Életünk része lett a gépi tanulás, de miért és hogyan működik?

Az elmúlt években lassan, szinte észrevétlenül vált a gépi tanulás az életünk szerves részévé. Ott van a közlekedésben, a profi képszerkesztő szoftverekben, a biztonsági megoldásokban, vagy épp a közösségi médiában. Mert hát mi a közös tényező a Facebook hírcsatornában, az Amazon termékajánlóiban esetleg a Siri vagy Cortana hangfelismerésekben? Nos, valamilyen formában mindegyik gépi tanulást használ az adatkorreláció automatizálásra, a különböző minták felismerésére, s az újonnan megtanult adatok alapján történő automatikus változtatások kezelésére.

Egyáltalán mi az a gépi tanulás?

Gépi tanulásnak nevezzük, amikor egy program képes rá, hogy új információk feldolgozásával tanuljon és változtatásokat hajtson végre anélkül, hogy kifejezetten erre programoznák. A gépek automatizált módon hajtják végre az adatok szekventálását az adatsorok átfésülésével, amelyben mintákat és hasonlóságokat keresnek. Például különböző adatminták és prediktív viselkedés azonosítás alapján szabályokat kell végrehajtani a megtanult adatokkal kapcsolatos teendőkhöz. E módszer alkalmassá teszi a gépeket, hogy az új szabályokat hozzanak létre vagy a meglévőket módosítsák, sőt, továbbfejlesszék önmagukat és képesek legyenek elérni elsődleges céljukat. E célok és felhasználási módok egyaránt változatosak lehetnek:

• A gépi tanulás segítségével gyorsabban és hatékonyabban kereshetünk útvonalakat a különféle közlekedési módokhoz.
• Célzottabbá tehetők és javíthatók az értékesítési konverziók például különböző, az érdeklődési körünkkel megegyező termékajánlókkal vagy a termék tartalmának a vásárlási döntéshez igazításával.
• Segítheti egy új befektetési vagy biztosítási kockázat szintjének a meghatározását.

A gépi tanulás alkalmazása és feltételei

Mielőtt egyre több helyen kezdtük el alkalmazni a gépi tanulás nyújtotta előnyöket, a felhasználóknak manuálisan kellett megadniuk a programok számára az új adatokat vagy a vonatkozó új szabálykészleteket annak érdekében, hogy bármilyen művelet végrehajtódjon. Emellett azt is el kellett dönteni, mi lesz a következő lépés az új szabályok alapján. A gépi tanulás felhasználásával viszont a program algoritmusokat vagy utasítások sorozatát hozza létre, amelyeket végrehajthat a kívánt eredmény eléréséhez. Ahelyett, hogy manuálisan kellene elemezni a rengeteg új adatot, összefüggést, mintát, algoritmusokat kell létrehozni és végrehajtani a rendszerek között.
E folyamat működésének természetesen megvannak a maga feltételei is, amelyek nélkül nem funkcionálna megfelelően. Így például az adatokat egy helyre kell összegyűjteni (Big Data), hogy a matematikai modellek alkalmazásával a gép gond nélkül hozzáférjen a döntéshozatalhoz szükséges összes releváns információhoz. Emellett meg kell találni a megfelelő struktúrát a nagy mennyiségű adat kezeléséhez, elemzéséhez, a hasonlóságok és a különböző viselkedési minták azonosítása végett.
Ekkora mennyiségű adat kezeléséhez, feldolgozásához persze elengedhetetlen a szükséges erőforrások biztosítása és a számítási kapacitás rendelkezésre állásának garantálása is.
Végül pedig szükséges egy alapvető szabályrendszer kialakítása is a matematikai modellek számára, amely képes megfelelő iránymutatásként szolgálni. Ha a fenti feltételeket biztosítani tudjuk, a gép tanulás bevezetése és alkalmazása máris elérhető közelségbe kerül.

Egyre népszerűbb a kiberbiztonság területén is

Egy olyan folyamatosan változó, képlékeny területen, mint a kiberbiztonság, a gépi tanulás szinte nélkülözhetetlen eszköz. Itt jellemző módon nehéz lépést tartani a fenyegetések és támadások állandóan növekvő számával és felvenni a harcot a támadások egyre fokozódó kifinomultságával. Mivel a kibertámadások erősen automatizálódtak az elmúlt hónapokban, az IT biztonság területén még jobban kihasználhatók az automatizálás és a gépi tanulás által nyújtott lehetőségek. Segítségükkel nagyobb az esély, hogy megelőzzük a kiberbűnözőket egy-egy támadás sikeres kivitelezésben.
A gépi tanulás segíthet az ismert fenyegetések különböző új, még ismeretlennek számító variánsainak pontos azonosításában, vagy a minták alapján a támadás következő lépéseinek előrejelzésében. Emellett kiváló lehetőséget jelent a valós idejű védelem automatikus létrehozásában és megvalósításában egy szervezeten belül. Vagyis a gépi tanulással megelőzhető a sikeres kibertámadások jelentős része, s ez a jelen helyzetben hatalmas fegyvertény. Jó ok arra, hogy komolyabb figyelmet fordítsunk e módszer a bevezetésére az IT biztonság területén.

AI és gépi tanulás témában már írtunk blog cikkeket. Itt és itt olvasható.

Iratkozzon fel listánkra, hogy időben értesüljön rendezvényeinkről és cikkeinkről: