Что такое машинное обучение: Машинное обучение: типы, задачи, примеры РБК Тренды

Если вы так думаете, то вы неизбежно упустите предоставляемые машиной ценные сведения, и вытекающие из этого возможности (например, переосмысление всей деловой модели, как это произошло в обрабатывающей промышленности и сельском хозяйстве). », можно открыть ящик Пандоры из форумов, научных исследований и фейковой информации – и цель этой статьи состоит в том, чтобы упростить определение и понимание термина «машинное усвоение» благодаря прямой помощи со стороны группы экспертов-исследователей. Возможно, самый сложный уровень обучения искусственного интеллекта на данный момент.

Машинное обучение уже применяется во всех сферах деятельности человека. Еще в 2017 году под управлением Стэнфордского университета был запущен новый индекс AI100 для отслеживания динамики в сфере ИИ. Согласно данным, полученным университетом, количество стартапов с 2000 по 2018 год выросло в 14 раз. Рассмотрим, в каких областях нас ждут технологические прорывы благодаря ML. Отдельный инструмент MATLAB Production Server позволит развернуть в сети вашего предприятия или в облаке полноценную аналитическую систему на основе алгоритмов MATLAB. Например, заменить пропуски, удалить выбросы, отфильтровать шумы.

Под учителем здесь понимается обучающая выборка с размеченными нужным образом данными либо тот, кто указывает правильные ответы в процессе обучения. На основе предоставленных учителем данных машина сама находит и определяет признаки, позволяющие ей, условно, отличить кошку от собаки или мужчину от женщины. В дальнейшем обученный алгоритм можно перенастроить на решение других задач. Благодаря развитию технологий машинного обучения Яндекс Музыка научилась самостоятельно находить и добавлять в плейлист песни, которые могут вам понравиться. Сервис анализирует ваши предпочтения, а ещё предпочтения миллионов других пользователей, вкусы которых могут быть похожи на ваши или отличаться. Это развитие технологии, которую когда‑то придумал Netflix и которая полностью изменила логику потребления контента в современном мире.

Что еще почитать про машинное обучение

Этими деньгами можно оплатить используемые ресурсы во время пробного периода. Тестирование поможет понять, насколько платформа и облачные сервисы будут эффективны в бизнес‑процессах вашей компании. Например, MATLAB Compiler позволит скомпилировать модель в независимое приложение, которое можно развернуть на сервере предприятия, а MATLAB Coder – сгенерировать C/C++, HDL или GPU код для запуска алгоритмов на встраиваемых системах и автономных устройствах.

• То есть подкованные в IT люди уже пользуются инновациями, а большинство ещё побаивается.
• В предыдущем абзаце мы указали ряд книг и курсов, которые помогут в освоении технологий машинного обучения.
• Вам не придётся создавать и управлять инфраструктурой — это происходит автоматически.
• Например, обработка данных о пациентах, предварительная диагностика и даже подбор индивидуального лечения на основе информации о болезни человека.

«Уже сейчас бизнес Facebook во многом полагается на технологии машинного обучения и искусственный интеллект — пусть даже это не всегда афишируется». Когда данные подготовлены, нужно внимательно их изучить и выбрать из всего многообразия именно те данные, которые должны или теоретически могут повлиять на результат предсказания. Например, если мы распознаем пол человека по фото, то цвет глаз человека вряд ли поможет определить его пол.

В маркетинге и электронной коммерции машинное обучение помогает настроить сервисы и приложения так, чтобы они выдавали персональные рекомендации. Машинное обучение используется в структурах обеспечения безопасности. Аналитические машины сравнивают снимки с лицами, которые находятся в розыске. Сотрудники полиции идут на проверку документов у конкретного человека. На что сейчас способен искусственный интеллект и машинное обучение. Например, Google и Яндекс применяют МО для показа релевантной рекламы пользователям.

Что такое Machine Learning

Далее, он выступает в роли наладчика, разбивая данные на части — тренировочный, валидационный и тестовый срезы, подает тренировочные данные в модель и запускает ее. Заложенный в модель самообучающийся алгоритм делает несколько пробежек по тренировочным данным до полного завершения или до схождения и усваивает закономерности сам. В качестве такого примера можно взять модельные ансамбли, или комбинации многочисленных алгоритмов усвоения, позволяющие повышать точность. Нейросети с глубоким обучением требуют огромных массивов данных и технических ресурсов. Именно они лежат в основе машинного перевода, чат-ботов и голосовых помощников, создают музыку и дипфейки, обрабатывают фото и видео.

У «черного ящика» есть дополнительные параметры, которые влияют на то, как будет обрабатываться входной сигнал. Процесс обучения нейросети заключается в поиске таких значений параметров, при которых она будет выдавать ответ, максимально близкий к правильному. Когда мы настроим параметры нужным образом, нейросеть сможет правильно (или максимально близко к этому) решать и другие задачи того же типа — даже если никогда не знала ответов к ним. В сфере инвестиций алгоритмы на базе машинного обучения анализируют рынок, отслеживают новости и подбирают активы, которые выгоднее всего покупать именно сейчас. При этом с помощью предикативной аналитики система может предсказать, как будет меняться стоимость тех или иных акций за конкретный период и корректирует свои данные после каждого важного события в отрасли. Yandex Cloud предлагает полный набор технических продуктов для решения любых задач в области Data Science.

Возможность использования разных вычислительных ресурсов в зависимости от задач и потребление ресурсов только во время вычислений позволяют решить проблемы с «железом» и снизить затраты на оборудование. Подключение распределённых вычислений (Spark, Nirvana) также упрощает процесс обучения моделей ИИ. Можно сказать, что модель машинного обучения — это своеобразный чёрный ящик. Подход, при котором машине заранее дают понять, какой ответ будет считаться правильным.

Внешние рычаги, да и то это воздействие влияет лишь на ее способность усваивать знания, однако от этого ее способность никуда не девается! Одним словом, человек является кем угодно — поставщиком, наладчиком и организатором работы алгоритмической машины под названием «модель машинного усвоения», только не учителем. Таким образом, роль человека заключается лишь в обеспечении машины когнитивными возможностями — он создает условия, а все остальное делает модель машинного усвоения знаний.

То есть подкованные в IT люди уже пользуются инновациями, а большинство ещё побаивается. Вы также можете воспользоваться услугами партнёров Yandex Cloud, чтобы подобрать технологию для решения задач своего бизнеса. Анализ почвы доказывает или опровергает наличие полезных ископаемых, помогает очертить площадь будущей разработки. Ансамбли работают в поисковых системах, компьютерном зрении, распознавании лиц и других объектов.

Добывать в недрах Земли полезные ископаемые, бурить нефтяные и газовые скважины, исследовать глубины океана, тушить пожары и прочее. Программисту не нужно будет расписывать массивные и сложные программы, боясь ошибиться в коде. Робот, благодаря МО, сам будет обучаться вести себя в конкретной ситуации на основе анализа данных.

Эта модель возникла в 1990-х годах и на практике используется гораздо реже. Ее применяют для данных, которые просто невозможно разметить из-за их колоссального объема. Такие алгоритмы применяют для риск-менеджмента, сжатия изображений, объединения близких точек на карте, сегментации рынка, прогноза акций и распродаж в ретейле, мерчендайзинга. По такому принципу работает алгоритм iPhoto, который находит на фотографиях лица (не зная, чьи они) и объединяет их в альбомы. По словам Дмитрия Ветрова, процесс машинного обучения выглядит следующим образом.

Обучение с подкреплением

В модель можно загружать дополнительные параметры, которые будут влиять на обработку входных данных. Машинное обучение строится так, чтобы добиться максимальной частоты корректных ответов на выходе из модели путём подбора параметров. Когда определены нужные параметры, можно заставить машину верно решать аналогичные задачи, даже если она не знает правильных ответов к ним. Самой распространённой техникой машинного обучения без учителя является кластеризация, когда на основе имеющихся данных, мы разбиваем объекты на какие-то группы, исходя из скрытых взаимосвязей, которые человек может не видеть или не понимать. Ниже приводится подборка лучших практических подходов и концепций применения машинного усвоения, которые мы собрали из наших интервью для серии подкастов, а также из некоторых других источников. Мы надеемся, что некоторые из этих принципов прояснят приемы использования машинного усвоения и помогут избежать некоторых распространенных ошибок, с которыми компании и исследователи могут столкнуться при запуске проекта, связанного с машинным усвоением.

• Важным свойством машинного обучения является наличие математической связи между входными и выходными данными.
• Хорошо обученная нейросеть работает, как обычный алгоритм или точнее.
• Если вы так думаете, то вы неизбежно упустите предоставляемые машиной ценные сведения, и вытекающие из этого возможности (например, переосмысление всей деловой модели, как это произошло в обрабатывающей промышленности и сельском хозяйстве).
• Так или иначе, человек никаким образом не модифицирует находящийся внутри модели алгоритм усвоения.
• Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником, а в представлении многих даже синонимом.
• Будучи причиной технологических революций в некоторых сферах экономики, ML способно быть драйвером в масштабах бизнеса и государств.

Указанная динамика проявляется в таких разнообразных приложениях, как медицинская диагностика или самоуправляемые автомобили. Глубокое обучение также включает в себя исследование и разработку алгоритмов для машинного обучения. В частности — обучения правильному представлению данных на нескольких уровнях абстракции. Системы глубокого обучения за последние десять лет добились особенных успехов в таких областях как обнаружение и распознавание объектов, преобразование текста в речь, поиск информации. Спросите человека, увлеченного робототехникой, о сфере применения машинного обучения. Например, роботы будут самостоятельно обучаться выполнять поставленные человеком задачи.

Что такое машинное обучение и как оно работает

Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником, а в представлении многих даже синонимом. «Нам только кажется, что машинное обучение может в точности повторить алгоритмы человеческого мышления, но пока между ними больше разницы, чем между птицами и самолётами». От обычных вычислительных программ машинное обучение отличается тем, что программист не задаёт алгоритм, по которому работает программа, а компьютер сам выбирает методы решения поставленных задач и учится на собственных ошибках. Машинное обучение — это наука о том, как обучить искусственный интеллект работать самостоятельно и расширять свои знания о мире, чтобы точнее и лучше выполнять возложенные на него функции.

В рамках приведенных техник существует больше количество различных методов машинного обучения, начиная от простых и интуитивных, заканчивая настолько сложными, что разбираться в их математике исследователю не имеет смысла (нейросети). Согласно исследованию BarclayHedge, более 50% хедж-фондов используют ИИ и машинное обучение для принятия инвестиционных решений, а две трети — для генерации торговых идей и оптимизации портфелей. Стриминговый сервис Spotify с помощью машинного обучения составляет для каждого пользователя персональные подборки треков на основе того, какую музыку он слушает. С помощью машинного обучения ИИ может анализировать данные, запоминать информацию, строить прогнозы, воспроизводить готовые модели и выбирать наиболее подходящий вариант из предложенных. Допустим, есть множество однотипных задач, в которых известны условие и правильный ответ (или несколько ответов).

Они различаются по языку программирования (Python, Cython, C, C++, CUDA, Java), операционным системам (Linux, Mac OS, Windows) и тому, какие задачи можно решить с их помощью. Дальше начинается во многом творческий процесс подбора нужной модели из всего многообразия. Мы меняем типы моделей, меняем их настройки и обучаем, пока не получим модель приемлемой точности и сложности.

Обучение с учителем

Все это соединено нейронными связями — каналами, по которым передаются данные. У каждого канала свой «вес» — параметр, который влияет на данные, которые он передает. Обучение с учителем — когда у машины есть некий учитель, который знает, какой ответ правильный. Это значит, что исходные данные уже размечены (отсортированы) нужным образом, и машине остается лишь определить объект с нужным признаком или вычислить результат. Китайский производитель «умных» пылесосов Ecovacs Robotics обучил свои пылесосы распознавать носки, провода и другие посторонние предметы на полу с помощью множества фотографий и машинного обучения.

Ниже, в качестве дополнительной информации, приведено несколько визуализаций моделей машинного усвоения со ссылками на источник. Познакомились с методиками обучения, которые применяются в искусственном интеллекте. В предыдущем абзаце мы указали ряд книг и курсов, которые помогут в освоении технологий машинного обучения. И тем не менее, время на усвоение этих данных остается проблемой номер один. Такие системы востребованы в персонализированном здравоохранении, обучении роботов с подкреплением, анализе эмоций.

Алгоритмы машинного обучения используют математические методы, чтобы «учиться» получать информацию напрямую из данных без использования каких-то предопределенных уравнений или моделей. При этом чем больше данных используется для обучения, тем более точные получаются модели. Таким образом, на всем протяжении работы модель нигде не «обучается» извне, и единственным местом, откуда человек оказывает воздействие на модель, являются гиперпараметры, т.е.