Deep Learning – czym jest uczenie głębokie?

Ostatnia aktualizacja: 19.09.2024, Autorka: Ania Radzka

Uczenie głębokie, mimo że nie jest niczym nowym, pozostawało dla większości pojęciem abstrakcyjnym, aż do listopada ubiegłego roku. Nawet wówczas, gdy miała miejsce premiera ChatGPT od OpenAI,  mało kto zdawał sobie sprawę, że za jego spektakularnym sukcesem stoi właśnie potężny model głębokiego uczenia. Podobnie jak wcześniejsze innowacje technologiczne, takie jak DALL-E, Google Imagen, PaLM czy Stable Diffusion, ChatGPT, opiera się na dużych modelach przetwarzających ogromne ilości danych. Jednak to, co wyróżnia ChatGPT, to jego dostępność – dzięki otwartemu interfejsowi API po raz pierwszy każdy z nas jest w stanie doświadczyć siły uczenia głębokiego. Dowiedz się, czym jest Deep Learning i w jaki sposób rewolucjonizuje biznes.

W Artykule:

• Głębokie uczenie to zaawansowana forma uczenia maszynowego, która zyskuje na popularności dzięki swojej zdolności do przetwarzania bardziej zróżnicowanych i skomplikowanych danych, w tym nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty.
• W porównaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego, uczenie głębokie wymaga znacznie mniej interwencji człowieka, co sprawia, że jest bardziej samodzielne i często dokładniejsze w swoich wynikach.
• Cechą wyróżniającą uczenie głębokie są sieci neuronowe, inspirowane sposobem, w jaki przetwarzają informacje neurony w ludzkim mózgu. 
• Zarówno ChatGPT, jak i inne modele językowe są trenowane przy użyciu narzędzi głębokiego uczenia, znanych jako sieci transformatorowe, które generują treści w odpowiedzi na podane podpowiedzi. Sieci te pozwalają sztucznej inteligencji oceniać różne części sekwencji wejściowej w bardziej zróżnicowany sposób podczas prognozowania wyników.
• Jak wynika z najnowszego raportu „Power of AI”, wpływ sztucznej inteligencji (AI) na polski biznes stale rośnie. Według najświeższych analiz, 77% firm uznaje AI za kluczowy czynnik napędzający zmiany w ich działalności.

Spis Treści:

1. Czym jest uczenie maszynowe?
2. Deep Learning – o co w tym chodzi?
3. Jaki jest związek między uczeniem głębokim a sztuczną inteligencją?
4. Uczenie głębokie – kto na nim korzysta?
5. Najważniejsze korzyści biznesowe wykorzystania AI

Zobacz też: Organizacje przyszłości. Wspierane generatywną AI, kierowane przez ludzi

Uczenie głębokie, jako kolejny krok w ewolucji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, napędza transformację zmieniając sposób, w jaki wykorzystywane są te technologie. Nie są już one zarezerwowane wyłącznie dla naukowców, lecz stają się powszechnie dostępnym narzędziem, które na co dzień wspiera ogrom wykonywanych przez ludzi zadań. Analiza McKinsey wykazała, że w latach 2015-2021 koszt szkolenia systemu klasyfikacji obrazów (który działa w oparciu o modele głębokiego uczenia) spadł o 64 procent. W tym samym okresie czas szkolenia poprawił się o 94 procent. Według prognoz, globalne wydatki na AI osiągną do 2028 roku 632 miliardy dolarów, co jednoznacznie wskazuje na rosnące znaczenie tej technologii.

Generatywna sztuczna inteligencja mogłaby umożliwić wzrost wydajności pracy o 0,1 do 0,6 procent rocznie do 2040 roku, w zależności od tempa wdrażania technologii i przesunięcia czasu pracowników na inne działania. Łącząc generatywną sztuczną inteligencję ze wszystkimi innymi technologiami, automatyzacja pracy mogłaby zwiększyć wzrost produktywności o 0,5 do 3,4 punktu procentowego rocznie.

Polska również nie pozostaje w tyle. Jak wynika z  raportu „Power of AI” BUZZcenter, aż 77% firm wskazuje, że AI ma już teraz istotny wpływ na ich działalność. Jest to znaczący wzrost w porównaniu z ubiegłym rokiem. W świetle rewolucji dokonującej się za sprawą generatywnej sztucznej inteligencji, warto pochylić się nad fenomenem uczenia głębokiego i napędzanymi przez niego zmianami.

Czym jest uczenie maszynowe?

By zrozumieć, czym jest uczenie głębokie, warto cofnąć się do uczenia maszynowego, które ewoluowało od prostych algorytmów perceptronowych w latach 50. aż do złożonych sieci głębokiego uczenia, którego zastosowania obejmują dziś każdą niemal dziedzinę technologii. Uczenie maszynowe to forma sztucznej inteligencji, która może dostosować się do szerokiego zakresu danych wejściowych, w tym dużych zbiorów danych i instrukcji człowieka. Algorytmy uczenia maszynowego wykrywają wzorce, uczą się, jak generować prognozy i rekomendacje, opierając się na analizie danych i doświadczeń, zamiast polegać na szczegółowych instrukcjach programistycznych. Co więcej, potrafią adaptować się, reagując na nowe dane, co pozwala im doskonalić się z czasem.

Fenomen uczenia maszynowego opiera się przede wszystkim na zdolności tworzenia systemów zdolnych do automatycznego uczenia się na podstawie danych, bez potrzeby precyzyjnego programowania. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, które działają według sztywnych zasad, algorytmy uczenia maszynowego analizują dane, rozpoznają wzorce i podejmują decyzje lub dokonują prognoz na podstawie tego, czego się nauczyły. Uczenie maszynowe opierające się na budowaniu modeli trenowanych na dostępnych danych, wykorzystuje algorytmy uczące się rozwiązywania zadań na danych, które mogą być oznaczone (tzw. uczenie nadzorowane) lub nieoznakowane (uczenie nienadzorowane). Model z czasem poprawia swoje działanie, ucząc się na nowych danych, dzięki czemu staje się coraz bardziej precyzyjny.

Przykłady zastosowań uczenia maszynowego obejmują m.in. rozpoznawanie mowy, tłumaczenia maszynowe, prognozowanie cen akcji, personalizację rekomendacji w e-commerce, a także bardziej zaawansowane zadania, takie jak analiza obrazów medycznych czy autonomiczne pojazdy.

Deep Learning – o co w tym chodzi?

Uczenie głębokie to zaawansowana forma uczenia maszynowego, która zyskuje na popularności dzięki swojej zdolności do przetwarzania bardziej zróżnicowanych i skomplikowanych danych, w tym nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty. W porównaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego, uczenie głębokie wymaga znacznie mniejszej interwencji człowieka, co sprawia, że jest bardziej samodzielne i często dokładniejsze w swoich wynikach. Cechą wyróżniającą uczenie głębokie są sieci neuronowe, inspirowane sposobem, w jaki przetwarzają informacje neurony w ludzkim mózgu. Sieci te składają się z wielu warstw, gdzie każda kolejna analizuje dane na coraz bardziej zaawansowanym poziomie.

W praktyce działanie uczenia głębokiego polega na tym, że początkowe warstwy neuronowe rozpoznają proste cechy danych, takie jak kształty czy kolory. Następnie, kolejne warstwy korzystają z tych wniosków, aby zidentyfikować bardziej złożone obiekty, na przykład znak stopu na obrazie. Uczenie głębokie stosuje proces iteracyjny, w którym algorytmy stale korygują swoje błędy, aby doskonalić zdolności przewidywania. Dzięki temu, gdy system „nauczy się”, jak wygląda konkretny obiekt, jest w stanie rozpoznać go w nowych, wcześniej nieznanych obrazach lub danych. Ta zdolność do samodoskonalenia sprawia, że uczenie głębokie ma szerokie zastosowanie, od rozpoznawania twarzy, przez tłumaczenia maszynowe, aż po autonomiczne pojazdy.

Jaki jest związek między uczeniem głębokim a sztuczną inteligencją?

Zarówno ChatGPT, jak i inne modele językowe są trenowane przy użyciu narzędzi głębokiego uczenia, znanych jako sieci transformatorowe, które generują treści w odpowiedzi na podane podpowiedzi. Sieci te pozwalają sztucznej inteligencji oceniać różne części sekwencji wejściowej w bardziej zróżnicowany sposób podczas prognozowania wyników. Sieci transformatorowe, składające się z warstw kodera i dekodera, umożliwiają modelom sztucznej inteligencji uczenie się relacji i zależności między słowami w bardziej elastyczny sposób w porównaniu z tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego i głębokiego.

Dzieje się tak dlatego, że sieci transformatorowe są szkolone na ogromnych zbiorach danych z Internetu, co pozwala im lepiej uogólniać swoje umiejętności na różne zadania. Modele Foundation, przeszkolone w zakresie architektury sieci transformatorowej – takie jak ChatGPT OpenAI lub BERT Google – są w stanie przenieść to, czego nauczyły się z konkretnego zadania, na bardziej uogólniony zestaw zadań, w tym generowanie treści.

Warto zauważyć, że modele Foundation mogą tworzyć treści, ale nie znają różnicy między tym, co jest, a co nie jest społecznie akceptowalne. Kiedy ChatGPT został stworzony po raz pierwszy, wymagał dużego wkładu człowieka do nauki. OpenAI zatrudniało dużą liczbę pracowników na całym świecie, aby pomóc w doskonaleniu technologii, czyszczeniu i oznaczaniu zestawów danych oraz przeglądaniu i oznaczaniu toksycznych treści, a następnie oznaczaniu ich do usunięcia. Ten ludzki wkład jest dużą częścią tego, co uczyniło ChatGPT tak rewolucyjnym.

Uczenie głębokie – kto na nim korzysta?

Ilość i złożoność obecnie generowanych danych, zbyt duża, by byli w stanie analizować je ludzie, zwiększyła zapotrzebowanie na uczenie maszynowe – a zarazem jego potencjał. W ciągu zaledwie kilku lat od inauguracji uczenie głębokie wywarło wpływ na wiele branż, dla których dziś praca bez wsparcia AI jest niemal nie do wyobrażenia. Eksperci z McKinsey zebrali ponad 400 przypadków użycia uczenia maszynowego i uczenia głębokiego w 19 branżach i dziewięciu funkcjach biznesowych. Ich analizy wykazały, że niemal każda branża może skorzystać z uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

Kilka przykładów zastosowań, które obejmują kilka sektorów to:

Obsługa klienta

Uczenie maszynowe w obsłudze klienta to potężne narzędzie, które zwiększa efektywność operacyjną, poprawia personalizację interakcji oraz pozwala lepiej przewidywać i reagować na potrzeby klientów. Odgrywa kluczową rolę w usprawnianiu obsługi klienta, umożliwiając firmom personalizację interakcji, automatyzację procesów oraz szybsze rozwiązywanie problemów. Główne zastosowania uczenia maszynowego w obsłudze klienta to:

• chatboty i wirtualni asystenci – uczenie głębokie wspiera rozwój inteligentnych chatbotów i wirtualnych asystentów, które automatyzują komunikację z klientami. Dzięki algorytmom przetwarzania języka naturalnego (NLP), boty te są w stanie rozumieć zapytania klientów, udzielać odpowiedzi i rozwiązywać proste problemy bez potrzeby angażowania pracowników. W ten sposób firmy mogą oferować 24/7 obsługę klienta, skracając czas oczekiwania i poprawiając doświadczenia klientów.
• personalizacja interakcji – algorytmy uczenia maszynowego analizują dane klientów, takie jak historia zakupów, preferencje czy zachowania online, aby personalizować oferty i rekomendacje. Dzięki temu firmy mogą dostarczać treści i oferty dopasowane do indywidualnych potrzeb, co zwiększa satysfakcję klientów i poprawia współczynnik konwersji. Personalizacja może obejmować także dostosowywanie treści e-maili marketingowych czy sugerowanie produktów na stronach internetowych.
• analiza sentymentu – uczenie głębokie umożliwia analizę sentymentu w komunikacji z klientami, np. w wiadomościach e-mail, recenzjach produktów czy postach w mediach społecznościowych. Algorytmy te są w stanie rozpoznać emocje klientów – czy ich opinie są pozytywne, negatywne, czy neutralne – to z kolei pomaga firmom szybciej reagować na problemy i poprawiać jakość obsługi.
• szybkie rozwiązywanie problemów – uczenie głębokie może analizować zgłoszenia klientów, klasyfikując je i kierując do odpowiednich działów lub osób w firmie. Dzięki temu problemy są szybciej rozwiązywane, a obsługa klienta bardziej efektywna. Systemy te mogą również przewidywać, jakie problemy mogą pojawić się w przyszłości, analizując dane z wcześniejszych interakcji.
• predykcja potrzeb klientów – algorytmy uczenia maszynowego analizują dane z przeszłości, aby przewidywać przyszłe potrzeby klientów. System może np. rozpoznać, że klient potrzebuje uzupełnienia produktu na podstawie jego wcześniejszych zakupów i wysłać przypomnienie lub ofertę. W ten sposób firmy mogą proaktywnie zaspokajać potrzeby klientów, co zwiększa ich lojalność i satysfakcję.
• zarządzanie zapytaniami i zgłoszeniami – uczenie maszynowe optymalizuje zarządzanie zgłoszeniami klientów poprzez automatyczne kategoryzowanie zapytań oraz priorytetyzację zgłoszeń na podstawie ich treści i pilności. Systemy te mogą również proponować rozwiązania na podstawie analizy podobnych przypadków, co przyspiesza proces rozwiązywania problemów i poprawia doświadczenia klienta.
• monitorowanie jakości obsługi – uczenie maszynowe analizuje rozmowy telefoniczne, e-maile i chaty z klientami, aby ocenić jakość obsługi i wykryć potencjalne problemy. Dzięki automatycznej analizie danych firmy mogą monitorować zgodność komunikacji z procedurami, oceniać wydajność pracowników oraz wprowadzać poprawki w czasie rzeczywistym, co przyczynia się do poprawy jakości obsługi.
• automatyzacja procesów back-end – uczenie głębokie automatyzuje procesy wewnętrzne związane z obsługą klienta, takie jak aktualizowanie informacji o klientach, generowanie raportów czy monitorowanie zapytań. To pozwala zespołom obsługi klienta skupić się na bardziej złożonych i wymagających interakcjach, a także zwiększa efektywność operacyjną.
• lepsza obsługa wielokanałowa – dzięki uczeniu maszynowemu, firmy mogą integrować różne kanały komunikacji (telefon, e-mail, czat, media społecznościowe) w jeden spójny system. Algorytmy analizują dane z tych kanałów, zapewniając klientom bezproblemowe doświadczenie – niezależnie od tego, z jakiego medium korzystają.
• redukcja rotacji klientów – uczenie głębokie pozwala firmom przewidzieć ryzyko odejścia klienta na podstawie analizy jego zachowań i interakcji. Algorytmy mogą wykrywać sygnały ostrzegawcze, takie jak zmniejszona aktywność lub negatywne opinie, i sugerować działania naprawcze, np. wysyłkę spersonalizowanej oferty, co pomaga zmniejszyć churn rate.

Konserwacja predykcyjna

Konserwacja predykcyjna to strategia utrzymania maszyn i urządzeń, która polega na wykorzystaniu danych i analizy predykcyjnej w celu przewidywania, kiedy dany sprzęt może ulec awarii lub wymagać naprawy.  Ten przypadek uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla każdej branży lub firmy, która polega na sprzęcie. Zamiast czekać, aż sprzęt się zepsuje, firmy mogą wykorzystać konserwację predykcyjną do prognozowania, kiedy będzie potrzebny serwis, zmniejszając w ten sposób potencjalne przestoje i obniżając koszty operacyjne. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie mają zdolność analizowania dużych ilości wieloaspektowych danych, co może zwiększyć precyzję konserwacji predykcyjnej. Na przykład, praktycy AI mogą nakładać warstwy danych z nowych danych wejściowych, takich jak dane audio i obrazy, które mogą dodać niuanse do analizy sieci neuronowej. Niepodważalne korzyści konserwacji predykcyjnej obejmują przede wszystkim: redukcję przestojów, obniżenie kosztów napraw oraz wydłużenie żywotności sprzętu.

Optymalizacja logistyki

Uczenie maszynowe odgrywa coraz większą rolę w optymalizacji logistyki, pomagając firmom zarządzać zasobami, przewidywać potrzeby oraz efektywnie planować transport i dystrybucję. Główne obszary, w których zastosowanie uczenia maszynowego przyczynia się do poprawy procesów logistycznych to: prognozowanie popytu, optymalizacja tras transportu, zarządzanie łańcuchem dostaw, automatyzacja zarządzania magazynem, predykcyjna konserwacja floty,  zarządzanie ryzykiem, optymalizacja kosztów czy personalizacja obsługi klienta.Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji logistyki może, dzięki prognozom w czasie rzeczywistym i coachingowi behawioralnemu, obniżyć koszty procesów logistycznych. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest m.in. do optymalizacji tras ruchu dostawczego, która skutkuje poprawą efektywności paliwowej i skróceniem czasu dostawy.

Najważniejsze korzyści biznesowe wykorzystania AI

Transformacja biznesu za sprawą generatywnej sztucznej inteligencji to trend, który obserwować możemy również na własnym podwórku. Raport „Power of AI” opublikowany przez BUZZcenter to dowód na to, że sztuczna inteligencja staje się nieodzownym elementem strategii rozwoju polskich firm. Jej wdrożenie oznacza dla przedsiębiorców korzyści, które mogą wzmocnić ich konkurencyjność oraz poprawić efektywność operacyjną. Potwierdzają to analizy przeprowadzone na polskim rynku.

Jak wynika z raportu „Power of AI”, wpływ sztucznej inteligencji (AI) na polski biznes stale rośnie. Według najświeższych analiz, 77% firm uznaje AI za kluczowy czynnik napędzający zmiany w ich działalności. AI wspiera nie tylko automatyzację procesów i optymalizację działań operacyjnych, ale także otwiera przed przedsiębiorstwami nowe możliwości rozwoju i ekspansji na konkurencyjnym rynku. Kluczowy wniosek z raportu to fakt, że aż 59% firm z pozytywnym nastawieniem patrzy na wdrożenie AI, doceniając jej wpływ na: oszczędność czasu (52%), automatyzację procesów (33%) oraz oszczędność kosztów (27%).

Aby jednak firmy mogły w pełni wykorzystać potencjał uczenia głębokiego, powinny w pierwszej kolejności zaadresować wyzwania takie jak brak wiedzy, obawy związane z bezpieczeństwem danych i cyberzagrożenia.

________________________________________________

Interesuje Cię temat generatywnej sztucznej inteligencji? Koniecznie zobacz serię „AI Powered Leadership”  Macieja Chrzanowskiego w serwisie Youniversity.

W „AI Powered Leadership” dr Maciej Chrzanowski, Prompt-Engineering Expert, tłumaczy, czym jest, jak działa oraz do czego i w jaki sposób wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję, by usprawnić codzienne zadania.

W materiałach dołączonych do serialu znajdziesz również workbook – praktyczny przewodnik po prostych narzędziach AI, umożliwiających automatyzację pracy, dzięki którym zaoszczędzisz czas i pieniądze.

Serial dr Macieja Chrzanowskiego nie tylko nauczy Cię korzystania z narzędzi AI – dowiesz się, jak zbudować przewagę konkurencyjną, posługując się nimi na co dzień, opanujesz sztukę tworzenia promptów, przekonasz się, ile prawdy jest w tym, że „AI zabierze nam pracę” oraz odkryjesz, jak przełamać niechęć względem wykorzystania narzędzi AI.

Nie przegap okazji – jeśli nie korzystasz jeszcze z Youniversity, już dziś dołącz do grona subskrybentów: cennik

________________________________________________

Masz pytanie na temat wyzwań biznesowych związanych z rozwojem pracowników w Twojej firmie? Skontaktuj się z nami, a nasze ekspertki wspólnie z Tobą przeanalizują Twoje wyzwania i znajdą najbardziej wartościowe dla Twojej firmy rozwiązanie.

________________________________________________

A już 3 października 2024 zapraszamy Cię na IX edycję Konferencji LEADERSHIP EXCELLENCE SUMMIT, która odbędzie się w godzinach 10:00 – 13:30 w formule online.

Tematem tej edycji konferencji jest SALES FORCE EFFECTIVENESS. O tym, jak stworzyć i wdrożyć skuteczną strategię sprzedaży, podczas swojego wystąpienia opowie Radek Drzewiecki, CEO Grupy LP.

Podczas tej 2h sesji poznasz szczegóły i praktyczne porady na temat tego, jak:

• poprawnie profilować, targetować i segmentować klientów
• optymalizować standardy przygotowania i prowadzenia spotkań sprzedażowych
• ujednolicić standardy przygotowywania Regionalnych Planów Biznesowych
• poprawić skuteczność realizacji działań po zakończonym spotkaniu sprzedażowym
• zwiększyć efektywność procesów marketingowych
• oceniać realizowane procesy w odniesieniu do standardów rynkowych

Nad tematem Customer Experience (CX) w e-commerce pochyli się Grzegorz Wroniszewski – COO Fulfilio,  ekspert w zarządzaniu e-commerce i obsługą klienta (CX).

Na zakończenie Konferencji Malwina Faliszewska, strateżka DEI, trenerka, mentorka i ICF coach, Gallup Strengths coach poprowadzi warsztat RÓŻNORODNOŚĆ, ROWNOŚĆ I INKLUZYWNOŚĆ W NOWOCZESNEJ ORGANIZACJI – DEI – „Nice to have” czy „Must have” organizacji przyszłości.

Udział w wydarzeniu jest bezpłatny – wystarczy rejestracja