Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja – co to jest? Jaką rolę odgrywają w procesie modernizacji systemów informatycznych w firmie?

Uczenie maszynowe (ang. machine learning/ML) to zaawansowana metoda analityczna dot. danych, która polega na zautomatyzowanym tworzeniu modeli. W myśl zasady machine learningu algorytmy potrafią się samodzielnie uczyć – identyfikując wzorce oraz mogą podejmować decyzje z ograniczoną ingerencją człowieka.

Uczenie maszynowe jest traktowane również jako systemy uczące się, czyli dziedzina sztucznej inteligencji w 100% dedykowana algorytmom, poprawiającym się automatycznie przez ekspozycję na konkretne dane.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja – charakterystyka

Dzięki odpowiednio zaprogramowanym algorytmom proces pozyskiwania danych oraz ich analizy staje się coraz bardziej zautomatyzowany, podatny na ulepszenia i rozwoju na większą skalę.

Uczenie maszynowe ML i AI pozwala zmaksymalizować 3 główne elementy:

• bezawaryjność,
• efektywność,
• wydajność.

Warto również wspomnieć, że machine learning przyczynia się w dużym stopniu do redukcji kosztów – podobnie jak nasze rozwiązania cyfrowe wspierające rozwój przedsiębiorstw dzięki digitalizacji i automatyzacji.

Jak działa usługa InSight w Iron Mountain?

W Iron Mountain oferujemy różne rozwiązania cyfrowe. Najbardziej zaawansowane to InSight, które umożliwia zarządzanie informacjami w sposób holistyczny. InSight czyli platforma do zarządzania treścią wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, co pozwala na wydobycie potencjału ukrytego w danych znajdujących się w dowolnym miejscu. Z usługą InSight masz możliwość zdigitalizować papierowe dokumenty swojej firmy, a także zautomatyzować kolejne procesy zarządzania nimi.

Skorzystanie z usługi InSight od Iron Mountain pozwala usprawnić procesy w taki sposób, aby przekształcić dokumenty fizyczne, które zajmują cenną przestrzeń na dokumenty cyfrowe. Dzięki temu zyskasz dodatkowe miejsce w biurze i oszczędzisz zbędnej pracy osobom zatrudnionym. Będą one mogły poświęcić czas na wykonywanie zadań o wyższym priorytecie.

Za sprawą digitalizacji i automatyzacji można uzyskać m.in.:

• bezpieczną ochronę informacji – wszystkie dane będą przechowywane w formie zaszyfrowanej,
• centralizację dostępu – dokumenty można w łatwy sposób pozyskiwać z repozytoriów w chmurze, plików współdzielonych oraz systemów zarządzania treścią (znacznie ułatwia to łączność z zasobami).
• szybkie wyszukiwanie – za pomocą technologii rozpoznawania znaków (OCR) tekst można bezproblemowo wyszukiwać w treści dokumentów (ewentualnie w przypisanych indeksach i plikach dowolnego rodzaju) w ponad 50 językach.

Iron Mountain InSight – wyższy poziom zarządzania informacjami

Usługa InSight od Iron Mountain to doskonałe rozwiązanie do rozwoju i modernizacji firm z różnych sektorów.

W jakich branżach InSight może pomóc w zarządzaniu informacją?

1. Ubezpieczenia

Duże zbiory danych o Klientach i umowach wymagają odpowiedniego przechowywania. Sztuczna inteligencja (AI) w usłudze InSight może pomóc w digitalizacji i indeksowaniu danych wszelkiego typu, co przełoży się na lepsze wyniki wyszukiwań i odnajdywanie niezauważalnych na pierwszy rzut oka prawidłowości. To z kolei pozwoli zmniejszyć koszty i jednocześnie zwiększy bezpieczeństwo procesów ubezpieczeniowych.

2. Energetyka

InSight od Iron Mountain to doskonałe rozwiązanie, aby zoptymalizować własną dokumentację i zarządzanie informacjami. Ze względu na różne typy danych wykorzystywanych w sektorze energetycznym uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja zidentyfikują treści powiązane z określonymi geolokalizacjami. InSight to skuteczny sposób na odpowiednie oznaczanie i zarządzanie zdjęciami sejsmicznymi oraz analizami geoprzestrzennymi. Możliwość analizy wszystkich dostępnych danych jednocześnie pozwoli geologom i fizykom podejmować trafne decyzje dotyczące energetyki.

3. Kredyty hipoteczne i bankowość

Dokumentacja bankowa i hipoteczna liczy wiele stron, dlatego tak ważne jest zintegrowanie wszystkich informacji w jednym miejscu. Iron Mountain InSight pozwala jednocześnie przeanalizować takie dokumenty jak arkusze kalkulacyjne, zewnętrzne dane oraz pakiety dokumentacji hipotecznej pod kątem obowiązujących aktualnie wymogów regulacyjnych i przepisów dotyczących prywatności w usługach finansowych.

4. Media i rozrywka

Zasoby medialne, takie jak filmy i zdjęcia, wymagają odpowiedniego przechowywania. Automatyzacja procesów w InSight pozwala na identyfikowanie zasobów medialnych różnego pochodzenia i analizowanie ich na podstawie zbiorów metadanych. W odniesieniu do tych danych możesz:

1. Chronić markę.
2. Znajdować odpowiedniki między materiałami oryginalnymi a edytowalnymi.
3. Identyfikować znane osoby.
4. Zintegrować zewnętrzne repozytoria w jedną sieć.

Postaw na sprawdzonego partnera, jakim jest usługa InSight od Iron Mountain i wykorzystaj cały potencjał ukryty w danych Twojej organizacji.

Uczenie maszynowe (machine learning) oraz artificial intelligence – jakie jest ogólne zastosowanie ML?

Według serwisu Wikipedia¹ uczenie maszynowe ma prowadzić do konkretnych, skrupulatnie ustalonych celów, m.in. do kreowania nowych pojęć, formułowania tzw. reguł decyzyjnych czy też zdobywania wiedzy dzięki dokładnej interakcji z otoczeniem. To nie wszystko, bowiem machine learning umożliwia:

• przyswajanie nowych zagadnień i struktur za sprawą analogii i uogólnienia,
• formułowanie wiedzy, którą bez problemu zrozumie człowiek,
• weryfikowanie nieznanych prawidłowości w systemach informacyjnych.

Zastosowanie uczenia maszynowego ML i AI – korzyści

Korzyści związane z uczeniem maszynowym ML i AI przedstawiają się następująco:

• dogłębna weryfikacja zależności w dużych bazach danych,
• opracowywanie złożonych problemów,
• użytkowanie olbrzymich baz danych.

Biorąc pod uwagę obecne informacje dostępne w sieci, można śmiało wywnioskować, że uczenie maszynowe (ML) nieustannie się rozwija, znajdując nowe praktyczne zastosowania. W przyszłości każdy techniczny aspekt będzie zawierał chociaż minimalną implementację algorytmów maszynowego uczenia się.

¹ https://pl.wikipedia.org/wiki/Uczenie_maszynowe

Aktualnie ML i AI znajduje bardzo praktyczne zastosowanie, m.in. w oprogramowaniu do rozpoznawania mowy, automatycznej nawigacji i sterowaniu oraz analizie i klasyfikacji danych.

Oprogramowanie do rozpoznawania mowy – przykłady zastosowania ML i AI.

• rozwój robotów,
• rozpoznawanie mowy ludzkiej,
• automatyzacja czynności domowych za pomocą głosu.

Automatyczne nawigacja i sterowanie – przykłady zastosowania ML i AI.

• odnajdywanie prawidłowej drogi w obrębie nieznanych obszarów,
• kierowanie statkiem kosmicznym (NASA Remote Agent) oraz pojazdem (ALVINN),
• szeroko pojęta automatyzacja dot. systemów produkcji i wydobycia (np. w przemyśle i górnictwie).

Analiza i klasyfikacja danych – przykłady zastosowania ML i AI. 

• wykrywanie prania pieniędzy,
• przewidywanie i weryfikacja trendów na rynkach finansowych (na podstawie danych makro- i mikroekonomicznych),
• rozpoznawanie pisma konkretnej osoby na podstawie przykładów.

Uczenie maszynowe – ograniczenia i problemy

Systemy związane z uczeniem maszynowym są nadal zależne od konkretnych działań podejmowanych przez człowieka. Co więcej – samo projektowanie systemu wymaga od człowieka określenia sposobów pozyskiwania wiedzy oraz jej finalnej prezentacji.

Oprócz etapu tworzenia systemu istnieją trzy główne problemy, a mianowicie:

• system jest zależny od środowiska (prowadzi to w niektórych przypadkach do błędnej interpretacji lub niewystarczająco kompleksowej analizy),
• dane mogę być częściowo sprzeczne (ze względu na brak umiejętności definiowania ograniczeń dziedzinowych),
• poprawność generowanych wniosków (według austriackiego filozofa – Poppera zajmującego się interpretacją ML i AI wiedza zdobyta przez omawiane systemy ma charakter domyślny, przez co rozumowanie indukcyjne nie może zostać w pełni udowodnione).

W konsekwencji wiedza, która jest pozyskiwana przez tzw. uczenie maszynowe, powinna być kontrolowana przez człowieka, wg. konkretnych kryteriów, natomiast system powinien być zdolny wyjaśnić swoje stanowisko w razie pytań.

Jaką rolę odgrywa uczenie maszynowe w procesie modernizacji systemów informatycznych w firmie? Podsumowanie

Uczenie maszynowe w procesie modernizacji systemów informatycznych w firmie odgrywa bardzo istotną rolę – dostarczając dane, przetwarzając je w zestawy możliwe do wykorzystania w praktyce, a dodatkowo prezentując przewidywane rezultaty. Wszystko dzieje się schematycznie. Mechanizmy analityczne działają z dużą wydajnością, w olbrzymiej skali, będąc dużym ułatwieniem dla człowieka.