marketingu a mnoho dalších oblastech.
- Detekce anomálií
Detekce anomálií je proces identifikace vzorků v datech, které se výrazně liší od očekávaného chování. Tyto neobvyklé vzorky mohou naznačovat důležité, často kritické jevy, jako jsou poruchy v systémech, finanční podvody, síťové bezpečnostní hrozby, nebo vadné výrobky.
Využití strojového učení v ATEsystem
Kombinace strojového a hlubokého učení představuje průlomovou technologii, která rozšiřuje možnosti automatizace a zvyšuje přesnost vizuálních inspekčních systémů.
Firma ATEsystem aplikuje metody hlubokého učení pro zpracování a analýzu obrazu, což umožňuje vykonávat vizuální inspekce s vynikající přesností a hlavně efektivitou.
Tento přístup je zásadní zejména tam, kde tradiční algoritmy strojového vidění narazí na své limity vzhledem ke složitosti nebo variabilitě analyzovaných výrobků.
Integrací systémů vizuální kontroly na klíč do svých řešení poskytuje ATEsystem svým klientům nástroje pro zlepšení kontroly kvality a optimalizaci kontrolních procesů, což vede ke zlepšení efektivity výroby a snížení výrobních nákladů.
