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 algortm od Googla rozpoznający to co znajduje się na zdjęciu. Jak? Wystarzy pobrać aplikację Obiektyw z Google Play i cieszyć się możliwościami jakie dale Machine Learning. W dzisijeszym 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 Cie zawieść i reszta dzieje się sama. Czysta magia. Źródłem tej magii jest zaimplementowany w samochodzie algortm 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 żadziej 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 wskazujacy, że coś się dzieje. Mówi się również o tym, że przyszłość diagnostyki leży w dedykowanych skalgorytmach ML. Łatwo sobie wyobrazić dlaczego. Jeden lekarz może posiadać tylko i wyłacznie 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 zanjdziesz 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. Pracodwacy 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 śweitnie 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

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *