Что такое машинное обучение?

Машинное обучение, которое является подмножеством ИИ, использует алгоритмы для анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Оно самостоятельно обучается на основе данных, со временем становясь лучше.

Начать работу с Azure

Что такое машинное обучение и как оно работает?

Машинное обучение, которое является подмножеством ИИ, использует математические модели, чтобы помогать компьютерам учиться на основе данных без прямых инструкций. Используя алгоритмы для выявления закономерностей, машинное обучение создает модели данных, которые делают прогнозы. Прогнозы улучшаются по мере сбора и анализа большего объема данных, подобно тому, как люди учатся на основе опыта. Эта адаптивность делает машинное обучение идеальным для сценариев с постоянно меняющимися данными или задачами, где решения с кодом были бы непрактичными.

Основные выводы

Машинное обучение, которое является подмножеством ИИ, позволяет компьютерам учиться на основе данных, выявлять закономерности и делать прогнозы, улучшающиеся с течением времени.
Машинное обучение помогает организациям выявлять аналитику, улучшать интеллектуальный анализ данных, улучшать взаимодействие с клиентами, прогнозировать поведение клиентов, снижать риски и сокращать затраты.
Методы машинного обучения включают контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, полуконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, передачу обучения и ансамблевое обучение.
Машинное обучение используется различными отраслями, включая финансы, Здравоохранение, транспорт, обслуживание клиентов и сельское хозяйство.
Процесс машинного обучения включает сбор и подготовку данных, обучение модели и интерпретацию результатов.
При выборе платформы машинного обучения обращайте внимание на такие функции, как облачные вычисления, доступные среды разработки, поддержка знакомых платформ машинного обучения и безопасность корпоративного уровня.

Как машинное обучение обеспечивает окупаемость инвестиций

Выявляет аналитику

Машинное обучение помогает выявлять закономерности или структуры в структурированных и неструктурированных данных с помощью анализа данных, обнаруживая действенную аналитику для принятия решений. Оно также улучшает прогнозы и адаптируется к новым данным с течением времени.

Улучшает интеллектуальный анализ данных

Машинное обучение отлично подходит для интеллектуального анализа данных, который включает извлечение полезной информации из больших наборов данных. Оно делает шаг вперед, постоянно улучшая свои способности с течением времени, что позволяет получать более точную аналитику и улучшать процесс принятия решений.

Улучшает взаимодействие с клиентами

Адаптивные интерфейсы, целевое содержимое, чат-боты и виртуальные помощники с поддержкой голоса — это примеры того, как машинное обучение помогает улучшать взаимодействие с клиентами. Анализируя поведение и предпочтения клиентов, машинное обучение персонализирует взаимодействия, предоставляет своевременную и актуальную информацию, а также упрощает обслуживание клиентов.

Снижает риски

Постоянно обучаясь на основе новых данных, машинное обучение улучшает свою способность обнаруживать и предотвращать мошенничество, обеспечивая надежную защиту от возникающих угроз. Машинное обучение адаптируется к изменяющимся тактикам мошенничества, выявляя новые закономерности и предотвращая попытки до их успешного завершения.

Предсказывает поведение клиентов

Машинное обучение интеллектуально анализирует данные, связанные с клиентами, чтобы выявлять закономерности и особенности поведения, которые помогают отделам продаж оптимизировать рекомендации по продукту и максимально повысить уровень обслуживания клиентов. Постоянно обучаясь на основе новых взаимодействий, машинное обучение прогнозирует будущие потребности и предпочтения клиентов, поддерживая упреждающее и персонализированное взаимодействие.

Снижает затраты

Машинное обучение снижает затраты, автоматизируя повторяющиеся и трудоемкие процессы, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и ценных задачах. Кроме того, алгоритмы машинного обучения оптимизируют выделение ресурсов и минимизируют операционную неэффективность, анализируя большие наборы данных и выявляя области для улучшения. Все это приводит к значительному снижению затрат для компаний.

Как машинное обучение учится на данных и делает прогнозы или принимает решения

Контролируемое обучение

Использует наборы данных с метками или структурой, где данные выступают в роли преподавателя и "обучают" модель машинного обучения, улучшая ее способность делать прогнозы или принимать решения. Модель обучается, сравнивая свои прогнозы с фактическими результатами и корректируя их соответствующим образом, улучшая точность с течением времени.

Неконтролируемое обучение

Использует наборы данных без меток или структуры, группируя данные в кластеры для поиска закономерностей и связей. Эта методика помогает выявлять скрытые структуры в данных, что делает ее полезной для таких задач, как сегментация клиентов и обнаружение аномалий.

Полуконтролируемое обучение

Комбинирует как помеченные, так и непомеченные данные для обучения. Эта методика особенно полезна, когда маркировка данных является дорогостоящей или трудоемкой. Используя непомеченные данные, модель машинного обучения улучшает свою эффективность обучения и точность, что делает полуконтролируемое обучение практической методикой для многих реальных сценариев.

Обучение с подкреплением

Включает агента — компьютерную программу (действующую от имени кого-то или чего-то), которая заменяет человеческого оператора. Агент определяет результат на основе цикла обратной связи, обучаясь при помощи сигналов обратной связи для улучшения своей производительности с течением времени.

Глубокое обучение

Использует нейронные сети со множеством слоев, называемые глубокими нейронными сетями, для моделирования сложных закономерностей в данных. Этот подмножество машинного обучения особенно эффективно для распознавания речи и изображений. Оно превосходно справляется с обработкой больших объемов данных и решением сложных задач в различных областях.

Передача обучения

Предварительно обучается на одной задаче, а затем выполняет точную настройку на основе связанной задачи. Эта методика полезна, когда для новой задачи есть ограниченное количество данных. Используя знания из начальной задачи, передача обучения значительно улучшает производительность и сокращает время обучения для новой задачи.

Ансамблевое обучение

Комбинирует несколько моделей для улучшения общей производительности. Объединяя прогнозы нескольких моделей, ансамблевое обучение улучшает точность и надежность, превосходя любую отдельную модель.

Как машинное обучение помогает решать проблемы

Ниже представлен пошаговый обзор процесса машинного обучения.

После определения источников данных доступные данные компилируются. Тип данных помогает определить, какие алгоритмы машинного обучения следует использовать. При проверке данных специалистом по обработке и анализу данных обнаруживаются аномалии, разрабатывается структура и устраняются проблемы с целостностью данных. Также выполняются шаги предварительной обработки данных, такие как нормализация, масштабирование и кодирование категориальных переменных, чтобы убедиться в пригодности формата данных для выполнения моделирования.
Подготовленные данные делятся на две группы: обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор составляет значительную часть данных и используется для настройки моделей машинного обучения до достижения максимальной точности.
Когда специалист по обработке и анализу данных готов выбрать окончательную модель данных, применяется тестовый набор для оценки производительности и точности. Метрики, например правильность, точность, полнота и показатель F1, рассчитываются для оценки того, насколько хорошо модель работает с неизвестными данными.
Специалисты по обработке и анализу данных проверяют результаты моделей машинного обучения по извлечению аналитики, подготовке выводов и созданию прогнозов. Они используют различные инструменты и методы визуализации, например матрицы ошибок, для интерпретации и оценки производительности модели.

Основные возможности

Что делает машинное обучение?

Прогнозирование значений

Машинное обучение прогнозирует значения, выявляя причинно-следственные связи между переменными. Алгоритмы регрессии создают модель на основе этих значений, которые затем используются для прогнозирования. Регрессионные исследования помогают в прогнозировании будущего, например ожидаемого спроса на продукт, прогнозирования показателей продаж или оценки результатов кампании.

Выявление необычных инцидентов

Часто используется для определения потенциальных рисков. Алгоритмы обнаружения аномалий выявляют данные, которые отклоняются от ожидаемой нормы. С помощью машинного обучения можно обнаружить, к примеру, неисправности оборудования, структурные дефекты, ошибки в тексте или случаи мошенничества.

Определение структуры

Алгоритмы кластеризации выявляют базовую структуру в наборе данных и часто являются первым шагом в машинном обучении. Кластеризация классифицирует распространенные элементы и широко используется в сегментации рынка для информирования о ценообразовании и прогнозирования предпочтений клиентов. Алгоритмы классификации используются в контролируемом обучении для назначения заранее определенных меток, которые точно классифицируют информацию.

Роль инженеров машинного обучения

Инженеры машинного обучения преобразуют необработанные данные, собранные из различных конвейеров данных, в масштабируемые модели обработки и анализа данных. Они связывают структурированные данные с моделями, определенными специалистами по обработке и анализу данных. Они также разрабатывают алгоритмы и создают программы, которые позволяют машинам, компьютерам и роботам обрабатывать данные и выявлять закономерности. Сюда относится выбор и внедрение подходящих алгоритмов, обучение и оценка моделей, а также точная настройка гиперпараметров для оптимизации производительности.

В дополнение к этим задачам инженеры машинного обучения предварительно обрабатывают данные, чтобы сделать их подходящими для моделирования, разворачивают модели в рабочих средах и постоянно отслеживают и обновляют их для поддержания точности и эффективности. Работая в тесном сотрудничестве со специалистами по обработке и анализу данных, они преодолевают разрыв между сбором данных и действенной аналитикой, обеспечивая практичность и эффективность решений машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности в данных путем анализа данных. Они помогают специалистам по обработке и анализу данных решать проблемы, прогнозируя значения, выявляя необычные случаи, определяя структуру и создавая категории. Выбор алгоритма зависит от типа данных и нужного результата. Алгоритмы обычно классифицируются по методике (контролируемое обучение, неконтролируемое обучение или обучение с подкреплением) или по функции, например классификация, регрессия и кластеризация. Выбор правильного алгоритма имеет решающее значение для эффективных приложений машинного обучения.

Узнайте больше об алгоритмах машинного обучения.

Машинное обучение в различных отраслях

Компании в различных отраслях используют машинное обучение для улучшения операций, повышения качества принятия решений и стимулирования инноваций. Вот несколько ключевых примеров того, как машинное обучение применяется в различных секторах.

Банковское дело и финансы

Управление рисками и предотвращение мошенничества — это основные области, в которых машинное обучение приносит огромную пользу в финансовой отрасли.

Здравоохранение

Улучшение средств диагностики, поддержка мониторинга пациентов в реальном времени и прогнозирование вспышек заболеваний являются примерами того, как машинное обучение помогает улучшить уход за пациентами.

Транспортировка

Машинное обучение трансформирует транспортировку, выявляя аномалии трафика, оптимизируя маршруты доставки и поддерживая автономные транспортные средства.

Обслуживание клиентов

Ответы на вопросы, определение намерений клиентов и предоставление виртуальной помощи — примеры того, как машинное обучение поддерживает сферу обслуживания клиентов.

Розничная торговля

Машинное обучение помогает розничным продавцам анализировать закономерности при покупке, оптимизировать предложения и цены, а также повысить общий уровень обслуживания клиентов на основе полученных данных.

Сельское хозяйство

Машинное обучение улучшает сельское хозяйство, разрабатывая роботов для решения проблем нехватки рабочей силы, диагностируя болезни растений и отслеживая состояние почвы.

Какие возможности должна обеспечивать платформа машинного обучения

При выборе платформы машинного обучения ищите решение, которое предоставляет эти критически важные для бизнеса функции.

Облачные вычисления

Благодаря простоте настройки и развертывания облако идеально подходит для обработки рабочих нагрузок любого размера, позволяя вам подключать источники данных и масштабироваться по требованию — без необходимости в углубленных знаниях.

Интуитивно понятная среда разработки

Идеальная платформа поддерживает различные уровни навыков.

Встроенная поддержка привычных платформ машинного обучения

Ищите платформу, на которой вы сможете работать с привычными и удобными средствами, будь то Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, Scikit-learn или TensorFlow.

Безопасность корпоративного уровня

Выберите платформу, которая обеспечивает корпоративный уровень управления, безопасности и контроля для защиты вашей инфраструктуры.

Ресурсы

Подробнее о машинном обучении

Развивайте свои навыки, начинайте работать с Машинным обучением Azure и используйте ресурсы Azure.

Улыбающаяся женщина держит телефон, а мужчина держит поднос.

Машинное обучение Azure

Начало работы с Машинным обучением Azure

Подробнее

Женщина указывает на экран компьютера, а мужчина смотрит на экран.

Ресурсы Azure

Обзор центра ресурсов Azure

Получите доступ к видео, аналитическим отчетам, обучающим материалам, примерам из практики, примерам кода и архитектурам решений.

Обзор ресурсов

Женщина с каштановыми волосами держит планшет.

Microsoft Learn

Центр обучения ИИ Azure

Развивайте свои навыки в области ИИ и машинного обучения с помощью планов для обучения в произвольном темпе, видео и статей.

Начать обучение

Четыре основы машинного обучения: сбор данных, обучение модели, оценка модели и развертывание модели. Сбор данных включает в себя сбор и подготовку данных для анализа. Обучение модели использует эти данные, чтобы научить алгоритм делать прогнозы или принимать решения. Оценка модели оценивает производительность модели с использованием метрик, таких как правильность и точность. Наконец, развертывание модели включает в себя интеграцию обученной модели в рабочую среду для выполнения прогнозов или принятия решений в реальном времени.
Регуляризация в машинном обучении — это методика, используемая для предотвращения лжевзаимосвязей, которые возникают, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо при использовании новых, незнакомых данных. Распространенные методы регуляризации включают регуляризацию L1 (Lasso) и L2 (Ridge), которые добавляют различные типы штрафов к параметрам модели. Это помогает улучшить обобщающую способность модели для новых данных, что повышает производительность в реальных применениях.
Она измеряет долю фактических положительных случаев, которые модель идентифицирует правильно. Другими словами, полнота отвечает на следующий вопрос: "Из всех положительных случаев, сколько были правильно спрогнозированы моделью?"
Примером модели машинного обучения является дерево решений. Дерево решений — это алгоритм контролируемого обучения, используемый для классификации и регрессии. Он работает, разделяя данные на подмножества в соответствии со значениями входных компонентов, формируя древовидную структуру решений. Каждый узел в дереве представляет компонент, каждая ветвь представляет правило решения, а каждый листовой узел представляет результат.
Деревья решений просты и легки для понимания, в результате чего они широко используются для таких задач, как прогнозирование поведения клиентов или диагностика медицинских состояний
Машинное обучение является подмножеством ИИ. По сути, ИИ охватывает широкий спектр технологий и подходов, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и робототехника. Машинное обучение — это одна из ключевых методик, используемых для достижения ИИ. Оно позволяет системам автоматически обучаться и адаптироваться на основе взаимодействия, что делает приложения с ИИ более эффективными и интеллектуальными.
Машинное обучение является ключевой методикой в прогнозной аналитике, которая использует исторические данные для прогнозирования будущих событий. Оно улучшает этот процесс, выявляя закономерности и взаимосвязи в данных, что позволяет делать более точные и масштабируемые прогнозы. Модели машинного обучения обучаются на исторических данных, чтобы выявлять базовые закономерности, и могут применяться к новым данным для прогнозирования результатов. Постоянно обучаясь, эти модели улучшают свою прогнозную точность, делая прогнозную аналитику более эффективной.
Хотя машинное обучение охватывает множество алгоритмов и методик для обучения на основе данных, глубокое обучение конкретно сосредоточено на использовании глубоких нейронных сетей для достижения высокой производительности в таких задачах, как распознавание изображений и речи. Все глубокое обучение является подмножеством машинного обучения, но не все машинное обучение включает глубокое обучение.

Скачать мобильное приложение Azure