Machine Learning

Pamiętasz jak testowałem algorytm rozpoznający koty i psy na zdjęciach? Nie? To nic nie szkodzi. Sam też możesz przetestować o wiele bardziej zaawansowany algorytm od Googla rozpoznający to co znajduje się na zdjęciu. Jak? Wystarczy pobrać aplikację Obiektyw z Google Play i cieszyć się możliwościami jakie dale Machine Learning. W dzisiejszym wpisie chciałbym Ci pokazać, jak Machine Learning jest wykorzystywany już dzisiaj i kiedy możesz mieć z nim styczność.

Autonomiczne Samochody

Absolutnie najbardziej medialnym zastosowaniem algorytmów ML są autonomiczne samochody. Wsiadasz, wybierasz adres pod który auto ma Cię zawieść i reszta dzieje się sama. Czysta magia. Źródłem tej magii jest zaimplementowany w samochodzie algorytm samo uczący się. Algorytm w trybie rzeczywistym interpretuje obraz płynącego z kamer zainstalowanych w samochodzie i w zależności od sytuacji na drodze podejmuje wyuczone działanie. Najprawdopodobniej w niedalekiej przyszłości człowiek w ogóle przestanie kierować pojazdy. Już dzisiaj oprócz autonomicznych samochodów mamy autonomiczne ciężarówki i statki. Osobiście zaskakujące dla mnie jest to, że nie ma informacji o autonomicznych pociągach. Według mnie jest to obszar, gdzie wdrożenie autonomicznych lokomotyw nie powinno stanowić żadnego problemu, ale pewnie o czymś nie wiem. W każdym razie człowiek jest w większości wypadków przyczyną zdarzeń drogowych, więc chcąc podnieść bezpieczeństwo w transporcie nie unikniemy eliminacji błędów ludzkich poprzez pełną automatyzację.

Capcha

Ciekawostką, jaką ostatnio poznałem jest fakt, że w popularnych i nie lubianych testach weryfikujących czy jesteś botem czy człowiekiem (Capcha) algorytmy ML mylą się rzadziej niż ludzie. Wiesz już, że algorytmy ML potrafią rozpoznawać obrazy. W praktyce idzie im to znacznie lepiej niż ludziom. Pewnie z tego samego powodu ML zaczęto wykorzystywać do diagnostyki zdjęć rentgenowskich pod kątem wczesnego wykrywania raka płuc. Z informacji podanych do publicznej wiadomości wynika, że algorytmy wychwytują zmiany rakowe na bardzo wczesnym etapie, zanim ludzkie oko jest w stanie wyłapać jakikolwiek element na zdjęciu wskazujący, że coś się dzieje. Mówi się również o tym, że przyszłość diagnostyki leży w dedykowanych algorytmach ML. Łatwo sobie wyobrazić dlaczego. Jeden lekarz może posiadać tylko i wyłącznie swoją wiedzę i doświadczenie. Jeden algorytm ML może posiadać wiedzę wszystkich lekarzy świata i całą wiedzę spisaną w postaci podręczników, a nawet nagrań wideo i audio. To niesamowicie zwiększa możliwości diagnostyczne. Wracając, do badań zdjęć rentgenowskich, tutaj znajdziesz więcej informacji w tym temacie: https://aijs.rocks/inspire/chest-xray-diagnosis/

Rynek pracy

Trzeci przykład wykorzystania algorytmów ML, jaki chciałbym Ci przestawić, to wirtualny asystent na rynku pracy. Nazywa się Emplobot i jest dziełem polskich programistów. Idea polega na tym, że chatboot na podstawie krótkiej rozmowy z Tobą tworzy Twój wirtualny profil, a następnie dopasowuje go do potrzeb pracodawców, zebranych od pracodawców. Algorytm cały czas “uczy się” żeby lepiej dopasowywać potrzeby pracowników i pracodawców. Dzięki pracy Emplobota czas oszczędzają pracownicy i pracodawcy. Ci pierwsi raz udostępniają swoje dane i nie muszą wysyłać setek CV do różnych firm. Pracodawcy z kolei otrzymują propozycje kandydatów po wstępnej selekcji. Pomysł bardzo mi się podoba i kibicuję tej inicjatywie z całego serca.

Inne obszary zastosowania ML

Wspomniałem tylko o trzech obszarach gdzie ML jest wykorzystywany, ale zastosowań obszarów w których ML świetnie się sprawdza jest dużo więcej. Asystent google, platformy e-commerce, portale z poradami prawnymi czy nawet Windows 10. Zastosowań dla ML jest bardzo dużo i trudno mi wyobrazić sobie świat za dziesięć lat, wiedząc jak szybko rozwija się cała branża Machine Learningu i jak szeroko może być stosowana. Mam tylko nadzieję, że wszystko to co uda się stworzyć będzie wykorzystane na korzyść ludzkości.

No comments
Krzysztof NyrekMachine Learning

Related Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *