Šta je mašinsko učenje?

Pre nastanka mašinskog učenja, računari su mogli da rade samo ono što im se izričito kaže - nisu mogli sami da postanu bolji u nekom zadatku kroz vreme. Danas ih možemo „naučiti“ da analiziraju podatke, prepoznaju obrasce, prave predikcije, rade samostalno i da se usput prilagođavaju i poboljšavaju, što sve zajedno pomaže zaposlenima da budu efikasniji i korisnicima da dobiju bolju uslugu.

Napredak u oblasti mašinskog učenja, koje je ključni deo veštačke inteligencije (AI), otvorio je ogroman broj novih mogućnosti za kompanije.

Zahvaljujući AI agentima koji rade rame uz rame sa ljudima, zadaci poput analize podataka, prediktivne analitike, bodovanja lead-ova i personalizovanih preporuka postali su brži, jednostavniji i precizniji.

Hajde da zajedno pogledamo šta je mašinsko učenje i kako funkcioniše. Takođe ćemo istražiti kako se razlikuje od srodnih AI oblasti poput dubokog učenja, koje su prednosti i ograničenja ovog pristupa, i na koje sve načine vaša firma može imati koristi.

U ovom tekstu saznaćete:

• Šta je mašinsko učenje?

• Kako funkcioniše mašinsko učenje?

• Mašinsko učenje, duboko učenje i neuronske mreže – u čemu je razlika?

• Metode mašinskog učenja

• Najčešći algoritmi mašinskog učenja

• Prednosti i mane ovih algoritama

• Kako AI agenti koriste mašinsko učenje

• Besplatni kursevi za mašinsko učenje 

• Kako da iskoristite snagu mašinskog učenja za svoje poslovanje

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje (ML) je grana veštačke inteligencije koja omogućava mašinama da stalno uče iz novih rezultata i informacija, i tako vremenom postaju pametnije i sposobnije.

To se postiže razvojem modela i korišćenjem algoritama koji omogućavaju računarima da prepoznaju obrasce u podacima, prave predikcije, poboljšavaju ih kroz vreme i samostalno obavljaju zadatke.

Kako funkcioniše mašinsko učenje?

Mašinsko učenje pokušava da imitira način na koji ljudi uče.

Proces počinje sa unosom informacija, zatim njihovim tumačenjem, proverom tačnosti tog tumačenja, dodatnim usavršavanjem, i na kraju, praktičnom primenom naučenog.

U zavisnosti od primene, ovaj proces može imati različite nijanse, ali su sledeći koraci uvek ključni:

1. Prikupljanje podataka

Podaci su osnova svega. Model mora da prepozna obrasce iz prošlosti kako bi mogao da predviđa buduće situacije.

To podrazumeva prikupljanje kvalitetnih podataka iz različitih izvora, od strukturiranih (poput onih iz CRM sistema), do nestrukturiranih (kao što su emailovi, istorija četova, profili potencijalnih korisnika, finansijske tabele i slično).

2. Priprema podataka

Podaci koji se koriste za treniranje moraju biti sređeni i u formatu koji AI može lako da pročita i razume. To znači organizaciju, povezivanje i standardizaciju svih informacija.

3. Odabir algoritma i modela

U mašinskom učenju, algoritam se pokreće nad podacima kako bi se formirao model koji može da rešava određene zadatke. Koji će algoritam i model biti korišćen zavisi od toga koji poslovni problem želite da rešite (različite vrste biće objašnjene kasnije u tekstu).

4. Treniranje

U ovoj fazi, AI pomoću algoritma traži obrasce u ponuđenim podacima. Povezuje ulaze (inpute) sa određenim rezultatima (tzv. "targetima"), na primer, šta je korisnik uradio nakon što je primio email. Kada otkrije obrasce, sistem kreira model koji može da pravi predikcije.

5. Evaluacija (provera tačnosti)

Vaš tim proverava koliko su tačne i korisne predikcije koje model daje. Najčešće se koristi tzv. "skriveni skup podataka". To su podaci za koje znate ishod, ali model ne zna, kako biste izmerili njegovu uspešnost pomoću različitih metrika.

6. Fino podešavanje modela

Kada prepoznate slabosti modela, možete prilagoditi podatke, promeniti algoritam ili dodatno korigovati parametre kako bi predikcije bile što tačnije.

7. Predikcije

Treniranje, evaluacija i podešavanje su proces koji se ponavlja dok ne budete zadovoljni rezultatima. Kada sve funkcioniše kako treba, model je spreman da pravi stvarne predikcije, to jest pouzdane prognoze zasnovane na nepoznatim podacima.

8. Primena (deployment)

Model se zatim integriše u okruženje u kojem može da prima nove podatke i pravi nove predikcije. Važno je znati da primena nije kraj procesa. Modeli treba da se prate i dalje unapređuju kako bi ostali korisni i precizni.

Mašinsko učenje, duboko učenje i neuronske mreže: U čemu je razlika?

Kada upoređujemo mašinsko učenje i duboko učenje, važno je znati da su oba deo šire oblasti veštačke inteligencije. Duboko učenje je zapravo podgrupa mašinskog učenja, a inspirisano je načinom na koji funkcioniše ljudski mozak.

Slično tome, nema jasne razlike između mašinskog učenja i neuronskih mreža, jer su povezani. Duboko učenje se oslanja na veštačke neuronske mreže (ANN – Artificial Neural Networks), koje se sastoje od slojeva međusobno povezanih „čvorova“ (neurona), koji zajedno obrađuju podatke i prepoznaju složene obrasce, te na taj način „hrane“ mašinski model koji uči iz njih.

Glavna razlika između dubokog i klasičnog mašinskog učenja je u stepenu autonomije i tipu podataka. Duboko učenje može samostalno da obradi nestrukturirane podatke (poput slika, zvuka ili teksta) uz minimalno uplitanje čoveka. S druge strane, klasično mašinsko učenje često traži manje količine podataka za obuku i koristi manje računske resurse u poređenju sa modelima dubokog učenja.

Metode mašinskog učenja

Kao što ljudi uče na različite načine, tako i računari mogu da uče kroz više različitih pristupa. Evo osnovnih metoda koje se koriste u mašinskom učenju:

Nadzirano mašinsko učenje (Supervised learning)

Model uči iz velikog skupa unapred obrađenih i obeleženih podataka. Svaki unos ima svoju oznaku (label), na primer, da li je korisnik kliknuo na reklamu ili nije. Na osnovu tih informacija, model prepoznaje veze između ulaza i izlaza i zatim koristi ta znanja da pravi predikcije. Nakon toga, predikcije se upoređuju sa test podacima da bi se proverila tačnost.

Nenadzirano mašinsko učenje (Unsupervised learning)

Za razliku od nadziranog učenja, ovde nema unapred označenih podataka. Model koristi algoritme da samostalno otkriva obrasce u nestrukturiranim, „sirovim“ podacima, bez ljudskog uplitanja. Tako može da pronađe skrivene grupe, sličnosti i obrasce među podacima.

Jedna od tehnika u okviru ove metode je redukcija dimenzionalnosti. U ovom slučaju, „dimenzije“ su osobine (ili kolone) u skupu podataka. Model samostalno smanjuje broj tih osobina kako bi poboljšao tačnost i smanjio potrebu za velikim resursima.

Polu-nadzirano učenje (Semi-supervised learning)

Ova metoda kombinuje nadzirano i nenadzirano učenje. Model koristi manji broj označenih podataka kao vodič, dok veći deo podataka ostaje neoznačen. Na taj način uči i iz jednih i iz drugih, spajajući najbolje iz oba sveta.

Učenje putem nagrade i kazne (Reinforcement learning)

Ovaj model ne dobija konkretne podatke za obuku, već uči kroz sistem nagrada i kazni, baš kao dete koje uči iz iskustva. Postepeno uči kako da donosi bolje odluke na osnovu povratne informacije koju dobija iz okruženja, u zavisnosti od toga da li je rezultat bio uspešan ili ne.

Najčešći algoritmi u mašinskom učenju

Kao i kod metoda učenja, i kada je reč o algoritmima, postoji više različitih koje možete koristiti u zavisnosti od ciljeva. Evo nekih od najčešće korišćenih algoritama u mašinskom učenju:

Linearna regresija

Koristi se formula koja određuje odnos između poznatih i nepoznatih vrednosti, kako bi se došlo do predikcije. Na primer, u prodaji se može koristiti za procenu lead score-a na osnovu istorijskih podataka.

Logistička regresija

Ovaj algoritam koristi verovatnoću da bi predvideo da li nešto pripada određenoj kategoriji ili ne. Na primer, na e-commerce sajtu može da predvidi da li posetilac verovatno ima nameru da kupi ili ne.

Klasterovanje (Clustering)

AI traži obrasce u podacima i grupiše ih u logične celine. Na primer, u marketingu se koristi za segmentaciju publike kako bi se predvidelo koja grupa korisnika će najbolje reagovati na određenu poruku ili kampanju.

Stabla odlučivanja (Decision Trees)

AI donosi odluke prateći niz logičkih koraka (da/ne, ako/onda), a taj tok je lako pratiti. To je korisno za razumevanje logike iza AI odluka, npr. kada analizirate kako je AI agent odgovorio korisniku tokom pružanja korisničke podrške i da li je odlučio da pozove ljudskog operatera.

Slučajne šume (Random Forests)

Kombinuju rezultate više stabala odlučivanja. Svako stablo dobija nasumičan podskup podataka, a konačna odluka se donosi na osnovu zbirnih rezultata svih stabala. Ovaj pristup često daje preciznije predikcije.

Neuronske mreže (Neural Networks)

Koriste se za duboko učenje i imitiraju način na koji ljudski mozak obrađuje informacije. Posebno su korisne za zadatke koji zahtevaju analizu složenih podataka kao što je prepoznavanje govora. One su takođe osnova velikih jezičkih modela (LLM) koji pokreću alate za generativni AI.

Prednosti i ograničenja algoritama mašinskog učenja

Kao i svaka tehnologija, i veštačka inteligencija ima svoje dobre i loše strane. To važi i za mašinsko učenje, kao i za konkretne algoritme i modele koji se koriste.

Neke od glavnih prednosti mašinskog učenja su:

✅ Moćna analiza podataka kroz prepoznavanje obrazaca i trendova

✅ Predikcije zasnovane na postojećim podacima kompanije

✅ Personalizovano iskustvo za zaposlene i korisnike

✅ Kontinuirano unapređivanje kroz stalno „učenje“ i doradu modela

A neki od izazova uključuju potrebu za:

⚠️ Velikim skupovima podataka za obuku modela, kako bi bili precizni

⚠️ Ozbiljnim računarskim resursima za pokretanje i treniranje modela

⚠️ Stručnim kadrom – poput data naučnika i inženjera za mašinsko učenje

⚠️ Redovnom proverom i ispravljanjem potencijalnih pristrasnosti i „halucinacija“ u rezultatima

Dobra vest je da se mnogi od ovih izazova mogu prevazići korišćenjem platforme koja objedinjuje vaše podatke sa mašinskim učenjem i omogućava jednostavnu primenu AI rešenja, kao što su autonomni agenti.

Kada imate integrisan sistem, pristup podacima je jednostavan, a potreba za dodatnim resursima i spoljnim stručnjacima je manja.

Kako AI agenti koriste mašinsko učenje

Mašinsko učenje može pomoći vašoj firmi da u potpunosti iskoristi podatke koje već ima, uz AI strategiju koja donosi rezultate u svakom delu organizacije i jača veze sa korisnicima.

Jedan od najboljih primera za to su AI agenti, posebna vrsta virtuelnih agenata koji mogu da deluju samostalno.

Oni koriste mašinsko učenje, obradu prirodnog jezika (NLP) i konverzacijsku AI da analiziraju vaše podatke, prepoznaju obrasce, donose odluke i daju korisne odgovore. AI agenti nisu samo chatbotovi. Između njih postoji velika razlika, pre svega u tome što agenti mogu da rade autonomno i da se primene u raznim delovima poslovanja.

Kada spojite AI agente i svoj CRM, možete kreirati tim digitalnih asistenata koji su prilagođeni potrebama svakog sektora i koji rade direktno na osnovu vaših podataka. Na primer:

• AI za korisničku podršku može odgovarati na pitanja na osnovu baze znanja

• AI za prodaju može predviđati kvartalne rezultate

• AI za online prodaju može da funkcioniše kao lični asistent u kupovini

• AI za marketing može da kreira ideje i nacrte kampanja

Probajte mašinsko učenje kroz besplatne kurseve

Iako mašinsko učenje na prvi pogled može delovati komplikovano, često je zapravo vrlo logično kada savladate osnove i probate sami. Salesforce-ova besplatna platforma za učenje – Trailhead – nudi odlične kurseve za upoznavanje sa temom kroz praktičan rad, uključujući i sledeće:

• Explore Machine Learning Predictions, naučite šta sve može mašinsko učenje i kako da koristite njegove predikcije

• Artificial Intelligence Fundamentals, steknite osnovno razumevanje veštačke inteligencije i kako da krenete

• Discover AI Techniques and Applications, upoznajte se sa različitim AI tehnologijama i pristupima mašinskom učenju

Iskoristite moć mašinskog učenja za svoje poslovanje

Kada spojite svoje podatke sa veštačkom inteligencijom, koja zahvaljujući mašinskom učenju neprestano uči i unapređuje se, dobijate moćan alat za pametnije odluke, više inovacija i veću efikasnost.

Uz Agentforce, agentski nivo Salesforce platforme, možete lako i isplativo primeniti AI agente u celom poslovanju i na pravi način iskoristiti potencijal mašinskog učenja.

Saznajte kako da napravite prvi korak sa Agentforce-om.

Izvor: Salesforce