Что такое машинное обучение?

Виртуальные помощники, автозамена клавиатуры, GPS. Приложение, которое находит свободные парковочные места в определенном районе, рассчитанные на конкретный автомобиль. Это лишь некоторые из вариантов применения машинного обучения на практике. Что именно представляет собой машинное обучение? Как оно работает?

Машинное обучение – что это такое?

Машинное обучение – тип методов искусственного интеллекта – предполагает обучение компьютеров распознаванию поведенческих моделей из имеющихся данных, которые затем анализируют результаты и делают прогнозы. Программа получает определенную информацию и закономерности, а затем приобретает способность анализировать новые данные без участия человека в этом процессе.

Концепция машинного обучения, понимаемого как обнаружение закономерностей и составление прогнозов на основе данных, не нова, она восходит к концу 1950-х годов, когда был изобретен перцептрон – простейшая искусственная нейронная сеть, которая может указывать на принадлежность входных параметров к одному из двух классов, определяя, принадлежит ли что-то к первому классу – или нет.

В нем используются элементы информатики, робототехники, математики, статистики и маркетинга, и чем больше данных получит машина – тем лучше будут результаты. Под большими данными понимаются огромные коллекции разнообразных и изменчивых данных, которые обрабатываются с целью эффективного использования полученной таким образом информации по заданной теме. В IT и маркетинге использование больших данных помогает понять потребности клиентов и модели их поведения.

В прошлом операционные решения часто принимались на основе результатов прошлой деятельности. Машинное обучение использует глубокую аналитику для предсказания того, что произойдет, поэтому предприятия могут принимать более перспективные решения, а не полагаться только на исторические данные. Например, на нефтяных месторождениях модели машинного обучения могут обнаружить оборудование, которое рискует выйти из строя в ближайшем будущем, и затем уведомить об этом ремонтные бригады. Это не только снижает риск для сотрудников, но и максимально повышает производительность и эффективность.

Машинное обучение – возможности и угрозы

Программа, использующая алгоритмические методы, может, например, предложить покупателю продукт на основе его предпочтений, но не сможет объяснить мотивацию того или иного решения. Понимание предпочтений и поведения клиентов необходимо, в частности, для предприятий электронной коммерции, хотя, конечно, это применимо и во многих других отраслях. Однако это означает обработку огромного количества данных, которые не всегда получены законным путем. Вот почему так важно быть в безопасности в интернете.

Данные подделываются, например, путем обещания выслать бесплатный образец продукта, – который на самом деле вовсе не бесплатный, поскольку личная информация, указанная в анкете, продается. Надо быть особенно осторожными при использовании публичных сетей WiFi – при входе в свой банк или Facebook лучше использовать мобильные данные или, в качестве альтернативы, подключить услугу VPN и изменить IP-адрес своего устройства.

Самым большим преимуществом машинного обучения является возможность использовать алгоритмы для прогнозирования результатов. Самая большая трудность – помимо получения доступа к большим данным – заключается в выборе или создании правильных алгоритмов. В настоящее время существует два основных типа алгоритмов машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение.

При контролируемом обучении человек, или аналитик данных, выступает в роли учителя, который учит машину, какие выводы она должна сделать из полученной информации. При неконтролируемом обучении компьютер учится определять процессы и закономерности путем наблюдения без тщательного контроля или четкого определения конкретных целей, которые он должен достичь.

Оставьте ответ