Uczenie maszynowe będzie coraz częściej wykorzystywane przez firmy z różnych sektorów gospodarki w swoich procesach podejmowania decyzji biznesowych. Z informacji zamieszczonych przez firmę SAS dowiadujemy się, że na początku 2017 roku 28% przedsiębiorstw wykorzystywało machine learning w swoim biznesie. Niemniej, aż 68% firm postrzegało uczenie maszynowe jako istotny trend technologiczny. Może to oznaczać duże zainteresowanie rynku tym tematem i chęć tworzenia nowych usług/produktów wykorzystujących tę technologię. Potwierdzać to mogą również dane zamieszczone w raporcie firmy IDC z 2016 roku, które wskazują, że uczenie maszynowe będzie odgrywać coraz większą rolę w rozwoju firm w wielu gałęziach przemysłu. Wg prognoz na lata 2016-2020, przychód firm na całym świecie wzrośnie z 8 do 47 miliardów dolarów, a rynek rozwiązań opartych o uczenie maszynowe będzie rósł średnio o ponad 55% rocznie (CAGR).

Poniżej przedstawiam kilka przykładów firm i produktów, które wykorzystują machine learning oraz to, jak ta technologia wpłynęła na ich biznes. Niech będzie to inspiracją dla innych przedsiębiorstw, by jeszcze szybciej starały się wdrożyć nowe rozwiązania.

Firmy polskie

Branża e-commerce

  • Ceneo.pl – firma ta wykorzystuje machine learning do integracji ofert sklepowych. Jest to proces, w którym łączy się oferty napływające ze sklepów z produktami znajdującymi się już w katalogu Ceneo. Jeśli oferta dotyczy czegoś nowego, wówczas tworzony jest nowy produkt. Ze względu na dużą ilość codziennie napływających ofert (ponad 100 tysięcy) oraz specyfikę (łączenie ofert po kodzie EAN nie zawsze jest możliwe), ręczne łączenie ofert praktycznie nie jest możliwe. Jak się okazuje wdrożenie machine learningu przyniosło bardzo dobre rezultaty – zwiększyła się liczba automatycznie integrowanych ofert i jednocześnie poprawiła się jakość katalogu Ceneo.
  • 2040.io – Krakowska firma, która stworzyła Edwarda, inteligentnego asystenta sprzedaży. Edward jest botem, któremu oczywiście można zadawać pytania, ale dodatkowo on sam jest w stanie w odpowiednim momencie rozpocząć “rozmowę”. Dodatkowo, potrafi on analizować komunikacje biznesową, automatycznie rejestrować telefony, spotkania, korespondencję, a także jest w stanie określić jakie czynności wpływają na realizację (brak realizacji) wyniku sprzedażowego. Niewątpliwie firmy “zatrudniające” u siebie Edwarda, np. EDBMS, mają prawo oczekiwać zwiększenia wyników sprzedaży, a tym samym generowanych przez siebie zysków.

Branża medyczna

  • Cancer Center – firma z Wrocławia, która wykorzystuje uczenie maszynowe (deep learning) do analizy obrazów medycznych, w celu szybkiej diagnostyki nowotworowej mózgu. Stworzony program jest na tyle skuteczny, że dzięki niemu firma wygrała konkurs medyczny w Monachium w 2015 roku.
  • Grupa Indata – wrocławska rozpoczęła badania nad innowacyjnym oprogramowaniem, które przyspieszy proces projektowania leków. Dzięki samouczeniu się maszyn, znacząco skróci się czas potrzebny na analizę ogromnych ilości danych.

Firmy zagraniczne

W przypadku firm zagranicznych możemy uzyskać o wiele więcej informacji o ich projektach wykorzystujących machine learning:

  • Facebook – przykładowo uczenie maszynowe wykorzystuje się do odpowiedniego wyboru treści, którą widzi użytkownik po zalogowaniu do aplikacji, odfiltrowywania obraźliwych komentarzy, wyróżniania treści, lepszego prezentowania wyników wyszukiwania. Ale jak się dowiadujemy, zastosowań jest zdecydowanie więcej – większość usług oferowanych przez Facebook’a wykorzystuje moc uczenia maszynowego.
  • Airbnb – jest to serwis pośredniczący w wynajmie mieszkań na krótki czas bezpośrednio od właścicieli. Podobno firma znalazła wiele zastosowań dla uczenia maszynowego, jednak najczęściej możemy przeczytać o wyznaczaniu dynamicznych cen. Dzięki tej usłudze (link, link) właściciele mieszkań mogą dostać informację o prawdopodobnym zapotrzebowaniu na wynajem ich mieszania w najbliższym czasie. Tym samym mogą oni dynamicznie kształtować ceny oferowanego noclegu zwiększająć swój zysk lub też zmniejszając ilość dni bez klientów.
  • Netflix – serwis internetowy będący wypożyczalnią filmów oraz seriali poprzez media strumieniowe. Głównym zastosowaniem uczenia maszynowego jest system rekomendacji, którego zadaniem jest sprawnie polecać nam nowe pozycje. Jak widać robi to dobrze, bo firma ma ponad 100 milionów klientów na całym świecie. Dzięki zastosowaniu algorytmu firma skutecznie zwiększyła utrzymanie swoich klientów, co przynosi jej rocznie dodatkowo około 1 miliard dolarów.
  • Google – firma ta prowadzi wiele badań nad uczeniem maszynowym i aktywnie rozwija ten temat. Dzięki temu ich produkty mają sporo usprawnień, o których być może nie do końca zdajemy sobie sprawę. Kilka przykładów usług: wyszukiwarka stron, filtr antyspamowy.
  • Amazon – jeden z potentatów w tym zakresie. W swoim sklepie internetowym firma ta wykorzystuje uczenie maszynowe w swoim rozbudowanym systemie rekomendacji. Dzięki niemu firma jest w stanie generować wielomiliardowe przychody.
  • Kreditech – niemiecka platforma ułatwiająca dostęp do kredytów i pożyczek osobom bez historii kredytowej. Jej podstawą jest unikatowy system weryfikacji klientów oparty na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. W efekcie Kreditech jest w stanie dostarczyć wiedzę na temat kredytobiorcy w ciągu mniej niż jednej minuty. Wg informacji firma się świetnie rozwija, w szczególności w krajach z rozwiniętymi usługami parabankowymi, np. w Polsce 🙂 Generalnie branża fintech ma się bardzo dobrze, przez co zagrożone są tradycyjne banki. Gra idzie o 35-40% obrotów bankowych.
  • Rolls-Royce – brytyjski producent silników lotniczych wykorzystuje analizę danych (parametry pracy silników) oraz uczenie maszynowe do przewidywania terminów przeglądów technicznych swoich urządzeń. Dodatkowo, firma za cel stawia sobie ograniczanie spalania paliwa lotniczego przez swoje silniki.