Uczenie maszynowe (Machine learning)

Dzisiejsze zagadnienie, które poruszymy w słowniku SEO Samodzielni – uczenie maszynowe. Coraz częściej wykorzystywane nie tylko w marketingu internetowym, ale też w wielu innych obszarach życia. Na czym polega?

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to rodzaj sztucznej inteligencji, który podejmuje decyzje i tworzy prognozy na podstawie zbioru danych historycznych oraz doświadczeń.

Algorytmy uczenia maszynowego nie są więc programowane przez człowieka do konkretnego celu, a jedynie „karmione” kolejnymi danymi. To właśnie dzięki nim uczą się i rozwijają.

Ten rodzaj sztucznej inteligencji wykorzystuje się w wielu obszarach życia, a cele jego wdrożenia to przede wszystkim:

• automatyzacja procesów,
• redukcja kosztów,
• zwiększenie efektywności,
• oszczędność czasu.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe można podzielić na:

• uczenie nadzorowane – algorytmy działają na podstawie dostarczonych szkoleń oraz etykietowanych zbiorów danych. Model składa się z par danych wejściowych i wyjściowych (np. konkretna wartość liczbowa). Przykładem tego modelu jest rozpoznawanie mowy;
• uczenie nienadzorowane – w tym modelu algorytmy samouczące się odkrywają wzorce na podstawie nieoznakowanych zestawów danych. Przykładem tego modelu jest wykrywanie spamu w pocztowej skrzynce elektronicznej;
• uczenie przez wzmacnianie – algorytmy uczą się na podstawie prób i błędów oraz informacji zwrotnej, a nie na podstawie oznaczonych zestawów danych.

Uczenie maszynowe w kampaniach Google Ads

System reklamowy Google Ads od dawna wykorzystuje uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja w tym wydaniu ma zastosowanie przede wszystkim w określaniu stawek i modeli rozliczeń, w inteligentnych kampaniach produktowych oraz w prognozowaniu kosztów kampanii.

Uczenie maszynowe – podsumowanie

W dzisiejszym wpisie wyjaśniliśmy, czym jest uczenie maszynowe. Już teraz ten rodzaj sztucznej inteligencji wykorzystuje się jest w różnych dziedzinach życia, jednak można się spodziewać, że w przyszłości jego zastosowanie będzie jeszcze szersze. Machine learning może ułatwić i przyspieszyć wiele procesów, a do tego zredukować koszty prowadzonych działań.