Машинное обучение - общие сведения
Искусственный интеллект активно используется во всех отраслях производства, растет востребованность специалистов в этой сфере, появляются новые технологии. Компьютеры даже получили возможность самообучения - без помощи человека и его прямых инструкций. Это называется машинное обучение - использование математических моделей данных, которые и обучают компьютер. Такой способ развития электронных мозгов считается одной из форм искусственного интеллекта. Можно провести аналогию с отработкой навыков человеком: математические алгоритмы находят закономерности в информации, и на их основе создается модель, с помощью которой строятся прогнозы. Если эта модель активно используется и обрабатывает много данных, результаты с каждым разом становятся все точнее.
По сути, машинное обучение (machine learning) адаптирует компьютер к решению задач, условия в которых постоянно меняются или написать программу для их реализации практически невозможно. Машинное обучение помогает искусственному интеллекту имитировать мышление человека, пополнять свои знания и развиваться. Главный инструмент такой имитации - нейросеть, которая работает подобно человеческому мозгу.
История появления
Появилось машинное обучение еще в 1950 году, когда о всеобщей компьютеризации не было и речи. Тогда первые программисты начали писать коды для игр в шашки. За десятилетия общий принцип составления алгоритмов не изменился, но рост и развитие компьютеров позволило повысить сложность программ и расширить их возможности. Самые простые действия, которые может выполнять искусственный интеллект - распознавать фотографии с метками, например, выделить среди фотографий животных картинки только с кошками. Затем после обучения компьютер сможет находить такие картинки уже без меток. Еще один пример, с которым все сталкиваются ежедневно - именно с помощью машинного обучения в текстовых редакторах и смартфонах проверяется орфография.
Области применения
Достоинства машинного обучения уже оценили представители разных отраслей знаний, ведь задач у него очень много:
- развернутая аналитика - машинное обучение помогает найти алгоритм, результатом которого станет точная и подробная аналитика,
- интеллектуальный анализ - за основу берется не просто набор формальных характеристик, а глубинные свойства предмета, исходя из чего и делается анализ,
- большой потенциал для пользователей - использование программ с машинным обучением расширяет возможности пользователей, например, боты, принимающие заказ в чатах соцсетей, голосовые помощники, интерфейсы с возможностью адаптироваться - все это способы применения машинного обучения,
- повышение безопасности пользователей - машинное обучение помогает компьютерам пополнять базу уловок злоумышленников, защищать персональные данные пользователей от кибер-преступников, находить новые способы блокировок,
- прогноз действий покупателя - мощный инструмент в руках маркетологов, который помогает выявить закономерности в их поведении, повысить эффективность рекламы и продвижения, увеличить продажи.
- оптимизация затрат - с помощью машинного обучения можно автоматизировать многие процессы, в результате освобождается много времени и ресурсов для решения других задач.
Методы машинного обучения
В обучении компьютеров есть несколько методик:
- обучение с учителем - оно используется при работе с информацией с метками или особой структурой. Информация, выстроенная особым образом, адаптирует компьютер, предлагая ему изменить свой прогноз, учесть новые обстоятельства для решения,
- обучение без учителя - в этом случае у данных нет меток или особой структуры, и тогда компьютер составляет их в кластеры, особые группы, чтобы найти между ними закономерность,
- обучение с подкреплением - в процессе обучения участвует еще одна программа, которая помогает найти результат в процессе обмена данными.
Машинное обучение активно используется в разных отраслях промышленности. Банкиры используют его для повышения безопасности платежных операций и снижения риска кибермошенничества. Хорошие результаты машинное обучение показывает в здравоохранении - искусственный интеллект отлично показывает себя при контроле состояния пациентов, в диагностике сложных заболеваний, при составлении прогнозов заболеваемости в пандемию. Без машинного обучения не обойтись в логистике - здесь машинное обучение поможет выявить неполадки в оживленном трафике, сделать более удобными и рентабельными маршруты доставки, повысить безопасность автономного вождения.
Примеры использования
Наиболее широкие возможности машинное обучение имеет в сфере обслуживания клиентов - искусственный интеллект постоянно адаптируется к потребностям покупателей, предлагая им своевременную помощь в удобном формате. Машинное обучение используется при розничных продажах - оно помогает повысить уровень продаж, оптимизировать цену, спрогнозировать поведение покупателя в разных ситуациях, улучшить сервис.
Сельское хозяйство в последнее время берет курс на цифровизацию, и машинное обучение в этом отличный помощник. С его использованием создаются роботы, которые позволяют оптимизировать производство сельхозпродукции, компенсируя нехватку рабочей силы и ресурсов. Они проверяют качество почвы, контролируют глубину посевов, борются с вредителями, работая на повышение урожайности и при этом сокращение расходов.
Машинным обучением руководит инженер. Что входит в его обязанности? Он собирает информацию, которая еще не подвергалась обработке, в цельные модели. Их можно использовать на практике и расширять до нужных пределов. Кроме того, специалисты могут вписать такие данные в уже готовые модели, которые сделали их коллеги. Инженеры по машинному обучению пишут алгоритмы и составляют программы, по которым компьютеры адаптируются к меняющимся условиям задачи и ищут закономерности в данных.
