ML: arī mašīnas mācās

ML: arī mašīnas mācās

Mākslīgā intelekta apakšnozare, kas datoriem ļauj analizēt informāciju un uz iegūto rezultātu pamata pašiem mainīt algoritmus un uzlabot sniegumu vajadzīgajā virzienā, ir ML. 

ML risinājumi tika attīstīti un eksperimentu veidā pārbaudīti, jau sākot ar pagājušā gadsimta vidu. Viens no virzieniem, kurš aizsākās kā inženieru izmēģinājumi un turpinājumā ir attīstījies līdz visaugstākajam līmenim, ir ML pieejas izmantošana spēlēm paredzēto tehnoloģiju attīstībā. Drīz būs pagājuši 20 gadi kopš nozīmīgākā notikuma šo tehnoloģiju attīstības vēsturē – 1997. gada maijā Ņujorkā notikušajā sešu partiju šaha mačā dators Deep Blue pirmo reizi uzvarēja toreizējo pasaules čempionu Gariju Kasparovu. 

90. gados attīstījās jauna pieeja ML, un aizvien plašāk tiek izstrādātas tādas datorprogrammas, kuras ir vērstas uz liela datu apjoma analīzi, secinājumu izdarīšanu un mācīšanos no rezultātiem. 

Mūsu gadu tūkstotī tiek izstrādāti algoritmi, kuri piedāvā jaunus datu analīzes risinājumus, kā arī paplašina iegūstamās informācijas apjomu – ļauj datoram analizēt tekstu, redzēt (analizēt bildes, video), dzirdēt, just kustības, žestus un iegūt informāciju citos veidos. 

Šobrīd ML algoritmi ļauj datoriem apstrādāt neierobežotu daudzumu visdažādākajos veidos iegūtas informācijas, komunicēt ar cilvēkiem, vadīt automobiļus, atrast brāķi produkcijas ražošanas procesā un veikt daudzas citas uzņēmējdarbībā nepieciešamas darbības. 

Viens no ML attīstības virzieniem, kurš tuvāko gadu desmitu laikā var radīt milzīgas pārmaiņas klientu apkalpošanā, ir datortehnoloģiju prasme komunicēt ar patērētājiem, identificēt viņa vēlmes un sagatavot šo vēlmju apmierināšanai piemērotus individuālus risinājumus.

Tehnoloģiju progress notiek neaptveramā ātrumā

ML risinājumu pilnveidošanā strādā gan pasaules IT jomas līderi, gan daudzi vidējie un mazie šīs nozares uzņēmumi, tāpēc tehnoloģiju progress notiek neaptveramā ātrumā. Viens no uzņēmumiem, kurš jau vairāku gadu desmitu garumā virza ML attīstību, ir Microsoft Corporation.

Ar ML saistītie Microsoft pakalpojumi ir apkopoti Cortana Intelligence Suite. Tas ietver vairākus Microsoft Azure pakalpojumus, kas ļauj nodrošināt pilnu ML procesu no datiem uz modeļu apmācību līdz integrācijai ar biznesa sistēmām. Microsoft piedāvātie ML risinājumi ir izmantojami gandrīz visās uzņēmējdarbības jomās: ražošanā, banku un kapitāla tirgū, mazumtirdzniecībā un preču plūsmu vadībā, pārvaldībā un veselības aprūpē. 

ML platforma Microsoft Azure mākoņvidē ir pieejama kopš 2015. gada sākuma. Microsoft ML dod iespēju arī nelielām organizācijām būvēt prognozēšanas modeļus bez ieguldījumiem ML infrastruktūrā. ML Azure modeļus var viegli integrēt organizācijas iekšējās sistēmās un procesos, var izmantot arī vairāk nekā 300 iebūvētu algoritmu. 

Informācija par daudziem uz Cortana Intelligence Suite pakalpojumiem balstītiem pakalpojumiem tiek apkopota speciālā Cortana Intelligence katalogā (Cortana Intelligence Gallery), kurā ar izstrādātajiem risinājumiem dalās arī daudzi komūnas pārstāvji. Tas ļauj programmu lietotājiem dalīties pieredzē, mācīties sākt veidot pašiem savus programmu risinājumus un nodot tos pieredzējušu analītiķu izvērtēšanai. Katalogā ir pieejami modeļu piemēri dažādām industrijām un scenārijiem, lietotāji tos var iepazīt un pielāgot savām vajadzībām. 

Papildus tam Microsoft piedāvā arī t. s. kognitīvos pakalpojumus (Cognitive Services). Tie ir ML modeļi, kurus attīsta un uztur pats Microsoft. Klients var ātri būvēt risinājumus, jo viņam atliek tikai iesūtīt datus šim servisam un apstrādāt atbildi. Interesants piemērs tam ir emociju noteikšanas rīks Emotion API, kurš, veicot dažādu fotogrāfijās attēloto seju analīzi, piedāvā noteikt tajās redzamo cilvēku emocijas. Piedāvātās emocijas, kuras programma prot noteikt, ir prieks, skumjas, pārsteigums, dusmas, bailes, nicinājums, riebums un vienaldzība. Šīs iespējas var tikt izmantotas, vērtējot cilvēku attieksmi pret dažādu produktu un pakalpojumu piedāvājumiem, reklāmām, sabiedrībā pazīstamām personām (piemēram, politiķiem) un daudzās citās jomās. 

Viens no pēdējā laika spilgtākajiem piemēriem tam, kā starptautiskajā biznesa vidē tiek izmantotas ML metodes, ir Rolls-Royce un Microsoft sadarbībā tapušie risinājumi aviopārvadājumu organizācijas pilnveidošanai, kuri integrēti Rolls-Royce TotalCare® pakalpojumos. Jaunais risinājums ir izstrādāts uz mākoņpakalpojumu platformas Microsoft Azure, tas ļauj integrēti apkopot un analizēt datus no dažādiem ģeogrāfiski izkaisītiem avotiem. Aviācijas pārvadājumi tiek veikti strauji mainīgā vidē, un operatīva informācijas analīze ļauj ietaupīt milzīgus līdzekļus – ekonomēt degvielu, izvēlēties optimālos lidojumu maršrutus un efektīvākos risinājumus dzinēju apkalpošanai nepieciešamā personāla un rezerves daļu pieejamības nodrošināšanai. Reklāmas materiālos gan tiek uzsvērts – jaunās tehnoloģijas piedāvā dažādus risinājumus, taču lēmumus par to izmantošanu joprojām pieņem nevis programma, bet gan lidmašīnu piloti.

Jau šobrīd ML risinājumi ir izmantojami daudzās uzņēmējdarbības jomās. Programmu izstrādātāju iespējas radīt un piedāvāt jaunus ML risinājumus ir neierobežotas, tāpēc milzīgs ir arī to pakalpojumu klāsts, kuri ir vai tuvākajā laikā būs pieejami uzņēmējiem. Ko no tā visa jau šobrīd var izmantot – tas ir jālemj uzņēmumu vadītājiem, taču ir skaidrs, ka tuvāko gadu desmitu laikā ML produktu praktiskā lietojamība strauji uzlabosies. Pirmie, kuri šos pakalpojumus sāks izmantot, var iegūt būtiskas priekšrocības.

Saistītie raksti


Kontakti

Saziņai:
23300113
Adrese:
Daugavas iela 38-3, Mārupe, LV-2167
Ikmēneša labāko ziņu apkopojums e-pastā:
Seko!