Metody machine learning są już obecne w większej liczbie rozwiązań aniżeli może się to wydawać, także w tych które używamy na co dzień.
Technika machnine learning jest stosowana do rozwiązywania problemów oraz realizacji funkcji, których skomplikowanie oraz złożoność powodują, że zastosowanie tradycyjnych metod algorytmicznych byłoby czasochłonne, drogie a przez to bardzo drogie. W szczególności rozwiązania o dużym stopniu komplikacji, takie jak np. wspomagające decyzje, analizujące teksty i obrazy czy predykcyjne skutecznie mogą być i są realizowane z wykorzystaniem metod ML. Zespół Whiteaster może pomóc Ci zaadaptować uczenie maszynowe do Twojego projektu, co pozwoli na uzyskanie przewagi rynkowej
Upraszczając złożone zagadnienie, machine learning to szereg metod i rozwiązań które pozwalają nauczyć moduł ML na bazie przykładów stanowiących zbiór uczący lub na podstawie informacji zwrotnych oceniających jakość pracy takiego modułu. W ramach naszej współpracy wyjaśnimy Ci, jak to działa i do czego można go użyć, a w szczególności jak zaimplementować je w Twoim rozwiązaniu.
Klasycznym podejściem do programowania jest implementacja algorytmów – zamkniętych zbiorów reguł zapisanych jako kod w języku programowania. Obejmują one wszystkie możliwe ścieżki i reguły przetwarzania danych. Programista musi przewidzieć wszystkie możliwości i być precyzyjnym w implementacji tych reguł.
Uczenie maszynowe to coś innego. Proces programowania można by podsumować jako model szkoleniowy z przykładami. Maszyna uczy się sama, „patrząc” na próbki danych, tak jak nasz mózg uczy się z naszych doświadczeń. Nie mówimy więc dokładnie, jak przetwarzać dane, mówimy tylko, jaka jest właściwa odpowiedź i po prostu pozwalamy, aby model sam znalazł wzorce wewnątrz danych.
Tak więc, jest to nadal podobne do zwykłego programowania, ale podejście się zmienia. Musimy również pamiętać, że uczenie maszynowe nie jest jakąś magiczną techniką, która działa w ciągu kilku minut. Istnieje wiele skomplikowanych procesów, ale jeśli wykonamy je prawidłowo, wyniki mogą być niesamowite.
Systemy wykorzystujące tzw. computer vision mają szerokie zastosowanie.
Wykorzystujemy je w codziennym życiu fotografując siebie i innych używając w tym celu chociażby smartfon. Jednakże nie tylko fotografia korzysta z tego obszaru sztucznej inteligencji.
Duże przedsiębiorstwa dbające o bezpieczeństwo pracowników oraz poufność firmowych danych wybierają nowoczesne systemy oparte o mechanizm computer vision.
Obecnie po rozpoznawanie obrazu sięgamy również katalogując zabytki, muzealne eksponaty czy po prostu bogaty asortyment hurtowni lub sklepu.
Obszar ten ceniony jest również w medycynie, gdyż na jego bazie powstają aplikacje służące diagnostyce obrazowej, usprawniające diagnozowanie różnego typu schorzeń.
Zastosowanie w urządzeniach ASR (Automatic Speech Recognition), a więc inteligentnych rozwiązaniach umożliwiającym np. sterowanie domem/biurem za pomocą poleceń głosowych.
W Whiteaster dysponujemy doświadczeniem z zakresu przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych mechanizmów analitycznych – Machine Learning (uczenie maszynowe), stanowiących jeden z obszarów sztucznej inteligencji, powstają systemy uczące się analizy i interpretacji ogromnej ilości danych Na tej podstawie wykonują pożądane działania. Rozwiązania oparte na Machine Learning maksymalnie dostosowują się do potrzeb swoich użytkowników i skutecznie usprawniają pracę każdego biznesu.
Jako firma informatyczna oferujemy wiele usług w zakresie uczenia maszynowego. Naszym celem jest zapewnienie Państwu dostępu do technologii, która może w sposób istotny przyczynić się do rozwoju Państwa firmy.
Zapraszamy do zapoznania się z przykładowymi realizacjami w tym zakresie.
