Machine learning: Nechte stroje pracovat za vás! Ušetříte lidskou sílu a rozdrtíte konkurenci

Umělá inteligence je hitem 21. století, jak už napověděly trendy pro letošní rok. Obrovsky nám pomáhá v běžném životě a také v podnikání. Už jsme vzali za své, že počítače a mobily jsou našimi pomocníky, bez kterých se neobejdeme. Ale co jejich schopnosti posunout ještě dále? Naučit je přemýšlet za nás? Nechat je plánovat, zařizovat i předvídat? Přitom tak, že nad nimi máme stále kontrolu. Jen naše podnikání jde dopředu rychleji a dost možná i s lepšími nápady, než nám původně klíčily v hlavě. 

Nemusíme mít vše dopředu naprogramované, aby procesy fungovaly. Jak je to možné?

Představme si machine learning neboli strojové učení

Jak jsme už naznačili, jde o součást umělé inteligence zkracované jako AI (Artificial intelligence). Její úlohou je, lidově řečeno, řídit počítač tak, aby vhodně reagoval na změny prostředí, dokázal je vyřešit i předvídat. AI zkrátka stále vyhodnocuje obrovské množství podnětů a na jejich základě “jedná”. Toto slovo můžeme klidně zbavit uvozovek, protože i když jde o stroj, je tento parťák součástí každodenních firemních procesů. A sám činí rozhodnutí, která zároveň uvede do praxe. 

Dokáže to na základě programů a algoritmů, jejíž vývoj má na starosti právě machine learning (ML). Počítače neustále dostávají zpětnou vazbu díky statistickým technikám, a to jim umožní vyhodnotit další kroky a mít určitou míru samostatnosti. Na základě těchto dat dokáží například upozornit na nesrovnalosti či hrozící nebezpečí, navrhnout kreativnější grafiku, více motivovat zákazníky, přeložit text nebo složit píseň. Co zrovna potřebujete. 

Když člověk pomáhá stroji a stroj člověku

Jednoduchým příkladem, se kterým jsme setkali snad všichni, jsou chatboty. V dnešní době na ně narazíme tak často, že už nám to nepřijde divné (stejně jako obsluhující roboti v některých restauračních zařízeních). Na webové stránce na nás vyskočí okénko se jménem. Pozdraví vás třeba “Emily” a nabídne pomoc. V jejich “útrobách” je základní scénář, ale učí se s každým dotazem, který dostane. Nechceme ji úplně přirovnávat k malému dítěti, ale je to hodně podobné. S každým podnětem víc a víc chápe naše potřeby a my dostáváme cennější odpovědi i nový pohled na věc. 

Jak probíhá vývoj machine learning aplikací

Výhody strojového učení vám přinesou aplikace nebo systémy, které se vyvíjejí na základě této technologie. To znamená, že se postupně vylepšují a přizpůsobují i bez cíleného programování. Využívají se k tomu tři základní techniky. 

ML s učitelem

Jde o trénování modelů na datech, které mají dopředu označenou správnou odpověď. Jako když vyplňujete test a po jeho vyhodnocení si do hlavy uložíte nové informace a vazby. Stroj se učí stejně. Porovnává vlastní odpovědi s těmi správnými a poté upravuje své hodnoty tak, aby byl příště zkušenější a zároveň uměl lépe předvídat řešení i pro informace, se kterými se dosud nesetkal. Oproti lidskému mozku má jednu nespornou výhodu. Je mu jedno, kolik dat pojme. Čím jich má více, tím je znalejší. Proto se stává, že situaci vyhodnotí lépe než my. 

Funguje v těchto rovinách: 

• trénování (učí se vše rozpoznávat)
• extrakce příznaků (navrhuje různé vlastnosti a charakteristiky tak, aby měl algoritmus co nejlepší podmínky učit se)
• klasifikace (model umí dobře vyhodnotit neznámá data a navrhnout řešení)

Jde o velmi využívaný a upřednostňovaný nástroj, který slouží například v těchto významných oblastech našeho života: 

• medicína (první pomoc, diagnostika onemocnění a prognóza, analýza lékařských snímků, doporučená léčba)
• finance (ceny na burze, tržní rizika, obrana proti podvodům)
• e-commerce a online služby (doporučení produktů, článků, filmů, reklam apod.)
• bezpečnost (rozpoznávání tváří, věcí, odhalování padělků)
• průmysl (optimalizace výrobních procesů, předvídání poruch a údržby zařízení, efektivní plánování směn)
• práce s textem (překlady, analýzy a další formy)

ML bez učitele

Zde se stroj učí bez vstupních informací a správných odpovědí. Cílem je data sloučit do skupin a najít mezi nimi vzorce a vztahy, které nejsou známé či jasné na první pohled. Jako když se svítilnou na helmě slaňujete do neprozkoumaného podzemí a vůbec nevíte, co vás tam čeká. Ale dle objevů pak dokážete určit, co se tam před dávnými časy odehrálo a jaký vliv to bude mít na další pokolení. Toto učení je tedy vhodné používat v jiných případech než machine learning s učitelem.

Rozeznáváme tři základní techniky:

• Shlukování – ideální pro odhalování skrytých vzorců v datech. Stroj je seskupuje do skupin na základě podobností.
• Asociace – zde nachází spojitost mezi různými proměnnými v datech. Skvělé, když potřebujeme analyzovat pravidla.
• Redukce dimenze – užívá se při zjednodušování modelů a urychlení výpočtů, když je třeba z velkého kvanta dat vytáhnout ta zásadní. 

Důležitou roli hraje v oblastech, kde neznáme všechna data a potřebujeme se s nimi seznámit a porozumět jim, například:

• segmentace trhu (rozdělení na základě podobností)
• zkoumání spotřebitelského chování (fungování a zvyklosti zákazníků)
• detekce neobvyklých jevů bez předchozího zadání
• vědecký výzkum

ML a zpětnovazebné učení

Zde nastupuje na scénu “agent”, který v určitém prostředí zkouší nové věci a vyhodnocuje je a jedná tak, aby dobře zapadl. Jde například o hry, roboty či automatizované programy. Entita agenta se snaží dosáhnout co nejlepší strategie a následné odměny. 

Proč strojové učení pomůže právě vám

Už jsme to zmínili. Machine learning aplikace nebo systémy vám usnadní rozhodování zvláště tehdy, když máte kvanta dat. Jste například v roli obchodníka. Dostávají se k vám reakce o zákaznících – co nakupují, jak dlouho tráví na webu či v e-shopu, recenze, na co nejčastěji klikají, které reklamy se jim líbí nejvíce a tak dále. A právě zde nastupuje machine learning, který vám výrazně odlehčí hlavu – rychle protřídí a vyhodnotí všechny údaje, na základě již nabytých zkušeností odhadne příští poptávku a skvěle motivuje zákazníky. 

Machine learning aplikace = konkurenční výhoda

• Nákupy na míru. V e-shopu se dynamicky mění obsah přesně podle toho, kdo právě nakupuje. Upřednostňují  se často vyhledávané produkty a doporučují novinky, které se k daném profilu hodí. Sami dobře znáte fráze typu: “Nabídka přímo pro vás”, “Ještě si kupte”, “Nezapomněli jste…?” atd. Počítač vás často oslovuje jménem, čím je zase o kousek blíže. Podle množství informací ML aplikace dokáže zohlednit třeba i roční dobu, ve které návštěvník pravidelně cílí na konkrétní oblast. 
• Poptávka bez překvapení. Na základě analýzy strojového učení je obchodník mnohem lépe připraven na blízkou i vzdálenou budoucnost. Může tak směle naplnit nebo včas vyprázdnit sklady. 
• Optimalizace cen. Machine learning aplikace vyhodnotí cenovou hladinu u konkurence, porovná ji s dalšími klíčovými oblastmi a určí cenu vašeho výrobku. Ideálně ji i sám změní v online prostoru a všude, kde je třeba. 
• Personalizace reklam. Zákazníkům se zobrazuje to, co si nejvíce přejí – tedy co chtějí mít nebo zažít. 
• “Osobní” vztah se zákazníky. Veškerá komunikace je vedená jejich stylem vyjadřování, ať už na webu, nebo při zasílání nabídek apod. Novinky dostávají z oblastí, které jsou jim blízké a ve frekvenci, která je jim příjemná. Tento přátelský vztah, byť na obchodní úrovni, zaručuje doporučení ostatním. Zpětná reakce od zákazníků zase slouží k úpravám parametrů. Funguje to také na webu, kde se podle reakcí návštěvníka obsah automaticky přizpůsobuje. 
• Pohlídá za vás chod ve firmě. Aplikace strojového učení optimalizuje veškeré firemní procesy. Naplánuje směny, upozorní na nedostatky, navrhne řešení. Postará se také o návaznost jednotlivých procesů v kanceláři, výrobě i v zásobování. Zanalyzuje umístění strojů, vypočítá počet obsluhujících, nebo třeba také optimální cestu vysokozdvižných vozíků ve skladu, aby práce byla co nejefektivnější. 

Jak je vidět, strojové učení není nic děsivého. Naopak machine learning aplikace jsou neocenitelnými pomocníky. Najdou slabiny ve firemní struktuře i procesech, optimalizují finance, nabídku, reklamy – na co si jen vzpomenete. Pojďte je uvést do praxe! Zavolejte nebo napište IT specialistům z Think Easy, kteří vaši firmu posunou o IT level výše. Navrhnou přesný plán a spočítají návratnost. Úspěch totiž začíná PRÁVĚ TEĎ.