Что такое машинное обучение?
-
Научный подход, благодаря которому компьютеры могут анализировать данные и обучаться на их основе подобно человеческому мозгу.
Что такое машинное обучение и как оно работает
-
Машинное обучение (ML) — это использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Оно считается одной из форм искусственного интеллекта (ИИ). При машинном обучении с помощью алгоритмов выявляются закономерности в данных. На основе этих закономерностей создается модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты. Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике.
-
Благодаря адаптивному характеру машинного обучения оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются, свойства запросов или задач нестабильны или написать код для решения фактически невозможно.
Как машинное обучение связано с ИИ
Машинное обучение считается подмножеством ИИ. "Интеллектуальный" компьютер мыслит как человек и самостоятельно выполняет задачи. Один из способов обучить компьютер имитировать мышление человека — использовать нейронную сеть, которая представляет собой серию алгоритмов, смоделированных по принципу работы человеческого мозга.
Как машинное обучение связано с прогнозной аналитикой
Машинное обучение — это тип прогнозной аналитики, но у него есть одна важная особенность: машинное обучение значительно проще реализовать с обновлением в реальном времени, так как оно обеспечивает больше данных. Прогнозная аналитика обычно работает со статическим набором данных и требует регулярного обновления.
Как машинное обучение связано с глубоким обучением
Глубокое обучение — это специализированная форма машинного обучения, использующая нейронные сети (NN) для предоставления ответов. Алгоритмы глубокого обучения могут самостоятельно определять точность. Они позволяют классифицировать информацию так же, как человеческий мозг. Такие алгоритмы лежат в основе некоторых систем ИИ, наиболее близких к мышлению человека.
Преимущества машинного обучения
Машинное обучение применяется во множестве областей, и его возможности постоянно расширяются. Вот некоторые из основных преимуществ, которые компании получили благодаря проектам машинного обучения:
Получение аналитических сведений
Машинное обучение помогает определять закономерности или структуры на основе как структурированных, так и неструктурированных данных, чтобы получить важные аналитические сведения.
Повышение уровня целостности данных
Машинное обучение — идеальный вариант для интеллектуального анализа данных, повышающий его точность и расширяющий его возможности с течением времени.
Расширение возможностей пользователей
Адаптивные интерфейсы, целевое содержимое, чат-боты и виртуальные помощники с поддержкой голоса — это примеры того, как машинное обучение расширяет возможности пользователей.
Уменьшение риска
Тактика мошенников постоянно меняется. Машинное обучение позволяет отслеживать и определять новые приемы злоумышленников, чтобы можно было принять меры, прежде чем будет причинен ущерб.
Прогнозирование поведения клиентов
С помощью машинного обучения можно выполнять интеллектуальный анализ данных, связанных с клиентами. Это позволяет выявлять закономерности и особенности поведения, чтобы оптимизировать рекомендации по продукту и максимально повысить уровень обслуживания клиентов.
Снижение затрат
Одна из сфер применения машинного обучения — автоматизация процессов, которая освобождает время и ресурсы для выполнения наиболее важных задач.
Методики машинного обучения
Контролируемое обучение
Эта методика подходит для наборов данных с метками или структурой. Данные выступают в качестве преподавателя. Они "обучают" компьютер, расширяя его возможности прогнозирования или принятия решения.
Неконтролируемое обучение
Эта методика подходит для наборов данных без меток или структуры. Чтобы определить закономерности и связи, данные группируются в кластеры.
Обучение с подкреплением
Заменяющий оператора агент (программа, которая действует от чьего-либо имени) помогает определить результат на основе цикла обратной связи.
Как машинное обучение помогает решать проблемы
Ниже приведен обзор процесса машинного обучения, который используется для решения проблем.
Шаг 1. Сбор и подготовка данных
После определения источников данных доступные данные компилируются. Тип используемых данных поможет определить, какие алгоритмы машинного обучения вы можете применять. При проверке данных обнаруживаются аномалии, разрабатывается структура и устраняются проблемы с целостностью данных.
Шаг 2. Обучение модели
Подготовленные данные делятся на две группы: набор для обучения и набор для проверки. Набор для обучения — это большая часть данных, с помощью которых модели машинного обучения настраиваются с максимальной точностью.
Шаг 3. Проверка модели
При выборе конечной модели данных производительность и точность оценивается с помощью набора для проверки.
Шаг 4. Интерпретация результатов
Результаты изучаются, чтобы получить аналитические сведения, сформировать выводы и спрогнозировать результаты.
Возможности машинного обучения
Прогнозирование значений
Полезно при определении причины и следствия использования различных переменных. С помощью алгоритмов регрессии создается модель на основе значений, которая затем используется для прогнозирования. Регрессионные исследования помогают получить прогноз на будущее: вероятный спрос на продукт, показатели продаж или предварительную оценку результатов кампании.
Выявление отклонений
Часто используется для определения потенциальных рисков. Алгоритмы обнаружения аномалий выявляют данные, которые отклоняются от ожидаемой нормы. С помощью машинного обучения можно обнаружить, к примеру, неисправность оборудования, структурный дефект, ошибки в тексте или попытки мошенничества.
Определение структуры
Процесс машинного обучения часто начинается с алгоритмов кластеризации, которые раскрывают базовую структуру в наборе данных. При кластеризации общие элементы распределяются по категориям. Такой подход обычно используют для сегментации рынка. Получаемые при этом аналитические сведения помогают установить нужную цену и спрогнозировать предпочтения клиентов.
Прогнозирование категорий
Алгоритмы классификации помогают определить правильную категорию информации. Здесь есть сходство с кластеризацией. Но в отличие от нее классификация применяется при контролируемом обучении, где назначаются предварительно определенные метки.
В чем заключается работа инженера по машинному обучению?
Инженеры по машинному обучению преобразуют необработанные данные, собранные из различных конвейеров данных, в модели обработки и анализа данных, которые можно применять и масштабировать по мере необходимости. Инженеры по машинному обучению связывают такие структурированные данные с моделями, которые определяют сотрудничающие с ними специалисты по обработке и анализу данных. Кроме того, инженеры по машинному обучению разрабатывают алгоритмы и создают программы, позволяющие компьютерам и роботам обрабатывать входящие данные и определять закономерности.
Сводка по алгоритмам машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности в данных и помогают специалистам по обработке и анализу данных решать возникающие проблемы. С помощью алгоритмов машинного обучения можно прогнозировать значения, выявлять необычные сценарии, определять структуру и создавать категории. Используемые алгоритмы будут зависеть от типа данных и нужного результата. Алгоритмы обычно группируются по методике (контролируемое, неконтролируемое обучение или обучение с подкреплением) или семейству (алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации и пр.). Подробнее об алгоритмах машинного обучения.
Использование машинного обучения в разных отраслях
Предприятия ряда отраслей используют машинное обучение в самых разных направлениях. Ниже приведены примеры применения машинного обучения в основных отраслях.
Банковское дело и финансы
Управление рисками и предотвращение мошенничества — это важнейшие направления, рентабельность которых можно значительно повысить с помощью машинного обучения.
Здравоохранение
Диагностика, мониторинг состояния пациентов и прогнозирование эпидемий — вот лишь несколько примеров того, как применение машинного обучения позволяет повысить качество медицинского обслуживания.
Транспортировка
Выявление аномалий дорожного движения, оптимизация маршрутов доставки и автономное вождение — это лишь несколько направлений транспортной отрасли, в которые машинное обучение может внести значительные улучшения.
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
Разработка роботов, которые помогут избежать нехватки трудовых ресурсов, диагностика заболеваний растений, мониторинг качества почвы — это лишь немногие направления в сельскохозяйственной отрасли, в которые можно внести улучшения с помощью машинного обучения.
Какие возможности должна обеспечивать платформа машинного обучения
При выборе платформы машинного обучения ориентируйтесь на решение с указанными ниже функциями.
Облачные вычисления
Облако очень просто развернуть и настроить. Оно идеально подходит для рабочих нагрузок любого масштаба. С помощью облака можно подключать источники данных и масштабировать их по запросу без дополнительного обучения.
Доступная среда разработки
Идеальная платформа должна поддерживать все уровни навыков и предоставлять доступные возможности разработки. Она должна помогать в реализации преимуществ машинного обучения независимо от того, как вы предпочитаете работать: самостоятельно разрабатывая код или используя автоматизированные средства и интерфейсы перетаскивания, которые не требуют написания кода.
Встроенная поддержка привычных платформ машинного обучения
Вам нужна платформа, на которой вы сможете работать с привычными и удобными средствами, будь то ONNX, Python, PyTorch, Scikit-learn или TensorFlow.
Безопасность корпоративного уровня
Вам нужна платформа, которая поможет защитить инфраструктуру с помощью системы управления, а также средств безопасности и контроля корпоративного уровня.
Быстрый вывод моделей машинного обучения на рынок
Упростите создание и развертывание моделей с помощью автоматизированных функций машинного обучения, не требующих написания кода, поддержки решений с открытым кодом и надежных процессов DevOps для машинного обучения.