Ilość i złożoność danych, które obecnie przetwarzamy, a następnie aktualizujemy, wymusza automatyczną analizę danych. Aby zrobić to szybko i skutecznie, system musi optymalizować i uczyć się, co prowadzi do koncepcji uczenia maszynowego – machine learning(bez interwencji człowieka). Wychodząc naprzeciw zapotrzebowaniu rynku powstaje coraz więcej aplikacji mobilnych wykorzystujących potężną technologię AI (sztucznej inteligencji) i ML, a jednym z podstawowych systemów wspieranych przez sztuczną inteligencję jest wyszukiwarka internetowa.
Czym jest machine learning?
Uczenie maszynowe jest elementem sztucznej inteligencji, który automatycznie optymalizuje algorytmy na podstawie danych empirycznych dostępnych w odpowiednich bazach danych. Oznacza to, że sztuczna inteligencja w aplikacji może się doskonalić poprzez doświadczenie (musi rozpoznawać wzorce i przewidywać dalsze zachowania), a w miarę analizowania nowych danych automatycznie ulepszać swój algorytm, a następnie proponować nowe rozwiązania. Nowe dane są często efektem kampanii/aplikacji klientów lub firm, a im więcej ich, tym lepsza baza analityczna. Uczenie maszynowe to wyższy poziom AI, który pozwala m.in. Dostosuj się do odbiorcy aplikacji szybciej i dokładniej, co automatycznie staje się bardziej wydajne i dokładne. Dzięki ML aplikacja ma możliwość za każdym razem działać lepiej niż dotychczas, ponieważ podczas pracy zbiera dane, analizuje je i przekształca w nowe algorytmy, a następnie testuje je i implementuje do wykonywania zadań predykcyjnych. Innymi słowy, aplikacja staje się coraz lepsza, ponieważ opiera się na coraz bardziej aktualnej wiedzy. Uczenie maszynowe opiera się na uczeniu głębokim i sieciach neuronowych (które do pewnego stopnia naśladują ludzki układ nerwowy) i ma na celu naśladowanie działania ludzkiego mózgu. O ile pożądane jest pod tym względem naśladowanie zachowania ludzkiego mózgu, o tyle manipulacja robotem jest nieporównywalna z ludzkimi organami, ponieważ potrafi obsłużyć znacznie większe bazy danych. Żaden człowiek nie jest w stanie przeanalizować, skatalogować ani przyswoić tylu danych, co maszyna, nie mówiąc już o formułowaniu na ich podstawie prognoz. Dobrym przykładem uczenia maszynowego jest samojezdny samochód, który rozpoznaje swoje otoczenie (zakręty, wyboje, pieszych itp.) i dostosowuje się do niego, wykonując zadania związane z rozwiązywaniem problemów, takie jak zwalnianie na nierównych drogach.
Gdzie jeszcze może wejść SI?
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą mieć wiele praktycznych zastosowań w wielu różnych branżach. Nowe technologie oparte na analizie danych, sztucznej inteligencji czy uczeniu maszynowym są wykorzystywane w takich dziedzinach jak edukacja, medycyna, socjologia czy handel i marketing, gdzie sztuczna inteligencja odgrywa codzienną rolę. Dzięki zaawansowanej analizie danych i uczeniu maszynowemu możliwe jest: rekomendowanie klientom produktów na podstawie wcześniejszych zakupów, wyświetlanie spersonalizowanych treści w mediach społecznościowych, automatyzacja czatu lub połączeń głosowych w obsłudze klienta (24 godziny na dobę w celu dostarczania rozwiązań), oba efektywne i tanio), sprawna segmentacja klientów, która pozwala na spersonalizowaną optymalizację kampanii pod kątem odbiorców. Możliwości, jakie dają te technologie sprawiły, że ich wykorzystanie w marketingu i sprzedaży staje się coraz bardziej popularne. Po pierwsze, dopasowanie ofert, treści czy kampanii do konkretnych klientów może zapewnić przewagę konkurencyjną, co wydaje się być największym argumentem przemawiającym za wykorzystaniem AI w aplikacjach marketingowych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są na tyle ważne, że faktycznie pozwalają firmom zaistnieć w sieci, która jest podstawą wielu biznesów. Każda wyszukiwarka internetowa opiera się na tych technologiach (takich jak rozumienie synonimów, wyłapywanie literówek, rozumienie intencji użytkownika), a także SEM i SEO oraz narzędzia do optymalizacji pozycjonowania strony. Sztuczna inteligencja zastąpiła już wielu pracowników, zmniejszając koszty ponoszone przez pracodawców, a liczba robotów rośnie. System zastąpi również wielu kierowników ze względu na lepszą moc obliczeniową.
