Monille voi olla helpottavaa tietää, ettei koneoppimisen soveltamiseen tarvita kaikkitietävää shamaania eikä yliluonnollisia voimia.

Koneoppiminen on ollut pitkään tunnettu aihe tutkimuksen piirissä, mutta vasta viime aikoina se on päässyt suuremman yleisön tietoisuuteen innokkaan populaarin raportoinnin kautta. Raportointiin liittyy yleensä ripaus mystiikkaa ja koko lailla ihmeitä ja toisinaan tulevaisuuden mahdollisuuksia jäsennetään pelkojen kautta. Hurjimmat saarnaavat, että koneoppiminen vie työpaikkamme ja robotit valtaavat maailman.

Monille voi olla helpottavaa tietää, ettei koneoppimisen soveltamiseen tarvita kaikkitietävää shamaania eikä yliluonnollisia voimia. Kyseessä on joukko tekniikoita, joilla voidaan rakentaa malleja olemassa olevasta tietoaineistosta. Näitä malleja voidaan käyttää data-aineistojen  jäsentämiseen tai kiinnostavien asioiden ennustamiseen. Jäsennysvoimaa voidaan käyttää esimerkiksi asiakasmassojen ymmärtämiseen sekä palvelujen täsmämäärittelyyn eri asiakassegmenteille. Ennustavia malleja voidaan puolestaan käyttää sellaisten asioiden arviointiin, joita ei suoraan ole saatavilla tai joiden mittaamiseen menee aikaa tai arvokkaita resursseja. Tulevaisuuden ennustaminen on ollut ihmisille aina kiehtovaa ja eittämättä myös usein hyödyllistä. Koneen tai laitteen vikaantumisen ennustaminen on hyödyllistä, jos halutaan tehdä kunnossapitotoimia ennen kuin tietyn komponentin ennustetaan vikaantuvan.

Miten sitten voin oppia koneoppimisesta?

Koneoppimisen käyttöön ottamiseen liittyy paljon rooleja, joissa teknisiä kompetensseja ei tarvita, mutta joissa on tärkeää ymmärtää koneoppimisen mahdollisuuksia ja rajoituksia ja ohjata teknistä tiimiä tai johtaa hankintaprosesseja, joilla hankitaan koneoppimiseen perustuvia järjestelmiä. Kuten jokaisella alalla, asiantuntijatasolle matkaa on useita vuosia. Tarvitaan osaamista mallintamisesta ja asioiden abstrahoinnista. Avuksi on myös data-aineistojen muokkauksen ja ohjelmoinnin taidot. Perustason ymmärryksen voi saavuttaa jo lyhyen jäsentävän kurssituksen avulla. Vastuullisessa opetuksessa poistetaan tarpeetonta mystiikkaa ja ihmeidentekoa, ja tuodaan aihe lähestyttäväksi tekniseksi alaksi. Konoppimisen demystifiointi ei poista alan suurta potentiaalia.

Tutustu TIVIAn koulutukseen koneoppimisesta:
www.tivia.fi/koulutukset

Teksti: Jaakko Hollmén