Многие современные приложения, которыми мы пользуемся, работают на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. А о нашумевшем ChatGPT слышал каждый. В статье расскажем, что такое machine learning, как осуществляется машинное обучение и в каких сферах находит применение.
Что такое машинное обучение
Machine Learning или машинное обучение (МО) — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который занимается созданием систем, способных обучаться на основе данных и опыта без явного программирования. На основе этого обучения системы могут анализировать данные, извлекать закономерности и делать прогнозы.
Непосредственно с машинным обучением связано понятие нейронных сетей. Нейросеть моделируется по принципу нейронов головного мозга. Искусственные нейроны (узлы) группируются несколько слоев, которые функционируют параллельно друг другу. Получив сигнал и выполнив его обработку, нейрон пересылает его дальше. Как и в человеческом мозге, подобный принцип работы позволяет лучше распознавать образы, повышать навыки и т.п.
Deep learning (Глубокое обучение) затрагивает множество слоев нейросети и невероятно большие объемы данных. В ходе обучения система работает сразу с несколькими слоями сети, получая всё более высокоуровневые данные на выходе. Алгоритмы Deep learning используются для распознавания речи, классификации картинок и многого другого.
С помощью обучения ИИ можно значительно расширить список задач, с которыми компьютер помогает человеку.
Как работает машинное обучение?
Если мы говорим про обычные компьютерные программы, то они работают просто. У них есть алгоритм работы, которому они чётко следуют. Выполнение пунктов плана приводит к ожидаемому результату.
Для примера возьмём программу, которая заточена распознавать картинки. Если предложить ей изображение красного чайника, то в будущем она будет узнавать эту картинку, знать, что это чайник. Но если, к примеру, мы поменяем цвет на зелёный, она уже не опознает его, как чайник.
ИИ, в свою очередь, при обучении изучает огромное количество картинок чайников. Обычные, электрические, всех возможных форм и цветов. В результате, нейросеть учится искать связи и закономерности. Она начинает «понимать», что чайник – это нечто с носиком и ручкой, может иметь те или иные формы и т.д. В будущем, опираясь на эти признаки, ИИ сможет опознать чайник на любой картинке.
Как происходит МО:
- Подготовка данных: Сначала необходимо собрать и подготовить данные, которые будут использоваться. Это включает в себя сбор данных из различных источников, их очистку от шума и выбросов, а также преобразование в формат, который может быть использован для обучения модели.
- Затем выбирается подходящая модель для решения конкретной задачи. Это может быть модель регрессии для прогнозирования числовых значений, модель классификации для разделения данных на категории или другие типы моделей, такие как нейронные сети.
- Далее происходит обучение выбранной модели на подготовленных данных. Во время этого процесса модель настраивает свои параметры, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования или другие метрики качества в зависимости от задачи.
- Оценка модели: После завершения обучения модели её необходимо оценить на отдельном наборе данных, который не использовался в процессе обучения. Это помогает понять, насколько хорошо модель обобщает данные и способна ли она делать точные прогнозы на новых данных.
- Настройка и оптимизация: Возможно, потребуется провести дополнительные итерации обучения, настройки гиперпараметров модели или выбора других методов МО для улучшения её производительности.
- Применение модели: После того как модель обучена и протестирована, она может быть использована для решения реальных задач, таких как автоматизация процессов, прогнозирование трендов, распознавание образов и многое другое.
- Обновление и мониторинг: Важно следить за производительностью модели в реальном времени и регулярно обновлять её, чтобы учитывать изменения в данных или требованиях задачи.
Это общий процесс, но он может меняться в зависимости от конкретной задачи и используемых методов.
Основные виды машинного обучения
Разберём три основных типа МО:
- Обучение с учителем: Этот тип обучения основан на предоставлении модели меток или правильных ответов. Модель анализирует входные данные и связанные с ними метки, чтобы научиться прогнозировать или классифицировать новые данные.
- Обучение без учителя: Здесь модель обучается на неконтролируемых данных без предоставления меток. Модель ищет структуры в данных, например, кластеры или шаблоны, чтобы делать выводы о скрытых закономерностях.
- Обучение с подкреплением: Этот подход предполагает, что агент взаимодействует с средой и обучается на основе получаемой обратной связи в виде награды или наказания. Цель агента - максимизировать награду, выбирая наилучшие действия в данной ситуации.
Применение машинного обучения
Машинное обучение помогает в различных задачах:
- Распознавание образов и классификация: МО используется для распознавания и классификации изображений, звуков, текстов и других форм данных. Например, распознавание лиц, автомобилей, животных и т.д.
- Прогнозирование и регрессия: Модели могут быть обучены на основе исторических данных для прогнозирования будущих событий или значений. Это может быть прогнозирование цен акций, продаж, клиентских предпочтений и т.д.
- Автоматизация и оптимизация процессов: Модели машинного обучения могут автоматизировать повторяющиеся задачи и оптимизировать процессы в различных областях. Например, автоматизация производственных процессов в промышленности, оптимизация рекламных кампаний в маркетинге, управление запасами и цепочкой поставок в логистике.
- Обнаружение аномалий и анализ данных: МО помогает обнаруживать аномалии или необычные паттерны в данных, что может быть важным для выявления мошеннических действий, ошибок в производственных процессах или других нежелательных ситуаций.
- Автоматическая обработка естественного языка: Модели машинного обучения способны анализировать и понимать естественный язык, что позволяет разрабатывать системы автоматического перевода, обработки текстов, анализа настроений и многое другое.
- Улучшение пользовательского опыта: Модели используются для улучшения пользовательского опыта в различных приложениях и сервисах, включая персонализированные рекомендации, автоматический анализ обратной связи и адаптивный интерфейс.
Машинное обучение широко применяется в различных областях. Вот некоторые из них:
- В медицине: для диагностики заболеваний на основе медицинских изображений (например, снимков МРТ, КТ), прогнозирования риска развития болезней, анализа медицинских данных для выявления паттернов и тенденций.
- В финансовой сфере: для прогнозирования цен на акции, определения кредитоспособности заемщиков, выявления мошеннических операций, автоматизации торговых стратегий и многое другое.
- Маркетинг: крупные интернет-компании используют машинное обучение для рекомендательных систем (например, рекомендации товаров или контента) в соцсетях, персонализации пользовательских интерфейсов, анализа данных для принятия стратегических решений и многое другое. Также МО может упростить проведение маркетинговых исследований, которые проводятся при разработке нового продукта и вывода его на рынок.
- В промышленности: для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования, управления качеством продукции и решения других задач по автоматизации и оптимизации производства.
- В транспортной сфере: для автономных транспортных систем, прогнозирования трафика, оптимизации маршрутов доставки, управления логистикой и других задач.
- Наука и исследования: в научных исследованиях для анализа данных, обработки изображений, прогнозирования климатических изменений, поиска новых лекарств и многое другое.
- В образовательной сфере: для персонализации обучения, оценки учебных успехов, разработки интеллектуальных обучающих систем и др.
- В сфере безопасности: для распознавания лиц, номеров машин в камерах наблюдения.
Это лишь несколько примеров областей, где применяется машинное обучение. Его потенциал широк, и он продолжает расширяться по мере развития технологий и исследований.
