Что такое ML (машинное обучение)
За последние несколько лет машинное обучение (от английского machine learning) широко распространилось в повседневной жизни. На его основе работают приложения с искусственным интеллектом, простой обыватель хорошо знаком со многими виртуальными помощниками, которые появились благодаря ML. Немаловажную роль оно играет и в профессиональной деятельности многих предприятий, которые работают в различных направлениях. ML помогает автоматизировать многие процессы, упрощая функционирование компании.
Однако не все понимают, что такое машинное обучение, поэтому мы рассмотрим преимущества такой технологии, а также расскажем, что из себя представляет machine learning и почему он так важен для успешного функционирования многих предприятий.
Машинное обучение подразумевает под собой разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют обучать компьютеры без помощи программирования. Этот способ похож на обучение младенца, который со временем начинает классифицировать объекты и определять взаимосвязи между событиями.
Такой метод позволяет компьютеру открыть новые способы решения задач, что позволяет ему составлять собственные прогнозы, на основе которых человек принимает эффективные решения. ML – это основная движущая сила в развитии искусственного интеллекта.
Потенциал машинного обучения уже оценили уже многие бизнес-предприятия, ведь он становится основой развития IT-стратегии всей фирмы. Ему отдают предпочтение как крупные холдинги, так и небольшие компании. Несомненным плюсом здесь является универсальность, machine learning используется затрагивает не только традиционные процессы, но и производственные и исследовательские.
У большинства людей возникает вопрос о целесообразности machine learning: почему это так важно? Все очень просто: ML стимулирует рост компании, является неотъемлемым помощником в решении сложных задач, а также позволяет открывать ранее недоступные источники дохода. Машинным обучением автоматизируется процесс сбора данных из различных источников, а благодаря большой вычислительной мощности и скорости протекаемых процессов такой способ помогает достигать результатов в кратчайшие сроки.
Принцип работы
Методы обучения работают по одному принципу. Системе предлагается набор однотипных задач с правильным решением. От компьютера требуется найти ответ на вопрос «почему это решение верное» и построить взаимосвязь.
При этом могут настраиваться дополнительные переменные, которые помогают нейросети делать более точные решения.
Для процесса обучения требуются:
- Исходные данные. Этот пункт включает в себя информацию, которая помогает компьютеру в принятии верных решений. Сюда можно отнести примеры, статистику, историческую сводку и другие. Например, датасеты имеются у крупных IT-компаний. Они собираются различными способами. Один из самых известных – ввод капчи пользователями на вэб-ресурсах.
- Признаки. Это различные свойства и характеристики, которые использует нейронная сеть в процессе обучения. Эффективность машинного обучения зависит от количества и четкости признаков. Чем меньше характеристик и чем больше их четкость, тем быстрее нейросеть будет самообучаться.
- Алгоритмы. На каждую задачу предлагаются наборы решений, которые и задаются алгоритмами. Конечная цель – выбрать наиболее эффективный.
Основные принципы развития
Инновационность. Он открывает новые горизонты в развитии большинства отраслей.
Специфичность. Метод применяется только специалистами, знакомыми с IT-разработкой и имеющими необходимую квалификацию.
Простота. Готовые продукты должны быть понятны всем людям, независимо от их возраста или других показателей.
При выборе алгоритмов важно учитывать основную функцию, которую будет выполнять AI. Этот подход станет ключевым в определении дополнительных требований.
Список требований
Точность. Измеряет эффективность модели, но получение точного ответа возможно не всегда. В некоторых областях приемлемы приблизительные ответы.
Время. Обычно сопутствует точности и отличается в зависимости от выбранных алгоритмов.
Линейность. Это требование говорит о линейной связи между константой и переменной. Для одних вопросов оно может быть полезно, в случае с другими лишь снижает точность результата.
Количество параметров. Оказывают влияние на чувствительность к ошибкам и другие поведенческие особенности алгоритма.
Количество функций. Одни системы становятся более эффективными, для других большое количество функций увеличивает время, затрачиваемое на обучение.
ML можно разделить на две большие группы:
1. Индуктивные. Основой в таком типе выступают эмпирические закономерности.
2. Дедуктивный. Предполагают перенос экспертных данных в цифровой датасет.
Чаще всего под machine learning подразумевают развитие сетей по обучающей выборке, которая представлена в качестве входов и выходов, соответствующих друг другу. При этом однозначные закономерности между входными данными и результатом зачастую отсутствуют, так система выдает точный результат, независимо от дополнительных параметров. Путем обобщения входной информации она дает четкий прогноз.
Алгоритмы
Существует несколько алгоритмов машинного обучения:
- с учителем;
- без учителя;
- с частичным привлечением учителя;
- с подкреплением.
ML с подкреплением редко применяется в бизнес-процессах.
Глубокое машинное обучение
Главная характеристика подобного машинного обучения – анализ больших данных, при этом здесь могут использоваться разные алгоритмы, как с привлечением учителя, так и без него. Из-за внушительных размеров обработка требует как минимум два компьютера и не может проводиться без использования нейронной сети.
Крупные задачи разделяются на подзадачи, выполнением которых занимаются другие устройства. Наглядным примером выступают этапы распознавания объектов:
- Механизм получает изображение.
- Далее находит на нем все точки и линии.
- С помощью линий строит простые фигуры.
- На основе простых фигур строит более сложные.
Практический опыт говорит о том, что важно следить за информацией, которую получает система на первых этапах развития, для эффективного и полноценного функционирования в дальнейшем.
Основные отличия глубокого обучения от обычного можно представить следующий таблицей:
| Параметр | Глубокое | Другое МО |
| Данные | Очень большое кол-во | Большое кол-во |
| Признаки | Без ввода признаков | Необходимо вводить вручную |
| Техническая составляющая | Требует высокопроизводительное оборудование | Ограничивается маломощным |
| Время | Долго | Быстро |
| Точность | Высокая | Хорошая |
| Расшифровка | Сложная | Простая |
| Цена инвестиций | Значительная | Небольшая |
Преимущества и недостатки
Говоря о той или иной механике в сфере IT-разработки, важно понимать, какие у нее есть плюсы и минусы. Среди достоинств ML можно выделить следующие:
- способно выявлять тенденции, которые упускаются человеком;
- после настройки не требует вмешательства специалиста;
- с развитием сети результаты становятся все более точными;
- обработка датасетов в различном формате и с разными размерами.
При этом выделяются и определенные недостатки:
- трудоемкость реализации;
- большие затраты при самостоятельной установке оборудования;
- требуется специалист для устранения неопределенности результатов.
Несмотря на описанные минусы, исследования бизнес-кейсов по машинному обучению показывают, что оно значительно влияет на экономический рост предприятий. Еще одним значимым преимуществом можно назвать увеличение ВВП, которое происходит благодаря AI. По прогнозам искусственный интеллект сможет добавить к мировому производству почти 12 трлн евро в ближайшие десять лет.
Задачи
Ярчайший пример – кредитный скоринг. ИИ занимается прогнозированием, используя выборку объектов с разными характеристиками.
Относится к распознаванию образов. На основе заданных параметров выявляет категории объектов на изображениях.
Делит информацию на категории по схожим характеристикам.
Помогает отделить данные по определенным параметрам от всего массива информации. Пользуется спросом в медицинской деятельности при постановке диагнозов.
Работает на основе анализа данных за заданный временной промежуток.
Помогает находить закономерности среди показателей одного и того же события.
В настоящий момент подобные технологии можно встретить практически в любой деятельности. Внедрение AI для автоматизации процессов, протекающих на предприятии, помогают снизить нагрузку на сотрудников и сделать выполнение некоторых задач более эффективным и быстрым.
Количество компаний, предлагающих свои услуги по разработке AI и машинному обучению растет с каждым днем, что является прямым доказательством перспективности данного направления. Тем, кто еще не интегрировал ML в бизнес, стоит задуматься об этом, ведь так они повысят конкурентоспособность своей фирмы.
Читайте также
Большие данные — Big Data в...
Big data — большие данные в...
Нормализация базы данных SQL
Остались вопросы?
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
8 (499) 288-83-57
Москва