Машинное обучение — это процесс создания алгоритмов и моделей, с помощью которых компьютеры учатся решать задачи самостоятельно. Включает различные методы и алгоритмы для анализа и обработки данных, построения и оценки моделей.
Как работает машинное обучение
Обычная программа содержит прямые указания, что нужно сделать. Включает четкий прописанный план действий, который приводит к результату.
Если показать программе фотографию слона, она её запомнит. Если показать эту фотографию второй раз, программа поймет, что это слон. Но если показать другую фотографию слона, то программа не поймет, какое животное на картинке.
Программа на базе ML содержит алгоритмы другого рода. Они не дают прямых указаний, а обучают принимать решения, распознавать объекты и закономерности, предсказывать будущее. Задача ML (от англ. «machine learning») — научить программу думать самостоятельно.
Программе показывают много фотографий слоников. Затем она выявляет основные признаки: большие уши, длинный хобот, четыре толстые ноги, форма головы, пропорции туловища. Если показать обученной программе новую фотографию слона, она распознает животное. И даже отличит африканских слонов от индийских.
Как связаны искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект — это приложение, которое выполняет сложные задачи без вмешательства человека. ИИ действует по заранее написанному алгоритму или учится принимать решения самостоятельно.
Машинное обучение — это одно из направлений в ИИ. Если речь идет про machine learning — это всегда про искусственный интеллект. Но если говорят про ИИ, это не всегда машинное обучение.
Виды машинного обучения
Обучение с учителем. У программы есть «учитель» — это отсортированные или маркированные данные, которые указывают на правильный ответ. Например, мы показываем фотографию ромашки и отмечаем признаки: белые листья, желтая серединка, форма и пропорции. В дальнейшем машина ищет эти признаки в других фотографиях.
Обучение без учителя. Приложение анализирует неупорядоченные данные. С помощью алгоритмов оно выявляет признаки и структуру, сортирует, ищет закономерности и ассоциации. Метод помогает обнаружить аномалии, например мошеннические действия со счетами и переводами, диагностировать заболевания.
Обучение с подкреплением. В процессе обучения машина получает «награды». Например, баллы за удачные решения и штрафы за ошибки. Задача программы — найти самое эффективное решение проблемы и заработать больше наград. Этот метод хорошо работает в изменяющейся среде — на улице и в игре. С помощью обучения с подкреплением совершенствуются рекомендательные системы, в том числе на YouTube.
Tesla использует обучение с подкреплением для тренировки автопилота
Ансамблевые методы. Для машинного обучения используют набор из нескольких алгоритмов, которые друг друга исправляют и дополняют. Так результат получается более достоверным.
Глубокое обучение и нейросети. Метод широко известен благодаря выходу на рынок нейросетей для генерации изображений и текста. По сравнению с классическим, глубокое обучение использует намного больше данных, выявляет и анализирует больше признаков.
Нейросеть «Кандинский» сгенерировала иллюстрацию к термину «машинное обучение»
Где применяется машинное обучение
Компьютеры легко обрабатывают большие объемы данных, быстро и точно производят расчеты, более внимательны к деталям по сравнению с людьми. ML нужно, чтобы научить компьютеры думать и действовать без людей:
- распознавать изображения;
- строить прогнозы и модели;
- принимать решения.
ML используют во многих сферах: банкинге, розничной торговле, медицине. Робот-пылесос Xiaomi Mijia Vacuum Cleaner Pro распознает окружающую обстановку, анализирует препятствия и формирует план уборки
Машинное обучение в маркетинге позволяет:
- прогнозировать покупательское поведение и спрос;
- предлагать клиентам контент, рекламу и акции с учетом их индивидуальных характеристик и предпочтений;
- анализировать данные о ценах, ситуацию на рынке и предлагать лучшую цену на товар;
- улучшать интерфейсы и пользовательский опыт на сайтах и в приложениях;
- внедрять инновации в продукты;
- оптимизировать бизнес-процессы, объем производства и складские запасы;
- контролировать качество продукта.
Сервис аналитики «Домклик» от «Сбера» позволяет автоматически оценить стоимость жилья перед оформлением ипотеки. Сервис используют сотрудники «Сбера» и обычные пользователи. Ранее банк заказывал аналитику у сторонних агентств. Внедрение алгоритмов машинного обучения позволило уменьшить затраты и длительность оценки
Машинное обучение подарило нам ChatGPT – нейросеть, которая умеет общаться через чат на естественном языке. Она отлично синтезирует тексты, понимает правила орфографии и пунктуации, учитывает стилистику, форматы и тематические особенности. Последняя актуальная модель может улавливать чуть ли не интонации.
Получить такие функциональность и высокое качество общения и генерации удалось благодаря последовательному, глубокому и непрерывному машинному обучению. Без него ChatGPT была бы на уровне Т9.
Чтобы языковая модель работала, нужно, чтобы она понимала, какое слово с большей долей вероятности должно идти за имеющимся текстом. Только методом обучения на огромном количестве данных можно натренировать нейросеть выдавать не просто связные предложения, а целые статьи.
Машинное обучение превратило примитивный механизм генерации, который использовался еще в Т9, в мощный инструмент, который сегодня помогает решать многие задачи.
Как внедрить ML-решение
Продукт на базе ML стоит дорого, а разработка требует много времени. Крупные компании создают программы под собственные нужды и задачи. Внедрение ML происходит в пять этапов:
- поставить цель, определить текущее состояние и сформулировать конечный результат;
- собрать и подготовить данные;
- выбрать алгоритмы и модель обучения в зависимости от поставленных задач и характеристик данных;
- обучить модель и провести тестирование;
- внедрить алгоритм в бизнес-процессы.
Существуют готовые платформы и сервисы, которые используют машинное обучение и доступны небольшим компаниям.
Системы аналитики, в том числе Google Analytics и «Яндекс.Метрика», анализируют и предсказывают поведение аудитории, помогают повысить конверсию.
Сервисы автоматизации маркетинга, например, Mindbox, с помощью ML-алгоритмов сегментируют аудиторию, составляют рекомендации товаров, выбирают время отправки рекламного сообщения.
Главные мысли
