Skip to Content
Skontaktuj się z nami
Rozpocznij chat Chat offline
Uzyskaj pomoc na bieżąco — rozpocznij chat z przedstawicielem SAP.
Skontaktuj się z nami
Prześlij nam swoje uwagi, opinie i pytania.

Czym jest uczenie maszynowe (Machine Learning)?

Najprostsza definicja uczenia maszynowego (Machine Learning)

Uczenie maszynowe to technologia, która — zamiast precyzyjnie programować komputery — uczy je wykonywania zadań na podstawie analizy danych.
Previous Next
Ilustracja przedstawiająca ludzki mózg

Czym jest sieć neuronowa?

Sieci neuronowe — zwane też sztucznymi sieciami neuronowymi — to rodzaj technologii uczenia maszynowego luźno oparty na sposobie pracy neuronów w ludzkim mózgu. To programy komputerowe, które wykorzystują liczne warstwy węzłów (lub „neuronów”) działających równolegle, by się uczyć, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje w sposób podobny do człowieka. 

Ilustracja przedstawiająca sieć neuronową w technologi głębokiego uczenia

Czym jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie (z ang. deep learning) to „głęboka” sieć neuronowa, która obejmuje wiele warstw neuronów i ogromne wolumeny danych. Ten zaawansowany rodzaj uczenia maszynowego pozwala rozwiązywać złożone, nieliniowe problemy i umożliwił rozwój takich technologii jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), osobiści asystenci cyfrowi i samochody autonomiczne. 

Ilustracja przedstawiająca ludzki mózg uczący się nowych rzeczy

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane

Trening algorytmów uczenia nadzorowanego wykorzystuje dane zawierające poprawne odpowiedzi. Algorytmy te budują modele, które dopasowują dane do odpowiedzi — a później używają tych modeli do przetwarzania danych. Algorytmy nienadzorowane uczą się na podstawie danych bez dostępu do poprawnych odpowiedzi. Wykorzystują duże, zróżnicowane zbiory danych do samodoskonalenia. 

Podstawy uczenia maszynowego
i najlepsze praktyki dla firm

Korzyści uczenia maszynowego w biznesie

Previous Next

Szybsze podejmowanie decyzji

Algorytmy uczenia maszynowego potrafią ustalać priorytety i automatyzować podejmowanie decyzji. Potrafią również sygnalizować szanse i właściwe działania, które należy podjąć natychmiast — by umożliwić Ci osiąganie najlepszych wyników.

Elastyczność

Sztuczna inteligencja nie ogranicza się do wykorzystania danych historycznych. Potrafi też przetwarzać dane wprowadzane w czasie rzeczywistym, by reagować na bieżąco — jak w przypadku aut, które automatycznie się zatrzymują, gdy zbytnio zbliżają się do tyłu innego pojazdu.

Biznes oparty na algorytmach

„Biznes oparty na algorytmach” wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, by osiągnąć wysoki poziom automatyzacji. Przejście na ten rodzaj działalności toruje drogę nowym, innowacyjnym modelom biznesowym, produktom i usługom.

Lepsze analizy

Uczenie maszynowe to możliwości analizowania dużych zasobów złożonych danych oraz danych strumieniowych i wyciągania wniosków— również z analiz predykcyjnych — będące poza zasięgiem umysłu człowieka. Następnie technologia może na tej podstawie ukierunkowywać działania.

Wydajność

Inteligentne, wspomagane uczeniem maszynowym procesy biznesowe mogą znacznie zwiększyć wydajność firmy. Umożliwiają one opracowywanie precyzyjnych planów i prognoz, automatyzację zadań, redukcję kosztów, a nawet wyeliminowanie błędów ludzkich.

Lepsze wyniki

Od wyzwalania właściwych działań na podstawie nowych szans i czynników ryzyka po precyzyjne prognozowanie skutków decyzji jeszcze przed ich podjęciem — uczenie maszynowe pomaga osiągać lepsze wyniki biznesowe.

Obszary zastosowania uczenia maszynowego w najważniejszych sektorach

Wiele branż i obszarów działalności jest gotowych na wdrożenie uczenia maszynowego — zwłaszcza tych, które gromadzą duże wolumeny danych. Oto trzy sektory, które wiodą prym w tej dziedzinie:

Badania nad uczeniem maszynowym

SAP współpracuje z najlepszymi uniwersytetami nad rozwojem wykorzystania uczenia maszynowego w przedsiębiorstwach.

Szkolenia z zakresu uczenia maszynowego

Zobacz ofertę szkoleń, kursów i książek poświęconych uczeniu maszynowemu odpowiednich dla osób na wszystkich poziomach zaawansowania — od początkujących użytkowników po deweloperów.

Śledź na bieżąco najnowsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji

Back to top