Uczenie maszynowe
- Innowacja
Przyszłością logistyki jest cyfryzacja
Rozwiązania IT już dziś ułatwiają nam codzienność: dzięki systemowi GPS można śledzić pojedyncze pojazdy. Bazy danych śledzą stany magazynów. Systemy te będą rozwijane w przyszłości – i już niedługo będą w stanie samodzielnie sterować procesami.
Uczenie maszynowe w celu samodzielnego znalezienia rozwiązania
Uczenie maszynowe jest subdyscypliną sztucznej inteligencji. Już teraz ułatwia ono procesy w wielu miejscach. Maszyny, systemy i modele komunikują się nie tylko między sobą (Internet of Things), my również jesteśmy zalewani każdego dnia ogromną ilością danych. Dzięki uczeniu maszynowemu wyciągamy korzyści z tych danych przetwarzając je w zależności od potrzeb. Z wartości empirycznych generowana jest tutaj „własna” wiedza. Dzięki temu maszyny i systemy poprzez procesy uczenia się mają być w stanie podejmować własne decyzje.
Krótkie drogi do znalezienia rozwiązania
Schritt
Na pierwszym etapie do systemów wprowadzane są istotne dane i algorytmy.
Schritt
Na drugim etapie klasyfikowane są parametry, według jakich kryteriów będą przeprowadzane analizy i rozpoznawane wzory.
Schritt
W trzecim kroku, w oparciu o nie systemy są w stanie samodzielnie zidentyfikować problemy i znaleźć rozwiązania. 
Możliwości wynikające z uczenia maszynowego
- Odnajdywanie, wydobywanie i łączenie istotnych danych w dużych ilościach danych (big data)
- Prognozowanie
- Obliczanie prawdopodobieństwa dla następujących zdarzeń
- Optymalizacja procesów
On a daily base – gdzie wykorzystano już uczenie maszynowe
Erkennung von Spam-Mails
Sprach- & Texterkennung
Priorisierung durch Suchbegriffe
Trzy rodzaje uczenia
Ale z jaką dokładnością uczą się maszyny? Istnieją tutaj różne modele. W zależności od wymagań i postawionego celu wykorzystywane są dopasowane algorytmy i metody uczenia. Przedstawiono tutaj trzy najpopularniejsze.
Uczenie nadzorowane
W przypadku tej metody uczenia „nauczyciel” – czyli człowiek – wykonuje przy maszynie dużo pracy wstępnej. Definiuje on wcześniej przykładowe modele, którymi może się kierować algorytm. W oparciu o te modele algorytm analizuje i klasyfikuje dane. Wynik jest wtedy ponownie sprawdzany przez człowieka pod kątem prawidłowości i kompletności. Po kilku przebiegach system jest w stanie samodzielnie rozpoznawać zależności. Metoda ta jest przykładowo wykorzystywana do tego, aby opracować konkretne problemy.
Uczenie bez nadzoru
W przypadku tej metody uczenia człowiek nie wykonuje pracy wstępnej. Algorytm samodzielnie tworzy modele z wpływających danych, które je opisują. Może on opisać istniejące dane, dlatego jest też w stanie rozpoznać powtarzające się wzorce. Dzięki temu może podzielić ilość danych na różne kategorie. Dopiero podczas sprawdzania wyników wykorzystuje się ludzką siłę roboczą. Ta metoda uczenia jest wykorzystywana do uporządkowania dużych ilości danych.
Umocnione uczenie
Jest to metoda najbliższa ludzkiemu sposobowi uczenia i wymaga początkowo ponownej ingerencji człowieka. Ponieważ algorytm regularnie otrzymuje od niego informacje zwrotną o swoich działaniach – czy są prawidłowe, czy błędne. Dzięki tym informacjom zwrotnym algorytm uczy się, jak ma w przyszłości reagować w różnych momentach.
Jakie są korzyści dla logistyki?
Możliwości użycia są prawie tak samo duże jak same ilości danych: Uczenie maszynowe może być wykorzystane w najróżniejszych obszarach i modelach.
Cel: elastyczne rozwiązania
Zwłaszcza w czasach, gdy wszystko jest dostarczane od początku do końca, a jednostka ma tendencję do pozostawania statycznym, przemysł musi nadrobić zaległości. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe ogólnie mogą w tym pomóc. Zwłaszcza gdy zamiany są równie różnorodne jak zaskakujące i fascynujące.
JAN DIETRICH HEMPEL
Geschäftsführer Garbe
Informieren Sie sich jeden Monat über einen aktuellen Trend: Was ist schon Realität und was noch Zukunftsmusik? Smart ist es in jedem Fall.
Jan Dietrich Hempel
Dyrektor zarządzający GARBE
JAN DIETRICH HEMPEL
Geschäftsführer Garbe