Currently set to Index
Currently set to Follow

Zastosowanie uczenia maszynowego w 2021 roku

Kategoria: Blog, Rozwiązania informatyczne
Zastosowanie uczenia maszynowego w 2021 roku | Archman Blog

Chatboty, które błyskawicznie klasyfikują zapytania klientów i udzielają trafnych odpowiedzi, algorytmy sprawdzające zdolność kredytową, silniki analizy zwyczajów telewidzów suflujące kolejne propozycje programów.

To tylko kilka przykładów działania sztucznej inteligencji, która na dobre wpisała się w nasze codzienne życie. Ale to nie wszystko. Sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w każdej dziedzinie gospodarki, bo to inteligentne algorytmy i urządzenia zdecydują o poziomie rozwoju gospodarczym państw.

O cyfrowej transformacji mówi się od lat, jednak wydarzenia ostatnich kilkunastu miesięcy przyspieszyły bieg zmian. Pandemia COVID-19 wymusiła na instytucjach i użytkownikach błyskawiczne przejście do strefy technologii. Zostaliśmy wyrwani ze strefy komfortu, a digitalizacja naszych zasobów i cyfryzacja środowiska pracy okazały się być sprzymierzeńcami pracowników, przyczyniając się do wzrostu ich komfortu i swobody w działaniu. A te czynniki bezpośrednio przekładają się na większą efektywność pracy i takie też zyski firm.

Dlatego łatwo przewidzieć, że w rozpoczynającym się 2021 roku ogromne znaczenie zyskają metody optymalizacji dostępu i analizy zgromadzonych danych. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego będzie jeszcze szersze, a rosnące zaufanie do tych rozwiązań – zaprocentuje odważniejszą integracją istniejących systemów z rozwiązaniami AI.

Do czego będziemy wykorzystywać uczenie maszynowe w 2021 roku?

Globalna pandemia zmusiła nas do zmiany zachowań i przyzwyczajeń, przenosząc je do świata wirtualnego. Powszechnej akceptacji doczekały się zdalne porady lekarskie, rekordy popularności biją platformy e-commerce, a biura zamieniliśmy na komfortowe home office, z których łączymy się ze współpracownikami. Każda dziedzina życia doczekała się ekwiwalentu w wersji elektronicznej, a co za tym idzie, jako ludzkość, generujemy jeszcze więcej danych, które są podstawą do budowy rozwiązań opartych o AI.

W 2021 roku w cenie będzie zbieranie ogromnej ilości danych i ich analityka. To tu swoje zastosowanie znajdą uczenie maszynowe i rozwiązania BIG DATA, bo pomogą nam one w bardziej optymalny i szybszy sposób podejmować decyzje. Znaczące będą metody uczenia nadzorowanego, które po przeanalizowaniu naszych poprzednich wyborów, zasugerują podjęcie kolejnej akcji. Mowa o zastosowaniach dużo szerszych od klasyfikacji tekstu wiadomości e-mail i wykraczających poza typowe sugestie. Elektroniczni „asystenci” staną się realną pomocą w procesie podejmowania decyzji, a nawet zrealizują powierzone im zadania, dzięki automatyzacji.

Trendy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym w 2021 roku

Medycyna, hiperautomatyzacja i analiza tekstu

Dla badaczy sztucznej inteligencji rok 2020 był przełomowy pod wieloma względami. Szczególnie ważne pozostają osiągniecia w dziedzinach medycznych, gdzie AI udowodniło swoją przydatność przy opracowaniu nowych leków czy predykcji trójwymiarowej struktury protein. Rozwijające się rozumienie sieci neuronowych i procesów głębokiego uczenia pozwala na jeszcze skuteczniejsze aplikowanie sztucznej inteligencji w najważniejszych obszarach ludzkiego życia, takich jak nasze zdrowie.

Kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji w systemach ERP, któremu należy się bacznie przyglądać jest hiperautomatyzacja. Coraz powszechniejsze stanie się łączenie sztucznej inteligencji z automatyzacją procesów, w którą zaangażujemy roboty. Zmiana będzie dotyczyć wszystkich działów firm, od przetwarzania faktur po zarządzanie zasobami. Odpowiednio przygotowane sieci neuronowe zostaną wykorzystane do detekcji powtarzalnych i prostych czynności (dotąd wykonywanych przez człowieka) i sprowadzą je do przejrzystego obiegu. Efekty przedsiębiorcy zauważą bardzo szybko, a te będą wymierne: więcej wykonanych zadań, wyeliminowanie błędów, odciążenie pracowników.

Kolejną dziedziną, w której zobaczymy ogromne zaangażowanie sztucznej inteligencji jest analiza tekstu. Pełna digitalizacja i elektroniczna archiwizacja dokumentacji firmy to duży zbiór danych. A ten, z racji swojej objętości, może być strukturą trudną do okiełznania. Może nadmiernie pochłaniać czas użytkownika i utrudniać mu sprawne dotarcie do konkretnych dokumentów. Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja, a konkretniej – najnowsze osiągniecia w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego i generatywnych sieci neuronowych. Taki rodzaj AI „wpuszczony” do archiwum nie tylko przeanalizuje zawartość dokumentu, ale pozwoli także na wygenerowanie jego skróconej i streszczonej wersji. To rozwiązanie przyszłości dla firm, które specjalizują się w pracy z archiwalnymi zbiorami danych, analizami, raportami lub artykułami.

Zautomatyzowana i inteligentna analiza ogromnych ilości danych

Naturalnym skutkiem przeniesienia naszej rzeczywistości do sfery wirtualnej jest zjawisko gwałtownie rosnącej liczby danych. I to ono niejako wymusza na nas zastosowanie metod analizy i przetwarzania (BIG DATA). Dlaczego? Dlatego, że człowiek w natłoku informacji, wśród których mieszają się te ważne, i te nieistotne, popełnia błędy. Nierzadko coś przeoczy. Natomiast algorytm zbuduje bezbłędny model, który w czasie rzeczywistym zinterpretuje napływające dane. To najprostsza droga do uzyskania dokładnego i rzetelnego obrazu kondycji naszego przedsiębiorstwa. A firmowy bilans z kolei – pozwoli na podjęcie adekwatnych decyzji biznesowych. Algorytm, ponadto, może także przeanalizować dane historyczne i na ich podstawie zautomatyzować procesy decyzyjne. Naturalną tego konsekwencją jest sprawniejsze zarządzanie organizacją.

Lepsze rozpoznawanie obrazów i tekstu dzięki machine learning

Rozpoznawanie tekstu i obrazu nie obejmuje wyłącznie wymagań wysokowyspecjalizowanych ekspertów. Ta technologia wchodzi pod strzechy z łatwością, co pokazuje rosnąca popularność systemu Navigator. To dzięki niemu pracownik biurowy – np. księgowy – może zaoszczędzić czas na przepisywaniu danych z dokumentu papierowego do systemu. Zastosowana w platformie Navigator technologia OCR automatyzuje wprowadzanie danych z faktur czy paragonów. W konsekwencji mamy mniej obciążonego pracownika, który może przenieść swoje priorytety na inny, ważny z perspektywy firmy, obszar.

W 2021 roku będziemy obserwować przeniesienie tego typu rozwiązań poza pracę księgowych. Do repertuaru działań ML dołączą analizy i raporty, dotychczas niedostępne dla komputerów, gdyż agregowane są w formie mniej ustrukturyzowanej. I to te analizy, i te raporty – dostępne z poziomu zunifikowanego systemu – będą skutecznie wykorzystywane zarządczo, a przy okazji z łatwością zintegrują się z istniejącymi systemami RPA.

Rewolucja AI nabiera tempa

Bezdyskusyjnie analiza dostępnych danych oraz implementacja uczenia maszynowego usprawniają każdy obszar przedsiębiorstwa, a dobrze zaprojektowane narzędzie, takie jak NAVIGATOR, odpowie na potrzeby każdej branży. Bezdyskusyjnie także – przed nami nie tylko rok sztucznej inteligencji, ale całe lata.

 

+ wpisy

Programista AI (Python) w zespole WeDeliverAI (Archman), pasjonat nowych technologii. Absolwent kierunku Machine Learning w Szkole Programowania WSEI. Na co dzień zajmuje się wdrażaniem algorytmów uczenia maszynowego w systemie NAVIGATOR.

Może Cię również zainteresować
Sprawdź też
Menu