Вам интересны технологии машинного обучения (ML) и их применение в различных областях? Этот год – самое время начать глубокое погружение в эту тему. Три года назад стоимость рынка машинного обучения составляла 7,3 миллиарда долларов. Ожидается, что к 2026 году он вырастет до 31,4 миллиарда долларов. Если вы относитесь к тем предпринимателям, которые следят за последними тенденциями и используют их для создания большей ценности, ML может стать той технологией, которой так долго не хватало вашему бизнесу. Начнем с того, что машинное обучение – это инновационная технология, которая развивается как подобласть компьютерной науки. Алгоритмы машинного обучения учатся на основе данных. И используют результаты обучения, чтобы помочь человеку принимать обоснованные решения. Технология ML набирает популярность во многих отраслях, включая логистику, финтех, здравоохранение и другие. В этой статье рассматриваются способы машинного обучения, а также плюсы и минусы применения ML.
3 основных метода машинного обучения
В контексте машинного обучения слово «обучение» обозначает способность машин анализировать данные. А также выдавать на основе этого анализа определенные результаты. Существует 3 традиционных метода машинного обучения. Они являются общими и могут применяться к различным технологиям. Давайте рассмотрим эти методы подробнее.
Контролируемое обучение
Как видно из названия, этот метод машинное обучение контролируется человеком. Контролируемое обучение – это тип обучения, при котором модель машинного обучения сопоставляет входные данные с целевой переменной. Этот метод часто применяется для классификации и регрессии. Он также используется в распознавании образов, анализе цен на акции и анализе настроений.
В рамках алгоритма контролируемого обучения машина использует большие объемы выходных данных, чтобы получить желаемые результаты, настраивая параметры тем или иным способом. Прогнозы ML проверяются до тех пор, пока модель не подтвердится. Полученные результаты затем используются для анализа новых данных.
Сильной стороной контролируемого обучения является простота использования и точность. Но чтобы запустить этот процесс обучения и натренировать ML-модель, необходимо сначала собрать большой объем помеченных данных. Этот процесс требует много времени и усилий и может быть очень дорогим. Еще один недостаток этого метода машинного обучения заключается в том, что вы берете на себя ответственность за полноту данных. Если вы используете для обучения модели необъективные или неполные данные, то и результаты будут неверными.
Неконтролируемое обучение
Этот метод машинного обучения противоположен контролируемому обучению и не требует участия человека. В алгоритмах машинного обучения без надзора для обучения модели машинного обучения используются неразмеченные данные. Алгоритм ML учится на этих данных и выявляет закономерности, тенденции или взаимосвязи. Он не сопоставляет входные данные с выходным слоем – для обучения модели нужны только входные данные. Неподконтрольное обучение применяется в алгоритмах кластеризации, обнаружения аномалий, выявления ассоциаций и других методах ML, которые мы рассмотрим ниже.
Одно из преимуществ неконтролируемых методов распознавания образов заключается в том, что они не требуют больших объемов обучающих данных. Это ускоряет и облегчает процесс внедрения ML. Недостатком методов обучения без контроля является то, что специалистам по исследованию данных может быть сложно оценить точность результатов. Более того, отсутствие человеческого участия затрудняет интерпретацию результатов и превращение их в действенные данные.
Обучение с применением подкрепления
Этот подход к машинному обучению часто используется в играх, разработке автономных систем и робототехнике. Под обучением с подкреплением понимается обучение на основе опыта и тестов путем взаимодействия с контекстом. Результаты, полученные в результате обучения с подкреплением, включаются в дальнейшие процессы обучения. Это нужно для предотвращения тех же ошибок или получения тех же результатов.
Динамичный рост обучения с подкреплением можно объяснить преимуществами, которые дает этот подход. Одно из преимуществ – обучение на ошибках или пробах. Это помогает улучшить модели и сделать их более точными. Обучение с подкреплением – это адаптивная модель, которую можно применять к сложным задачам и меняющимся условиям.
Сложность применения обучения с подкреплением заключается в том, что оно занимает много времени. А также требует больших вычислительных ресурсов. Это более сложный метод обучения по сравнению с первыми двумя. Как следствие, для создания такой модели вам потребуется большое количество обучающих данных. Чтобы обучаться на опыте, алгоритм машинного обучения должен сначала получить этот опыт.
Способы машинного обучения
Теперь давайте поговорим об основных методах машинного обучения. Если метод машинного обучения – это более широкий термин, охватывающий подход к обучению ML, то способы (или техника) – это более узкий термин, обозначающий процедуру, применяемую для выполнения работы.
К основным методам машинного обучения относятся регрессия, классификация, кластеризация, дерево решений, нейронные сети и обнаружение аномалий.
Регрессия
Первый метод машинного обучения использует входные данные для прогнозирования числового значения. Данные предыдущих испытаний используются для прогнозирования числового результата предстоящего испытания. Линейная регрессия применяется в финтехе, инженерии и финансах. Она также используется для прогнозирования погоды, предсказания цен на недвижимость и снижения уровня оттока клиентов. Кроме того, исследование CIO Review демонстрирует, как модель линейной регрессии оценивает уровень оттока клиентов. Если вы владеете растущим розничным бизнесом и хотите повысить показатели электронной коммерции, внедрение ML может стать для вас отличным подспорьем.
Среди плюсов этого метода машинного обучения можно отметить способность предсказывать сложные связи и отношения между входными и выходными данными. Данные, полученные в результате регрессии, могут быть использованы для моделирования и изменения взаимосвязей между переменными. С помощью регрессии ученые могут определить важность каждой переменной и их роль в прогнозировании выходных данных. У этой техники есть и свои минусы. Главный из них заключается в том, что модель чувствительна к выбросам.
Классификация
Еще один подход к машинному обучению, который мы сегодня рассмотрим, – это классификация. Это один из методов машинного обучения, который классифицирует входные данные. Каждая входная переменная получает метку, обозначающую категорию. Другими словами, метод классификации используется для сопоставления входных данных с одной из категорийных меток на выходе. Этот тип машинного обучения часто используется для выявления мошенничества и маркетинга, диагностики заболеваний и в других областях.
К плюсам алгоритмов классификации относится возможность использовать их для предсказания взаимосвязей между входными и выходными данными. Полученные с помощью этой модели данные можно использовать для определения того, как каждая переменная влияет на предсказание выходной метки. Модель позволяет ученым, изучающим данные, задавать двусмысленные вопросы и использовать ML для получения точных ответов. Что касается ее слабых сторон, то модель классификации иногда не может четко ответить, какая переменная играет наиболее важную роль в процессе предсказания. Кроме того, дисбаланс классов может повлиять на результаты применения классификации, чрезмерно подгоняя или не догоняя исходные данные.
Кластеризация
Это метод машинного обучения, который предполагает объединение схожих фрагментов данных в кластеры или группы на основе анализа их характеристик и признаков. Кластеризация помогает инженерам машинного обучения выявлять закономерности и структуры при работе с неразмеченными данными. Этот метод машинного обучения используется в биологии, обработке изображений, маркетинге и других сферах. Разработчики электронной коммерции применяют этот подход для сегментации клиентов на основе их интересов и поведения. Мы также можем применять методы кластеризации, когда запускаем извлечение признаков или сжимаем данные.
Важным преимуществом кластеризации является то, что она помогает обнаружить скрытые паттерны или структуры данных. Это, в свою очередь, приводит инженеров-программистов к новым открытиям и изобретениям. К недостаткам этой техники относится сложность выбора правильного алгоритма кластеризации. Кроме того, экспертам в области ML может быть сложно решить, какое количество кластеров использовать в каждом конкретном случае. Еще один недостаток этого метода машинного обучения заключается в том, что он требует много вычислительных ресурсов и может быть подвержен влиянию инициализации центроидов.
Дерево решений
Дерево решений – это один из методов машинного обучения, который решает дилемму классификации и предполагает использование определенных условий или правил для принятия решений. При таком подходе входные данные делятся на 2 или более однородных набора данных на основе определяющих атрибутов. Как и другие виды методов машинного обучения, дерево решений используется в финтехе (одобрение кредитов, кредитный скоринг), маркетинге и здравоохранении (прогнозирование диагноза на основе данных).
Деревья решений просты в использовании и интерпретации, что делает эту модель популярной среди специалистов по МЛ. Они могут работать как с числовыми, так и с категориальными данными. Что касается недостатков, то древовидная структура деревьев решений делает эту модель очень чувствительной даже к незначительным изменениям данных.
Нейронные сети
Данный метод машинного обучения включает в себя глубокое обучение, напоминающее то, как учится человеческий мозг. Нейронные сети состоят из множества узлов, соединенных друг с другом. Взаимосвязанные узлы или нейроны образуют слои и способны предсказывать, анализировать данные и учиться на их основе. По данным исследования Google, нейронные сети широко применяются для распознавания речи, обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и т. д.
Среди плюсов нейронных сетей можно отметить их способность обнаруживать и идентифицировать сложные паттерны данных. Это делает данную модель машинного обучения очень точной. Нейронные сети могут работать с различными типами данных, такими как числовые и категориальные данные. Тем не менее, этот метод ML склонен к переборчивости в случае неправильной регуляризации входных данных.
Обнаружение аномалий
Как видно из названия, техника обнаружения аномалий используется для выявления аномальных или необычных точек данных во входном наборе данных. Что означает «аномальная» или «необычная»? Это точки данных, которые отличаются от остальных в некоторых существенных аспектах. Эта техника часто применяется для выявления мошенничества, кибербезопасности (обнаружение необычного трафика), здравоохранения (обнаружение необычных закономерностей в данных пациентов) и финансов.
Применение метода обнаружения аномалий приносит бизнесу множество преимуществ. Оно помогает обнаружить мошеннические действия, предотвратить киберпреступления и выявить ошибки до того, как они окажут влияние на всю систему. Слабой стороной этого подхода машинного обучения является то, что иногда трудно определить, что такое аномалия.
Заключение: способы машинного обучения
В этой статье мы рассказали о 3 методах и 6 техниках особенностях машинного обучения. Инновационные методы, описанные выше, революционизируют способы использования человеком исторических данных. Модели ML дают множество возможностей извлечь выгоду из сбора меченых и немеченых данных и применить их в различных контекстах. Основными областями применения ML являются здравоохранение, финтех, кибербезопасность и электронная коммерция.
