Поговорим об основах машинного обучения

Различные направления машинного обучения ^[1] сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.

Цель машинного обучения ^[2] — обучить машины лучше справляться с задачами без явного программирования, то есть без необходимости четкого описания логики алгоритмов. Для достижения этой цели необходимо выполнить несколько шагов. Во-первых, необходимо собрать и подготовить данные. Затем необходимо выбрать обучающую модель. После этого модель необходимо оценить, чтобы можно было настроить гиперпараметры и сделать прогнозы. Важно также отметить, что существуют различные типы машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя, полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением ^[3].

Ключевые особенности машинного обучения

Машинное обучение – это динамичная отрасль искусственного интеллекта ^[4], которая позволяет системам улучшать свою производительность с течением времени без необходимости явного программирования. Его определяющие особенности включают в себя использование обширных наборов данных для выявления закономерностей и генерации точных прогнозов. Также, для анализа данных, извлечения ценных выводов и оптимизации процессов принятия решений используется ряд алгоритмов.

Технология адаптивного обучения позволяет модели постоянно совершенствуются, обучаясь на новых данных и повышая свою точность с каждой итерацией.

Также, важно отметить, что в отличие от традиционного программирования, системы машинного обучения учатся на основе опыта ^[5], что исключает необходимость ручного кодирования для каждого сценария.

Машинное обучение против традиционного программирования

Машинное обучение — это когда входные и выходные данные обрабатываются на компьютере для создания программы, которая затем может быть использована в традиционном программировании. А традиционное программирование — это когда данные и программа обрабатываются на компьютере для получения выходных данных. В то время как традиционное программирование — это более ручной процесс, машинное обучение более автоматизировано. В результате машинное обучение помогает повысить ценность встроенной аналитики, ускоряет получение информации о пользователях и снижает предвзятость при принятии решений.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Хотя машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, у него есть свои отличия. Например, машинное обучение обучает машины совершенствоваться в задачах без явного программирования, в то время как искусственный интеллект работает над тем, чтобы дать машинам возможность думать и принимать решения так же, как это делал бы человек.

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее многослойные или нейронные сети. Глубокое обучение хорошо известно своими приложениями в распознавании изображений и речи, поскольку оно позволяет выявлять сложные закономерности в больших объемах данных.

Ключевые элементы машинного обучения

В каждом алгоритме машинного обучения есть три основных элемента, и к ним относятся:

• Представление: как выглядит модель; как представлены знания

• Оценка: как различаются хорошие модели; как оцениваются программы

• Оптимизация: процесс поиска хороших моделей; как генерируются программы

Какие существуют приложения машинного обучения

Машинное обучение помогает программным приложениям еще точнее прогнозировать результаты без явного программирования. Все больше отраслей используют машинное обучение следующими способами:

• Веб-поиск и ранжирование страниц на основе поисковых предпочтений.

• Оценка рисков в сфере финансов при кредитных предложениях и определение наиболее выгодных направлений инвестиций.

• Прогнозирование оттока клиентов в электронной коммерции.

• Исследование космоса и отправка зондов в космос.

• Развитие робототехники и автономных, самоуправляемых автомобилей.

• Извлечение данных о взаимоотношениях и предпочтениях из социальных сетей.

• Ускорение процесса отладки в информатике.

Типы машинного обучения

Машинное обучение можно разделить на три основных типа, каждый из которых адаптирован к конкретным приложениям:

Обучение с учителем: В этом подходе модель обучается с использованием размеченных данных, где правильный результат уже предоставлен. Он широко используется для таких задач, как классификация, например, идентификация спам-писем.

Обучение без учителя: В этом случае модель работает с немаркированными данными, самостоятельно выявляя закономерности и взаимосвязи. Этот метод идеально подходит для задач кластеризации, например, сегментации клиентов в маркетинговых стратегиях.

Обучение с подкреплением: Этот тип обучения основан на методе проб и ошибок, где модель вознаграждается за выполнение желаемых действий. Он широко применяется в таких областях, как робототехника, игры и автономные системы.

Что касается различных типов машинного обучения, то обучение с учителем и обучение без учителя играют ключевую роль. В то время как обучение с учителем использует набор входных переменных для прогнозирования значения выходной переменной, обучение без учителя выявляет закономерности в данных, чтобы лучше понимать и идентифицировать похожие группы в данном наборе данных.

Обучение с учителем

Обучение с учителем — наиболее распространенный тип машинного обучения, используемый большинством алгоритмов машинного обучения. Этот тип обучения, также известный как индуктивное обучение, включает регрессию и классификацию. Регрессия — это когда переменная для прогнозирования является числовой, тогда как классификация — когда переменная для прогнозирования является категориальной. Например, в регрессии возраст используется для прогнозирования дохода, а в классификации возраст используется для определения категории, совершения конкретной покупки.

Обучение без учителя

Обучение без учителя полезно, когда речь идет об определении структуры в данных. Существует множество ситуаций, когда практически невозможно выявить тенденции в данных, и обучение без учителя способно выявить закономерности в данных, что помогает получить более глубокое понимание. Наиболее распространенный тип алгоритма, используемый в обучении без учителя, — это K-средние или кластеризация.

Что следует учитывать при работе с машинным обучением

При работе с машинным обучением необходимо понимать основы, а также алгоритмы, лежащие в его основе. Для начала вам нужно:

• Собрать и подготовить данные

• Выбрать обучающую модель или алгоритм

• Оценить модель

• Настроить гиперпараметры

• Сделать прогнозы

Как предприятия используют основы машинного обучения

Машинное обучение помогает компаниям быстрее достигать желаемых результатов. Оно может помочь повысить эффективность и оптимизировать операционную деятельность, проводить профилактическое обслуживание, адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и использовать данные о потребителях для увеличения продаж и повышения уровня удержания клиентов. Машинное обучение применяется в самых разных отраслях, от сельского хозяйства до медицинских исследований. А в сочетании с искусственным интеллектом машинное обучение может предоставить ценные аналитические данные, способные продвинуть компанию вперед.

Перспективы машинного обучения

Существует бесчисленное множество возможностей для роста и развития машинного обучения с течением времени. Улучшения в алгоритмах обучения без учителя, скорее всего, будут способствовать более точному анализу, что позволит получить более ценные результаты. Поскольку машинное обучение в настоящее время помогает компаниям понимать предпочтения потребителей, все больше маркетинговых команд начинают внедрять искусственный интеллект и машинное обучение для дальнейшего совершенствования своих стратегий персонализации. Кроме того, машинное обучение и глубокое обучение будут развиваться. Например, благодаря постоянному развитию обработки естественного языка (NLP), поисковые системы теперь могут понимать различные типы запросов и предоставлять более точные ответы. В целом, машинное обучение со временем будет только совершенствоваться, способствуя росту и улучшению бизнес-результатов.

Применение машинного обучения в реальном мире

Машинное обучение трансформирует отрасли, повышая эффективность, улучшая процесс принятия решений и стимулируя инновации. Вот некоторые из наиболее значимых применений:

Рекомендательные системы: Стриминговые платформы и веб-сайты электронной коммерции используют машинное обучение для предоставления персонализированного контента и предложений товаров, адаптированных к предпочтениям и поведению ^[6] пользователей.

Распознавание изображений: Технология компьютерного зрения ^[7] лежит в основе таких приложений, как распознавание лиц, обнаружение объектов и классификация изображений, играя важную роль в системах безопасности и автономных транспортных средствах.

Распознавание речи: Виртуальные помощники и инструменты транскрипции используют машинное обучение для точного преобразования устной речи в текст, делая общение более удобным.

Обнаружение мошенничества: Финансовые учреждения используют машинное обучение для анализа данных о транзакциях и выявления необычных закономерностей, помогая предотвращать мошеннические действия.

Диагностика заболеваний: Инструменты здравоохранения на основе ИИ помогают врачам интерпретировать медицинские изображения и диагностировать заболевания, открывая путь к более точному и своевременному лечению.

Машинное обучение продолжает менять то, как мы работаем, живем и внедряем инновации, открывая новые возможности в бесчисленных секторах.

Заключение

Подводя итог, стоит отметить, что машинное обучение уже получило достаточно широкое распространение и в дальнейшем также будет использоваться в различных отраслях. Так, достижения в архитектуре моделей, такие как трансформеры и нейронные сети, позволяют более эффективно обучаться и лучше обрабатывать сложные данные. Улучшенная вычислительная мощность и масштабируемая инфраструктура также играют решающую роль в ускорении процессов обучения и оптимизации моделей машинного обучения.

Если хочется перейти от теории к практике, логичным продолжением станет базовый Machine Learning ^[9]: он системно собирает Python, математику ^[10] и классические ML-модели в единый рабочий контур. В фокусе — реальные данные, полный цикл обучения моделей и готовый проект, который не стыдно показывать как портфолио.

Чтобы оставаться в курсе актуальных технологий и трендов, подписывайтесь на Telegram-канал OTUS. ^[11]