Пропустить навигацию

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. Это серия алгоритмов, смоделированных по принципу работы человеческого мозга.

Как машинное обучение связано с прогнозной аналитикой

Машинное обучение — это тип прогнозной аналитики. Но 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 одних из самых близких к мышлению человека систем ИИ.

Преимущества машинного обучения

Машинное обучение применяется во множестве областей. 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. Технология повышает его точность и расширяет возможности в динамике.

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 какой-либо 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

Есть три основных 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

Полученные данные 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, которые затем используются для прогнозирования. Регрессионные исследования могут помочь в прогнозировании спроса на продукт и продаж или в предварительной оценке 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, неисправность оборудования, структурный дефект, ошибки в тексте или попытки мошенничества.

Определение структуры

Процесс машинного обучения часто начинается с алгоритмов кластеризации. Они 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, в процессе которого 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. Эти модели 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 выявляют закономерности в данных, помогая специалистам по обработке и анализу данных решать проблемы. Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать значения, выявлять необычные вхождения, определять структуру и создавать категории. В зависимости от типа данных и желаемого результата можно использовать разные алгоритмы. Алгоритмы обычно группируются по методам (контролируемое обучение, неконтролируемое обучение или кластеризация) или семейству алгоритмов (классификация, регрессия и кластеризация). Дополнительные сведения об алгоритмах машинного обучения.

Использование машинного обучения в разных отраслях

Предприятия во множестве 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 — это лишь немногие примеры областей здравоохранения, в которых можно достичь высоких результатов с использованием машинного обучения.

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.

Retail

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 для решения проблем, связанных с нехваткой рабочей силы, для диагностики и мониторинга здоровья почвы — вот примеры того, как машинное обучение помогает развивать сельское хозяйство. Посмотрите это видео, которое демонстрирует, как машинное обучение помогло повысить урожайность на 30%.

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 средств машинного обучения, поддержки решений с открытым кодом и надежных процессов DevOps для машинного обучения.