Co to jest Uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe z angielskiego machine learning to rodzaj automatycznego uczenia się programu/maszyny na podstawie zbieranych informacji i bodźców. ML (skrót machine learning) należy do obszaru sztucznej inteligencji i obejmuje algorytmy, które budują model matematyczny na podstawie zebranych danych (zbiór uczący), na tej podstawie tworzy się prognozę dalszych zachowań i podejmowania decyzji bez dalszej akcji ze strony człowieka.
Bardzo rozbudowane systemy machine learning algorytmów samouczących rozwija np. Gogole do prezentowania wyników wyszukiwania w swojej wyszukiwarce. Czynniki, które bierz epod uwagę obejmuję takie elementy jak: treści na stronie, użyteczność serwisów, konkurencja, historia działań, linki prowadzące do strony www, a nawet wiek domeny i renoma autorów publikacji na blogach.
Innym przykładem uczenia maszynowego jest branża marketingowa i marketing automation w sklepach internetowych. Systemy marketing automation, czyli automatyzacji działań marketingowych uczą się zachowania klientów i na tej podstawie wyświetlają im dopasowane informacje i wchodzą z klientem w szczegółowo zaplanowaną interakcję. Tak więc dzięki marketing automation mężczyzna zostaje skierowany do działu męskiego (dzięki historii z ciasteczek przeglądarki komputerowej), a jak chcę opuścić stronę bez zakupu to zostanie wyświetlony baner pop up, w którym zostanie zachęcony do pozostania na stronie (np. dodatkowa promocja). Komunikacja mailowa po zakupie i w trakcie wysyłania towaru, newslettery, czat boty – to wszystko elementy machine learning w automatyzacji marketingu.
Główne rodzaje uczenia maszynowego to:
- Uczenie nadzorowane (Supervised Learning): Model jest uczony na podstawie zestawu danych wejściowych, dla których znane są odpowiednie wyjścia. Na przykład, ucząc model rozpoznawania ręcznego pisma, podajemy mu wiele przykładów ręcznie napisanych liter wraz z informacją, jaką literą są. Po nauczeniu model jest w stanie przewidzieć, jaką literę reprezentuje nowy, nieznany wcześniej obraz.
- Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning): Model jest uczony na podstawie zestawu danych wejściowych, dla których nie są znane odpowiednie wyjścia. Często chodzi o identyfikację pewnych wzorców lub struktur w danych, jak na przykład klasterowanie lub redukcja wymiarowości.
- Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning): Model uczy się, jak podejmować decyzje poprzez interakcję ze środowiskiem i otrzymywanie nagród lub kar za podjęte działania. Celem jest maksymalizacja sumy nagród w dłuższym okresie.
Techniki uczenia maszynowego są stosowane w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza języka naturalnego, medycyna, finanse i wiele innych, aby rozwijać systemy, które potrafią automatycznie analizować dane, podejmować decyzje i udoskonalać się z czasem.
Praktyczne ma machine learning w e-commerce
Uczenie maszynowe (machine learning) znalazło wiele praktycznych zastosowań w e-commerce. Oto kilka sposobów, w jaki sposób technologie ML są wykorzystywane w tej branży:
- Rekomendacje produktów: Systemy rekomendacyjne analizują wcześniejsze zakupy klientów, przeglądane produkty oraz inne interakcje, aby sugerować produkty, które mogą być dla nich najbardziej interesujące.
- Optymalizacja cen: Algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc w dynamicznym dostosowywaniu cen na podstawie popytu, konkurencji, sezonowości czy innych czynników.
- Prognozowanie zapotrzebowania: ML może być używane do analizy trendów zakupowych i prognozowania, które produkty będą popularne w przyszłych okresach.
- Zarządzanie zapasami: Przewidywanie, kiedy i jakie produkty będą potrzebne w magazynie, może pomóc w optymalizacji procesu zakupu towarów i zarządzania zapasami.
- Optymalizacja logistyki: Uczenie maszynowe może przewidywać czasy dostaw, wybierać optymalne trasy dla kurierów czy prognozować problemy logistyczne.
- Detekcja oszustw: ML może pomóc w wykrywaniu podejrzanych transakcji czy zachowań na stronie, co może wskazywać na próby oszustwa.
- Personalizacja doświadczenia użytkownika: Dzięki analizie zachowań klientów na stronie, ML może dostosowywać wygląd strony, produkty czy reklamy do indywidualnych preferencji użytkowników.
- Rozpoznawanie obrazów: Technologie rozpoznawania obrazów mogą pomóc w automatycznym tagowaniu produktów, identyfikacji obiektów na zdjęciach czy umożliwieniu klientom wyszukiwania produktów za pomocą zdjęć.
- Chatboty i obsługa klienta: Chatboty oparte na ML mogą obsługiwać wiele zapytań klientów automatycznie, oferując szybkie odpowiedzi i pomoc.
- Analiza opinii: Algorytmy mogą przeszukiwać recenzje produktów i komentarze klientów w celu identyfikacji mocnych i słabych stron produktów czy usług.
- Optymalizacja reklam: ML może analizować skuteczność różnych kampanii reklamowych i dostosowywać je w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia zwrotu z inwestycji.
