Когда вы в последний раз узнавали что-то новое? Хотя обучение является неотъемлемой частью нашей жизни, мы в большинстве случаев не знаем, как наш мозг получает и применяет новую информацию. Но понимание того, как человек учится, очень важно для машинного обучения. Так что же такое машинное обучение и как оно работает?
Как и следовало ожидать, имитировать процесс обучения – задача не из легких. Тем не менее, нам удалось создать компьютеры, которые постоянно самостоятельно обучаются на основе данных. Сегодня машинное обучение используется во многих устройствах, которыми мы пользуемся ежедневно. Оно стало неотъемлемой частью нашей жизни.
Что такое машинное обучение?
Еще в 1959 году сотрудник IBM Артур Самуэль ввел в обиход термин «машинное обучение». Считается также, что именно он дал первое определение этому понятию. Хотя некоторые, конечно, будут спорить об этом. Несомненно лишь то, что в его статье 1959 года содержался намек на универсальное объяснение: «область исследований, которая наделяет компьютеры способностью обучаться без явного программирования».
Из этого определения со временем возникло множество новых версий. Вот несколько альтернативных интерпретаций:
«Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации способа обучения человека, постепенно повышая его точность.
«Машинное обучение – это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта, не будучи явно запрограммированными».
Независимо от того, какое определение вы предпочитаете, следует отметить, что машинное обучение (ML) – это важная часть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам самостоятельно обучаться и улучшать производительность.
Почему машинное обучение важно?
Хотя алгоритмы машинного обучения еще не достигли уровня человеческого интеллекта, они все еще могут превзойти нас. Особенно когда речь идет о скорости и масштабе работы. Машины способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных с такой скоростью, которую человек не сможет повторить. Они могут работать 24 часа в сутки 7 дней в неделю без перерыва. А это еще больше ускоряет процесс.
С помощью различных моделей машинного обучения мы можем автоматизировать трудоемкие процессы. Это облегчит нашу повседневную жизнь и ведение бизнеса. Для многих компаний использование ML стало значительным конкурентным преимуществом. Оно позволяет им масштабировать разработку продуктов, обслуживание клиентов или операционные процессы.
Как работает машинное обучение?
Изучение алгоритмов, способных самостоятельно совершенствоваться, сосредоточено на многих аспектах. Среди них присутствует регрессия и классификация данных. Чтобы достичь этого, алгоритмы машинного обучения должны пройти через процесс обучения, который очень похож на человеческий.
В своей книге 1997 года под названием «Машинное обучение» Том М. Митчелл представляет техническое описание этого процесса обучения:
«Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторого класса задач T и меры производительности P, если ее производительность на задачах из T, измеряемая P, улучшается с опытом E».
Операциональное определение Митчелла вводит идею выполнения задачи. Это, по сути, является тем, к чему стремится ML, как и ИИ, – помогать нам в решении повседневных задач и повышать скорость нашего развития.
В этом смысле модели машинного обучения стремятся к тому, чтобы как можно меньше требовать вмешательства человека. После того как специалист по изучению данных разработает алгоритмы машинного обучения, компьютер/машина должен сам осуществлять процесс обучения, который может быть реализован несколькими различными способами.
Как работает машинное обучение: типы машинного обучения
Четыре основных типа машинного обучения представляют собой различные подходы к основному процессу обучения:
- Контролируемое обучение
- Полуконтрольное обучение
- Неконтролируемое обучение
- Обучение с применением усиления
Контролируемое обучение
В этом случае компьютерному алгоритму подается известный набор помеченных данных. Затем алгоритм должен проанализировать их и сделать прогнозы, чтобы достичь своей цели. Или, говоря более техническим языком, результата. Человек-оператор знает как проблему, так и ее решение и определяет переменные, которые должен оценить алгоритм. Оператор активно контролирует работу алгоритма, отсюда и термин «контролируемое обучение».
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение работает так же, как и контролируемое, но с небольшими изменениями. Если в вышеупомянутом методе алгоритм получает набор помеченных данных, то полуконтролируемый способ подвергает его испытанию, вводя также немеченые данные.
Обычно используется небольшой набор меченых данных в противовес большему набору немеченых данных. Руководствуясь помеченными данными, алгоритм должен найти свой собственный способ классификации неизвестных данных. Поскольку стоимость меченых данных намного выше, чем немаркированных, полуподконтрольное обучение является более выгодным процессом обучения.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение полностью исключает метки. В этом методе алгоритмы машинного обучения находят закономерности в исходных данных. Самообучающаяся система должна проанализировать имеющиеся данные и понять их смысл с помощью кластеризации, то есть поиска схожих точек данных и их группировки соответствующим образом.
Неконтролируемое машинное обучение позволяет сегментировать аудиторию, определять темы текстов, группировать товары, рекомендовать продукты и т. д. Ключевое преимущество этого метода – минимальная потребность во вмешательстве человека.
Обучение с применением подкрепления
Обучение с подкреплением – это тестирование возможностей и определение оптимальных. Алгоритм должен следовать набору правил и исследовать каждую возможную альтернативу. Этот метод очень важен, так как он вводит понятие проб и ошибок.
Алгоритм должен выполнить задание, получая по пути положительные или отрицательные сигналы. Таким образом, его подкрепляют, чтобы он следовал в определенном направлении, но он должен сам определить, какие действия предпринять. Робототехника, игры и автономное вождение – вот несколько областей, в которых используется обучение с подкреплением.
Как работает машинное обучение: области применения машинного обучения
Машинное обучение применяется в огромном количестве отраслей. Большинство из них играют активную роль в нашей повседневной жизни. Для примера того, насколько широко распространен ML, вспомните распознавание речи, самодвижущиеся автомобили и автоматический перевод.
Давайте подробнее рассмотрим несколько областей, в которых используется ML.
Автоматизированная поддержка клиентов
Поскольку ожидания потребителей постоянно растут, компании стремятся найти новые, эффективные способы улучшения обслуживания клиентов. Машинное обучение помогает компаниям автоматизировать поддержку клиентов, не снижая при этом ее качества.
Машинное обучение используется во многих виртуальных помощниках, которые общаются с пользователями в человекоподобных беседах. Интегрировав систему ML, компании сокращают время ожидания ответа, обслуживают больше клиентов и сокращают расходы, связанные с содержанием большого отдела поддержки. Машинное обучение также может помочь выявить важные аспекты поведения клиентов, анализируя данные о пользователях и делая прогнозы.
Финансы
В финансовой и банковской сфере машинное обучение используется в качестве меры безопасности для мониторинга и анализа финансовой информации. Модели ML, обученные на исторических данных, могут распознавать основные закономерности в финансовой деятельности, обнаруживая несанкционированные транзакции, подозрительные попытки входа в систему и т. д.
Движение и транспорт
Транспорт – еще одна отрасль, в которой машинное обучение нашло несколько практических применений. Методы ML используются для облегчения навигации, определения эффективных маршрутов для сокращения трафика и решения других транспортных проблем. Технология также лежит в основе самоуправляемых автомобилей, которые используют компьютерное зрение для распознавания объектов и прокладки маршрутов.
Заключение: как работает машинное обучение
Машинное обучение изменило подход к данным и их использованию. Проще говоря, это изучение обучения машин на основе данных и постепенного повышения их производительности без явного программирования.
Различные методы ML требуют разной степени контроля со стороны человека. В частности, существует четыре основных типа машинного обучения: контролируемое, полуконтролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.
Несмотря на все недостатки, МЛ позволило значительно продвинуться в современной жизни. Сфера применения машинного обучения довольно широка: обслуживание клиентов, финансы, транспорт, медицина и многое другое.
