Co to jest machine learning i jakie ma zastosowanie?

Machine learning – co to takiego?

Najprościej rzecz ujmując, uczenie maszynowe to zdolność programów komputerowych do naśladowania inteligentnych zachowań człowieka. To jeden z rodzajów sztucznej inteligencji (AI), oparty na algorytmach zdolnych do podejmowania samodzielnych decyzji w oparciu o zgromadzone dane, bez konieczności ich programowania.

Wyróżnia się cztery metody uczenia maszynowego:

• uczenie nadzorowane (formułowanie odpowiedzi na podstawie danych wejściowych i wyjściowych);
• uczenie nienadzorowane (odnajdywanie wzorców na podstawie dużych ilości nieoznaczonych danych; algorytm samodzielnie formułuje i rozpoznaje poszczególne zbiory);
• uczenie częściowo nadzorowane (niewielka ilość danych wprowadzonych do systemu oraz ich samodzielna analiza);
• uczenie przez wzmacnianie (maszyna uczy się reguł i wraz z nabywaniem kompetencji powiększa własne zbiory danych. Można porównać to do nauki gry w szachy, kiedy to nie jesteśmy w stanie – przynajmniej na początku – przewidywać ruchów przeciwnika, jednak wraz ze zdobytą wiedzą, jesteśmy w tym coraz bardziej biegli).

Sztuczna inteligencja (AI) a uczenie maszynowe (ML)

Wiele osób traktuje te dwa pojęcia jako synonimy, co jest błędne. Sztuczna inteligencja jest terminem znacznie szerszym, a uczenie maszynowe jest jej główną siłą napędową. Celem AI jest rozwiązywanie problemów, często w sposób kreatywny, bez wykorzystywania algorytmów, na których właśnie opiera się ML.

Głębokie uczenie

Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego, który zajmuje się klasyfikowaniem, rozpoznawaniem, wykrywaniem oraz opisywaniem danych przy pomocy sieci neuronowych. Komputer buduje pojęcia złożone na podstawie pojęć prostszych. Pozwala to na rozwiązywanie bardziej skomplikowanych problemów, takich jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie mowy czy klasyfikacja obrazów.

grafika 1

Zastosowanie machine learning

Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało współczesny świat oraz wpłynęło na rozwój technologii. Człowiek nie byłby w stanie samodzielnie przetworzyć tak ogromnych ilości danych, a nawet jeśli, to nie w tak krótkim czasie. Model ten wykorzystuje kilka technik uczenia.

1. Regresję – pozwala przewidywać ceny na rynku; zawsze istnieje bowiem średnia cena, do której będzie się powracać w różnych odstępach czasu, co jest szczególnie ważne w kontekście rynku tradycyjnego oraz internetowego.
2. Klasyfikację – celem jest grupowanie danych w różne kategorie, co jest szczególnie przydatne w marketingu, gdzie można uszeregować typy klientów pod kątem generowania leadów sprzedażowych.
3. Grupowanie – system grupuje bardziej zaawansowane zbiory, z którymi człowiek nie poradziłby sobie, np. do kompresji danych czy zachowania prywatności.
4. Wykrywanie anomalii – pozwala wykryć element niepasujący do danego zbioru, co jest szczególnie ważne przy wykrywaniu oszustw finansowych, a w medycynie przy wsparciu diagnostyki pacjenta, wykrywaniu chorób czy dopasowywaniu leków.
5. Analizę koszyka rynkowego – w przypadku sklepów online pozwala na cross selling i up selling produktów.
6. Szeregi czasowe – wykorzystywane przez urządzenia mierzące wybrane wartości w określonym czasie, np. do mierzenia saturacji, natężenia dźwięku czy do przewidywania awarii.

Jak uczenie maszynowe wpływa na pozycjonowanie?

Wydawać się może, że uczenie maszynowe to klucz do sukcesu i najczęściej wykorzystywany sposób, w jaki wyszukiwarki ustalają kolejność wyświetlanych w wynikach stron. Nic bardziej mylnego. Narzędzie te to tylko niewielki ułamek systemu ustalającego ranking pozycjonowania.

Technologia jest nieoceniona w poprawie doświadczenia użytkownika. Przedstawiciele Google oznajmili natomiast, że uczenie maszynowe jest tylko częścią drogi, którą pokonuje wyszukiwarka, aby określić wartościowość strony.

Wciąż konieczna jest ingerencja ludzi, którzy ręcznie analizują witryny i dostosowują ich pozycje na liście wyników wyszukiwania. Uczenie maszynowe może tylko przyspieszyć ten proces i sprawić, że wyniki bardziej usatysfakcjonują użytkownika.

No dobrze, wiemy co to jest uczenie maszynowe i na czym polega. Przyjrzyjmy się zatem korzyściom, jakie wynikają z jego zastosowania.

Identyfikacja zduplikowanych treści

Niska jakość, duplikaty, spam i kopie to poważne szkody w wynikach wyszukiwania. Uczenie maszynowe jest w stanie szybko zidentyfikować błędy, które mogą być źródłem treści niskiej jakości.

Coś, co dla jednego użytkownika będzie treścią niskiej jakości, dla drugiego okazać się może naprawdę wartościowe. Uczenie maszynowe posiada jasno określone schematy wyszukiwania wartościowych treści i umieszczania ich na szczycie list wyników wyszukiwania. Bez żadnych wątpliwości. Istotna jest w tym procesie szybkość jego przeprowadzenia. Zadbaj więc o wysokiej jakości treści na swoich stronach, aby uczenie maszynowe zadziałało z korzyścią dla Ciebie.

Analiza preferencji użytkowników

Uczenie maszynowe to niesamowity system rozumiejący pytania, które użytkownicy wprowadzają do wyszukiwarki. Struktura ta może pomóc wyszukiwarce określić, jakie wyniki będą najodpowiedniejsze do wyszukiwanych fraz.

Uczenie maszynowe jest w stanie poprawić jakość wyświetlanych wyników poprzez zrozumienie niedokładnej pisowni pytania, analizę słów kluczowych w celu pokazania rozszerzonych wyników i rozróżnienie różnych grup, których pytania dotyczą (np. zakupy, wiadomości, mapy, informacje).

Proponowanie wyników na podstawie wcześniejszych wyszukiwań

Uczenie maszynowe pomaga wyszukiwarkom dostosować się do wyszukiwań użytkowników i utrwalić pewne wzorce. System ten może zatem przewidzieć wyniki, jakie będą interesowały odbiorcę w przyszłości na podstawie obserwacji jego wcześniejszych wyborów.

Dla przykładu, jeśli na początku wpiszesz do wyszukiwarki “książki”, a za jakiś czas poprosisz o “Lśnienie”, możesz być pewien, że w wynikach zobaczysz utwór autorstwa Stephena Kinga, a nie np. film czy rozświetloną grafikę. Pokazuje to, jak przyjaznym dla użytkownika jest system uczenia maszynowego. Sprawdź więc jego umiejętności i ciesz się wynikami dostosowanymi do Twoich upodobań i oczekiwań.

Szybka klasyfikacja adresu URL

Uczenie maszynowe wspomaga również roboty indeksujące, aby te mogły analizować jakość określonych adresów URL. Dzięki temu wyszukiwarki generują odpowiednie wyniki do wyszukiwań pasujących do określonego adresu. Uczenie maszynowe klasyfikuje te adresy poprzez wykrywanie spamu i treści niskiej jakości, grupowanie stron (np. fora, blogi, sklepy internetowe), wyróżnianie osób i podmiotów na stronie oraz sposobu ich powiązania z zapytaniami użytkowników.

Powiązanie synonimów

Uczenie maszynowe pomaga wyszukiwarkom tworzyć wyniki w oparciu o język powszechnie używany wśród użytkowników. System ten bierze pod uwagę sposób, w jaki porozumiewają się ludzie, jakich zwrotów używają i o co dokładnie im chodzi w trakcie wyszukiwania poszczególnych fraz. Pomaga w ten sposób wyszukiwarkom zidentyfikować synonimy docelowych słów kluczowych. Dzięki temu Google udostępnia dokładniejsze wyniki, które dają użytkownikom informacje bezpośrednio dopasowane do ich oczekiwań.

Czy machine learning jest szansą dla SEO?

Bez uczenia maszynowego postęp technologiczny z pewnością by nie nastąpił. Sztuczna inteligencja jest obecnie jednym z najważniejszych trendów, który ma niebagatelny wpływ na strategię optymalizacji i pozycjonowania, ale nie tylko – oddziałuje na każdą sferę życia człowieka, nie tylko w świecie digital. Jeśli więc chcesz wzmocnić swoje SEO, koniecznie wykorzystaj potencjał uczenia maszynowego.