Шта је то машинско учење?

Машинско учење је област вештачке интелигенције која се бави дизајном алгоритама који уче из искуства и који су у стању да врше предвиђања и моделују законитости у подацима. Тренутно је једна од најпопуларнијих области рачунарства у академским круговима, али и у индустрији. Примењују је практично све водеће светске рачунарске компаније, а све већу популарност ужива и у ASW-у. Са практичног становишта бави се изградњом прилагодљивих рачунарских система који су способни да побољшавају своје перформансе користећи информације из искуства.

За оне који са зебњом гледају у информатичку будућност и вештачку интелигенцију, важно је да знају: машине никада неће заменити човека, али ће значајно помоћи људима да буду ефикаснији у раду. Иако машинско учење даје невероватне резултате, увек ће бити потребан и човек да их протумачи. Само професионалци у свом послу моћи ће да разумеју зашто је неки производ, који је „паметна машина“идентификовала као најбоље решење, заиста најбољи.

Компаније које користе машинско учење брзо се прилагођавају тржишту и имају низ предности у односу на конкуренцију, јер добијање информације директно из података о купцима апсолутно је неопходан адут компанија које желе да буду при врху своје сфере деловања. Успех у бизнису директно зависи од квалитетног познавања купаца и њихових потреба. Друга предност је могућност повећања профита без повећања обима посла. Зато компаније које желе да искористе моћ машинског учења треба за то да се припреме, на првом месту тако што ће прикупити и обезбедити све историјске податке о пословању фирме (offline и online продајне податке, рачуноводство, информације о купцима, инвентар производа и тд.). Уколико неко мисли да његова компанија не генерише довољно података које захтева машинско учење, треба да зна: увек има више података него што се мисли, на пример, почев од општих података индустрије, преко података који се могу добити из обичног ћаскања о бренду на друштвеним медијима, па до идентификовања пословних увида који би створили највише користи. На пример, неке компаније користе алгоритме машинског учења за процену и предвиђање продаје, друге пак за остваривање других циљева као што су заштита од превара, већа продаја, повећана профитна маржа и могућност предвиђања понашања клијената. Битно је да компанија дефинише конкретне циљеве, а пут до остварења тих циљева наћи ће стручњаци, користећи своје знање и потенцијале које нуди вештачка интелигенција.