Что такое машинное обучение и как оно работает

Что еще почитать про машинное обучение

Улучшение эффективности и точности процессов: ИИ позволяет автоматизировать и оптимизировать бизнес-процессы, улучшая их эффективность и точность. Например, в сфере производства ИИ может помочь оптимизировать расписание производства, управлять запасами и предсказывать потребность в материалах. Это позволяет снизить издержки и повысить производительность.

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.

Единого определения для machine learning (машинного обучения) пока нет. Но большинство исследователей формулируют его примерно так: Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ учиться и действовать как человек, а также сделать так, чтобы он сам постоянно улучшал свое обучение и способности на основе предоставленных нами данных о реальном мире.

ИИ собирает данные со всех входов, оценивая их вес по заданным параметрами, затем выполняет нужное действие и выдает результат. Сначала он получается случайным, но затем через множество циклов становится все более точным. Хорошо обученная нейросеть работает, как обычный алгоритм или точнее.

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.

В сфере образования ИИ может использоваться для индивидуализации обучения, адаптации курсов под потребности студентов и создания интерактивных образовательных платформ. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать успехи студентов и предлагать им дополнительные материалы или задания для более эффективного обучения. Интерактивные голосовые ассистенты также могут помочь студентам получить ответы на вопросы и найти нужную информацию.

Автоматизация рутинных задач: ИИ может брать на себя выполнение рутинных и монотонных задач, освобождая время и ресурсы сотрудников для выполнения более сложных и креативных задач. Например, автоматизация обработки документов или отслеживание и анализ больших объемов данных позволяет сотрудникам сконцентрироваться на стратегических задачах и принятии решений.

Обучение с подкреплением инженеры используют для беспилотников, роботов-пылесосов, торговли на фондовом рынке, управления ресурсами компании. Именно так алгоритму AlphaGo удалось обыграть чемпиона по игре Го: просчитать все возможные комбинации, как в шахматах, здесь было невозможно.

Как устроено машинное обучение

Такие модели используют в спам-фильтрах, распознавании языков и рукописного текста, выявлении мошеннических операций, расчете финансовых показателей, скоринге при выдаче кредита. В медицинской диагностике классификация помогает выявлять аномалии — то есть возможные признаки заболеваний на снимках пациентов.

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.

Алиса, Siri, Google Assistant и Alexa — голосовые ассистенты: Эти голосовые ассистенты используют технологии обработки естественного языка и голосовые интерфейсы. Они могут отвечать на вопросы, выполнять команды и предоставлять информацию на основе анализа и понимания голосовых команд пользователей. Они помогают нам искать информацию, управлять устройствами в доме, планировать маршруты и выполнять другие задачи.

Так же и с ИИ: он уже превосходит нас во всем, что касается сложных вычислений, но по-прежнему не способен сам ставить себе новые задачи и решать их, подбирая нужные данные и условия. Это ограничение в последние годы пытаются преодолеть в рамках сильного ИИ, но пока безуспешно. Надежду на решение этой проблемы внушают квантовые компьютеры, которые выходят за пределы обычных вычислений.

Это более сложный вид обучения, где ИИ нужно не просто анализировать данные, а действовать самостоятельно в реальной среде — будь то улица, дом или видеоигра. Задача робота — свести ошибки к минимуму, за что он получает возможность продолжать работу без препятствий и сбоев.

Повышение уровня персонализации и удовлетворенности клиентов: ИИ позволяет создавать персонализированные продукты и услуги, учитывая индивидуальные потребности и предпочтения клиентов. Рекомендательные системы и персональные рекламные кампании способны предложить пользователям то, что им действительно интересно и релевантно. Это повышает уровень удовлетворенности клиентов и способствует повторным покупкам.