Koneoppiminen on vallankumouksellinen teknologia, joka vaikuttaa jo monilla eri toimialoilla, kuten lääketieteessä, teollisuudessa ja liiketaloudessa. Koneoppimisessa käytetään erilaisia algoritmeja ja menetelmiä, jotta tietokoneet pystyvät itsenäisesti oppimaan tekemään tehokkaita ja tarkkoja päätelmiä.
Koneoppiminen ei ole enää pelkkä tulevaisuuden visio, vaan se on jo todellisuutta. Se auttaa tekemään perusteltuja ratkaisuja liiketoiminnan edistämiseksi ja se haastaa yrityksiä tarkastelemaan liiketoimintastrategiaa uudella ja älykkäämmällä tavalla.
Avaamme tässä artikkelissa tarkemmin koneoppimisen perusteita, toimintaperiaatteita, sekä sen hyötyjä ja haasteita.
Voit hypätä suoraan mielenkiintoisimpaan kohtaan sisällysluettelon avulla:
Koneoppimisen määritelmä
Koneoppiminen (tai eng. machine learning, ML) on yksi tekoälyyn liittyvistä alaryhmistä, jonka avulla järjestelmä voi itsenäisesti oppia ja kehittää itseään tekemään päätöksiä ja ennusteita sille syötetystä tai sen keräämästä datasta. Koneoppimismallille syötetään suuria määriä dataa, jonka analysoimiseen se hyödyntää neuroverkkoja ja syväoppimista ilman erillistä ohjelmointia.
Koneoppimismalli on lyhyesti ilmaistuna algoritmi, joka oppii tekemään tilastollisia havaintoja ja päätelmiä datasta automaattisesti. Koneoppimisen malleja on erilaisia ja käymme niitä läpi myöhemmin tässä artikkelissa.
Neuroverkko puolestaan on koneoppimisessa hyödynnettävä tietojenkäsittelymalli, joka pyrkii matkimaan ihmisen aivojen toimintaa. Sen toiminta perustuu joukkoon yhteen liitettyjä yksikköjä, jotka vastaanottavat erilaisia syötteitä, käsittelevät niitä ja tuottavat niistä syntyvän vasteen. Syväoppiminen taas käyttää näitä neuroverkkoja monimutkaisten tehtävien oppimiseen ja suorittamiseen.
Koneoppimisessa tietokoneet parantavat jatkuvasti prosessejaan sitä mukaan, kun ne oppivat toistuvasti kokemuksistaan. Mitä enemmän dataa koneoppimismalli pääsee käyttämään, sitä paremmaksi malli tulee.
Koneoppimisen avulla voidaan tehostaa liiketoiminnan eri osa-alueita hyödyntämällä tietokoneen nopeutta ja oppimiskykyä datan läpikäymisessä. Sitä voidaan hyödyntää mm. erilaisten ennusteiden ja päätösten teossa, asiakaspalvelun tehostamisessa sekä tuotantolinjojen automatisoinnissa.
Miten koneoppiminen toimii?
Koneoppimisen perusperiaate on tietokoneen kyky oppia erilaisia malleja sille annetusta datasta ja soveltaa näitä malleja uuteen, ennalta näkemättömään dataan. Algoritmit ja mallit voivat olla monimutkaisia, mutta niiden tarkoituksena on löytää datasta säännönmukaisuuksia ja trendejä, sekä tehdä päätelmiä näiden pohjalta.
Koneoppimisessa voidaan yleisesti katsoa olevan kolme päävaihetta:
Syötteen esikäsittely
Mallin oppiminen
Ennustaminen ja päätöksenteko
Syötteen esikäsittelyssä raakadataa ikään kuin puhdistetaan ja muutetaan sellaiseen muotoon, jota koneoppimisalgoritmi pystyy lukemaan. Tällä mahdollistetaan se, että koneelle syötetty tai koneen keräämä data soveltuu koneoppimisen tarkoituksiin.
Mallin oppimisvaiheessa koneoppimisen algoritmi hyödyntää tuota esikäsiteltyä dataa luodakseen koneoppimismallin, joka kykenee tekemään erilaisia ennusteita ja päätöksiä uudelle syötteelle. Data jaetaan yleensä kahteen osaan: opetusdataan ja testidataan. Opetusdatan avulla malli oppii tunnistamaan säännönmukaisuuksia ja yleistämään niitä testidatan arvioimista varten.
Kun malli oppii tunnistamaan säännönmukaisuuksia, niin se pystyy myös jatkossa itsenäisesti ennustamaan ja tekemään päätöksiä sille syötetyn datan perusteella. Koneen oppimista arvioidaan vertaamalla sen ennustuksia testitiedon oikeisiin vastauksiin.
Erilaisia koneoppimisen malleja
Koneoppimista ei ole vain yhdenlaista, vaan sitä voidaan hyödyntää erilaisten mallien avulla erilaisiin tarkoituksiin. Niiden käyttötarkoitus riippuu mm. datan määrästä, sekä tietysti käyttökohteesta, eli mihin asiaan koneoppimista hyödynnetään. Alle olemme avanneet muutamia erilaisia koneoppimisen malleja:
Ohjattu oppiminen: Tietokone ohjataan oppimaan opetusdatan avulla. Sille annetaan syötteitä ja niihin liittyviä oikeita vastauksia. Tietokone pyrkii oppimaan mallin avulla ennustamaan oikean vastauksen tuleville syötteille.
Esimerkkinä ohjatusta oppimisesta toimii kuvantunnistus. Koneoppimismalli voidaan opettaa tunnistamaan haluttuja elementtejä kuvien avulla, jossa tietyt elementit on merkitty oikeiksi vastauksiksi. Malli pyrkii oppimaan tulevien kuvien kohdalla hyödyntämään sille opetettuja asioita, jotta se pystyy tunnistamaan elementit itsenäisesti.
Ohjatussa oppimisessa käytetään erilaisia algoritmeja, kuten aiemmin mainittuja neuroverkkoja.
Ohjaamaton oppiminen: Tietokoneelle ei anneta valmiita oikeita vastauksia, vaan se oppii tunnistamaan annetusta datasta säännönmukaisuuksia ilman etukäteen annettuja ohjeistuksia. Tällaisessa menetelmässä tietokone etsii datasta piilossa olevia rakenteita ja yhtäläisyyksiä, jotka voivat auttaa havaitsemaan uusia ryhmiä tai joukkoja.
Ohjaamatonta oppimista käytetään esimerkiksi ryhmittelyssä, jossa pyritään löytämään samankaltaisia ryhmittymiä datasta. Ryhmittelyä voidaan hyödyntää esim. silloin, kun yrityksellä on paljon kerrytettyä dataa asiakkaista ja niiden joukosta halutaan löytää selkeitä kaavoja tai yhtäläisyyksiä. Koneoppiminen voi auttaa tunnistamaan tästä datasta mahdollisesti kokonaan uusia asiakassegmenttejä tai ristiinmyyntistrategioita, joita ei vielä ole aiemmin tullut ilmi.
Puoliohjattu oppiminen: Puoliohjatussa oppimisessa käytetään sellaista opetusdataa, jossa osassa on halutut tulokset, ja osassa taas ei ole. Mallin tarkoituksena on kerätä ohjaamattomasta tiedosta säännönmukaisuuksia, joihin se sitten voi hyödyntää ohjatun oppimisen menetelmiä.
Esimerkkinä toimii puheentunnistus. Käyttäjä puhuu tietokoneelle jo tunnistettuja, mutta myös uusia sanoja, joille koneella ei vielä ole kirjallista vastinetta. Puoliohjattu koneoppiminen auttaa mallia tunnistamaan uusia sanoja jo tunnistettujen sanojen avulla.
Puoliohjattu oppiminen voi olla hyvä lähestymistapa, jos ei ole tarpeeksi oikeaksi merkittyä dataa ohjattua oppimista varten.
Vahvistusoppiminen: Tässä koneoppimisen mallissa tietokoneelle ei anneta oikeita vastauksia, vaan se oppii tekemään päätöksiä sille annetun palautteen perusteella. Järjestelmää opetetaan kokemusten kautta, jolloin järjestelmän tulee itse oppia löytämään oikea ratkaisu.
Koneoppimismalli altistetaan ympäristölle, jossa se joutuu testaamaan erilaisia vaihtoehtoja, joista se saa joko palkkion tai rangaistuksen. Mallin tavoitteena on oppia luomaan strategia, joka optimoi pitkän aikavälin palkkion.
Esimerkkinä vahvistusoppimisesta toimii erilaiset edistyneemmät tietokonepelit, jossa koneoppimismalli kehittyy jokaisesta pelistä yhä paremmaksi. Jokainen siirto kertoo sille minkälaiset seuraukset siitä syntyi, jolloin se voi jatkossa joko pyrkiä välttämään tai toistamaan siirron.
Koneoppimisen hyödyt
Koneoppiminen tuo uusia ulottuvuuksia liiketoimintaan, sillä se mahdollistaa organisaatioille älykkäitä ratkaisuja ja tehokkaampaa liiketoimintaa. Organisaation olemassa olevasta datasta voi olla mahdollista tunnistaa uusia asiakasryhmiä tai jopa ongelmakohtia.
Koneoppimisen avulla voidaan tehostaa yrityksen eri osa-alueita, kuten myyntiä tai asiakaspalvelua ja jopa tuotantoa. Käydään vielä läpi erilaisia hyötyjä:
Säännönmukaisuuksien ja trendien tunnistaminen
Mitä enemmän dataa koneoppimisen algoritmit pääsevät hyödyntämään, sitä paremmaksi ne tulevat erilaisten säännönmukaisuuksien ja yhtäläisyyksien löytämisessä.
Esimerkkinä verkkokauppaa pyörittävä yritys voi hyötyä koneoppimisesta ymmärtääkseen minkälaisia toistuvia ostotottumuksia asiakkailla on, jonka perusteella näille asiakkaille voidaan suositella sopivampia tuotteita tai oppia uusia trendejä, jonka perusteella suunnitella tuotekatalogin laajentamista.
Automaatio
Koneoppimisella pystytään automatisoimaan iso osa tylsästä ja puuduttavasta työstä, jolloin ihmistyöntekijä pystyy keskittämään resurssinsa sellaisiin tehtäviin, mitä ei vielä voi ulkoistaa koneelle.
Esimerkiksi joillakin verkkosivuilla nähtävät edistyneemmät chatbotit hyödyntävät automaatioita. Näille chatboteille pystyy kirjoittamaan vapaasti haluamansa aiheen, jolloin chatbot pyrkii tunnistamaan tekstin sisällön ja antamaan mahdollisimman hyödyllisen vastauksen. Vaihtoehtoisesti chatbot ohjaa oikealle alasivulle tai auttaa ottamaan yhteyttä asiakasneuvojaan.
Isot tuotantoon keskittyvät tehtaat pystyvät myös hyödyntämään koneoppimista niin, että robotit pystyvät poimimaan itsenäisesti esineitä tuotantolinjalta ja pakkaamaan ne valmiiksi poistaen tarvetta pakkaushenkilökunnalle.
Jatkuva oppiminen
Kunhan koneoppimismallille syötetään oikeanlaista dataa niin algoritmit oppivat nopeammaksi ja tarkemmiksi.
Tässä voidaan taas antaa esimerkiksi aiemmin mainittu chatbot. Chatbotin taustalla pyörivä koneoppimismalli hyödyntää keskusteluista kerättyä dataa oppiakseen käyttäjien vuorovaikutuksesta. Ajan saatossa se pystyy antamaan entistä parempia vastauksia sitä käyttäville asiakkaille.
Myös pinnalla oleva ChatGPT oppii koko ajan paremmaksi tuottamaan mahdollisimman hyödyllistä ja tarkkaa tekstiä sille annettuun tekstisyötteeseen viitaten.
Päätöksenteon tuki
Koneoppimista voidaan hyödyntää arvioimaan historiallista dataa ja käymään läpi erilaisia mahdollisia skenaarioita sellaisella nopeudella, mihin ihmiset eivät pysty. Tällaiset prosessit auttavat ennakoimaan trendejä, tunnistamaan ongelmia ja nopeuttamaan päätöksentekoa.
Esimerkiksi, koneoppiminen voi auttaa kysynnän ennustamisessa käymällä läpi vanhaa dataa ja tuottaa sen pohjalta uusia mahdollisia skenaarioita. Tämän perusteella yritys voi arvioida tulevaa menekkiä, mikä voi auttaa varastonhallinnassa, tuotannon suunnittelussa ja asiakastyytyväisyyden ylläpitämisessä.
Koneoppimisen haasteet
Koneoppimisella on monia hyötyjä ja mahdollisuuksia, mutta siihen liittyy myös haasteita. Yleisesti ottaen ne liittyvät datan määrään ja käytettävissä olevien resurssien tarpeisiin.
Datan laatu
Koneoppimismallit tarvitsevat laadukasta ja edustavaa opetusdataa. Mikäli data sisältää virheitä tai vinoumia, voi se vaikuttaa mallin tehokkuuteen ja johtaa virheellisiin tuloksiin.
Datan määrä
Yleensä koneoppismallit vaativat laadun lisäksi myös suuria datamääriä, jotta oppiminen on tehokasta. Mikäli datan määrä on rajoitettua, kärsii luultavasti myös koneoppimismallin suorituskyky. Hyödyllisen datan kerääminen voi olla myös hidasta, jos annetun datan määrä on matala.
Asiantuntijuuden tarve
Vaikka koneoppimisen käyttöönotosta yritetään tehdä mahdollisimman helppoa, niin organisaatiot usein tarvitsevat ohjelmoijia ja data-analyytikkoja ymmärtääkseen ja hyödyntääkseen koneoppimisen algoritmeja ja niiden tuloksia. Myös se, että koneoppimisen saa pyörimään oikeaoppisesti ja tuloksekkaasti vaatii ensin paljon asiantuntijoiden työtunteja.
Miten koneoppiminen ja tekoäly eroavat toisistaan?
Koneoppimisesta ja tekoälystä puhutaan usein samassa yhteydessä ja vaikka ne liittyvätkin toisiinsa, niin ne tarkoittavat eri asioita.
Tekoälyä voidaan ajatella tässä aiheessa isoksi ja laajaksi yläkäsitteeksi, jolla viitataan erilaisiin järjestelmiin tai sovelluksiin, jotka pyrkivät jäljittelemään ihmisen älykkyyttä. Niiden tavoitteena on pystyä suorittamaan tehtäviä, jotka normaalisti vaatisivat ihmisen älykkyyttä, kuten päättelykykyä. Tekoälyn muita osa-alueita on mm. luonnollisen kielen käsittely, konenäkö, asiantuntijajärjestelmät, robotiikka ja puheentunnistus.
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka viittaa tietokoneiden kykyyn oppia ja tekemään päätöksiä ilman ohjelmointia. Koneoppiminen on vain yksi osa-alue tekoälystä, johon kuuluu myös muitakin erilaisia teknisiä osa-alueita.
Havainnollistetaan näiden kahden eroja vielä taulukon avulla.
| Koneoppiminen | Tekoäly | |
|---|---|---|
| Kuvaus | Koneoppiminen viittaa tietokoneiden kykyyn oppia ja tekemään päätöksiä itsenäisesti algoritmien avulla. Koneoppiminen on tekoälyn alakäsite. | Tekoäly tarkoittaa tietokoneen kykyä hyödyntää tavallisesti ihmiseen älyyn liitettyjä taitoja, kuten päättelykykyä, oppimista, suunnittelemista ja luomista. |
| Tavoite | Tavoitteena on rakentaa malleja, jotka voivat oppia itsenäisesti tekemään tehokkaampia päätöksiä ja ennusteita tulevasta sille annetun datan perusteella. | Tavoitteena on rakentaa älykäs, ihmistä muistuttava järjestelmä, joka suoriutuu monimutkaisistakin tehtävistä erilaisilla aloilla. |
| Toiminta | Koneoppimismallin toiminta pyörii datan ympärillä. Se oppii sille syötetystä datasta ja hyödyntää sitä toimittaakseen mahdollisimman tarkkoja tuloksia ja päätelmiä. | Tekoälyratkaisuissa hyödynnetään monia erilaisia tekniikoita ihmisälyn jäljittelemisessä, kuten koneoppimista, syväoppimista, konenäköä, luonnollisen kielen käsittelyä sekä robotiikkaa toiminnassaan. |
| Hyöty | Koneoppiminen voi tunnistaa uusia ryhmiä tai ongelmakohtia datasta, jotka voivat olla ihmiselle hankalaa löytää. | Tekoälyratkaisut pystyvät ratkaisemaan suhteellisen tarkasti vaikeitakin tehtäviä, esim. monimutkaisia laskentoja tai valtavien datamäärien analysointia välittömästi, jotka saattavat tuntua ihmisestä mahdottomilta. |
| Esimerkkejä käyttötarkoituksesta | - Myynnin ennustaminen - Asiakaspalvelun tehostaminen - Markkinoinnin parempi kohdentaminen datan perusteella |
- Puheentunnistus ja sen muuntaminen tekstiksi - Kielen automaattinen kääntäminen toiselle kielelle - Kyberturvallisuus, jossa jatkuvasti havainnoidaan erilaisia uhkia |
Olemme kirjoittaneet myös artikkelin tekoälyn hyödyntämisestä ohjelmistokehityksessä. Lue lisää täältä.
Yhteenveto
Koneoppimista voidaan hyödyntää monilla eri toimialoilla ja monissa eri tilanteissa, kuten verkkokaupassa, liiketoiminnan ennustamisessa tai tuotantotehtaassa. Koneoppiminen on jo osa nykyaikaista liiketoimintaa ja sitä hyödyntävät yritykset voivat tehostaa toimintaansa tai löytää uusia liiketoimintaa hyödyttäviä tietoja olemassa olevasta tiedosta tehdäkseen parempia ratkaisuja.
Koneoppiminen on jo osa nykypäiväistä elämäämme, eikä sen merkitys tule ainakaan vähenemään sen kehittymisen myötä. Yritykset, jotka käyttävät koneoppimista, voivat saavuttaa sillä kilpailuetua omalla toimialallaan.
Kiinnostaako sinua kuulla koneoppimisen mahdollisuuksista yrityksesi liiketoiminnan kehittämisessä? Ota yhteyttä meihin ja keskustellaan potentiaalisista käyttötarkoituksista.
