Что такое машинное обучение? - Полное руководство

Знаете ли вы, что 82% специалистов по маркетингу используют искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения всех аспектов своих методов настройки? В этой статье мы расскажем все, что вам нужно знать об ML. Наслаждаться!

• Определение машинного обучения
• Как работает машинное обучение
• Важность машинного обучения
• Зачем использовать машинное обучение
• Приложения машинного обучения
• Типы машинного обучения
• Техники машинного обучения
• Примеры машинного обучения
• Плюсы и минусы машинного обучения
• Будущее машинного обучения
• Тенденции в машинном обучении

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это дисциплина искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке приложений, которые повышают свою точность и со временем учатся на опыте, без какого-либо человеческого программирования, инструктирующего их делать это. Приложения машинного обучения учатся на данных, чтобы со временем повысить точность прогнозов или принятия решений.

В машинном обучении алгоритмы «учат» определять функции и закономерности в огромных объемах данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения на основе новых данных. Качество алгоритма будет определять, насколько более точными станут прогнозы и решения по мере того, как он анализирует дополнительные данные.

Как работает машинное обучение?

В основном существует 4 этапа разработки модели или приложения машинного обучения. Они есть:

Шаг 1. Выберите и упорядочите набор обучающих данных.

Данные для обучения — это набор данных, представляющий информацию, которая должна быть принята приложением машинного обучения для решения поставленной задачи. В определенных ситуациях обучающие данные помечаются как данные, предназначенные для выбора классификаций и признаков, которые должна распознавать модель. Другие наборы данных не помечены; таким образом, модель должна будет удалить эти характеристики и выделить категории самостоятельно.

Тем не менее, обучающие данные должны быть соответствующим образом подготовлены и проверены на наличие аномалий или ошибок, которые могут повлиять на обучение. Его следует разделить на 2 подмножества: обучающее подмножество, которое будет использоваться для обучения модели, и подмножество анализа, используемое для ее оценки и улучшения.

Шаг 2. Выберите алгоритм для работы с набором обучающих данных.

Тип алгоритма определяется типом (меченым или немаркированным), количеством данных в обучающих данных и типом проблемы, которую необходимо решить. Ниже приведены распространенные типы алгоритмов машинного обучения, которые следует использовать при маркировке данных:

• Алгоритмы рецессии (такие как линейная и логистическая регрессия, а также метод опорных векторов).
• Деревья решений
• Алгоритмы на основе экземпляров
• Немаркированные данные используют следующие алгоритмы:
• Алгоритмы кластеризации
• Алгоритмы ассоциации
• Нейронные сети

Шаг 3: Обучение алгоритму сборки приложения

Обучение алгоритму является важным процессом, включающим в себя управление переменными с помощью алгоритма, сравнение выходных данных и результатов, которые он должен был дать, корректировку смещений и весов в алгоритме, который может дать более точный результат, и повторное тестирование переменных до тех пор, пока Алгоритм в большинстве случаев дает желаемый результат. В конечном итоге обученный точный алгоритм является приложением машинного обучения.

Шаг 4: Использование и доработка приложения

Последним шагом является использование приложения со свежими данными, чтобы со временем повысить эффективность и точность. Источник новых данных будет определяться решаемой задачей. Например, приложения машинного обучения, созданные для обнаружения спама, будут принимать сообщения электронной почты, а приложение машинного обучения, управляющее роботом-пылесосом, будет использовать данные, полученные в результате реального взаимодействия с новыми объектами или перемещенной мебелью в комнате.

Почему машинное обучение важно

Из-за таких факторов, как увеличение разнообразия и объемов доступных данных, доступное хранилище данных и более мощная и дешевая вычислительная обработка, интерес к машинному обучению возрождается.

Все эти факторы позволяют автоматически и быстро создавать приложения, которые могут обрабатывать большие и сложные данные и получать более быстрые и точные результаты — даже в гораздо большем масштабе. А разрабатывая точные приложения, компания имеет больше возможностей для выявления выгодных возможностей и/или предотвращения скрытых рисков.

Использование машинного обучения

Как упоминалось ранее, машинное обучение используется повсеместно. Ниже приведены некоторые варианты использования, с которыми вы можете сталкиваться каждый день:

• Финансовые услуги
  Многие компании в финансовой и банковской сфере используют машинное обучение для двух основных целей: выявления ключевых моментов в данных и предотвращения мошеннических действий. Эти важные сведения помогают распознавать выгодные инвестиционные возможности или помогают инвесторам определить лучшее время для торговли. Интеллектуальный анализ данных также помогает использовать кибернаблюдение для выявления предупредительных признаков кибермошенничества или выявления клиентов с высоким уровнем риска.

• Правительство
  Государственные учреждения, такие как коммунальные службы и службы общественной безопасности, особенно нуждаются в ML, поскольку у них есть множество источников данных, которые можно использовать для получения информации. Например, анализ данных датчиков представляет методы повышения эффективности и экономии денег. Правительство также может использовать ML для выявления мошенничества и сокращения случаев кражи личных данных.

• Здравоохранение
  Сектор здравоохранения не остался в стороне от быстрорастущей тенденции ОД. В настоящее время в отрасли используются носимые датчики и устройства, которые могут использовать данные для изучения состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Машинное обучение также может привести к появлению технологий, которые помогут медицинским специалистам оценивать данные для выявления тревожных сигналов или закономерностей, которые могут привести к более эффективному лечению или диагностике.

• Нефти и газа
  Объем вариантов использования ML в этом секторе огромен. От обнаружения новых источников энергии, изучения полезных ископаемых под землей, прогнозирования неисправности датчиков нефтеперерабатывающих заводов до оптимизации распределения нефти, чтобы сделать его рентабельным и более эффективным — вариантов использования много, и они все еще расширяются.

Приложения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения используются в тех случаях, когда решение необходимо для улучшения после развертывания. Применение алгоритмов и моделей машинного обучения универсально и может использоваться в качестве альтернативы человеческим усилиям средней квалификации при соответствующих условиях. Например, машинный язык обработки естественного языка, называемый чат-ботами, уже заменил администраторов по обслуживанию клиентов в крупных B2C-компаниях. Эти чат-боты могут оценивать запросы клиентов и предлагать поддержку администраторам службы поддержки клиентов или напрямую взаимодействовать с клиентами.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения применяются для улучшения настройки и взаимодействия с пользователем для онлайн-платформ. Amazon, Google, Netflix и Facebook используют системы рекомендаций, чтобы устранить переизбыток контента и предоставить каждому пользователю персонализированный контент в зависимости от того, что ему нравится или не нравится.

Типы машинного обучения

1. Алгоритмы контролируемого обучения

   Эти типы преподаются с использованием помеченных примеров. Обучение с учителем использует методы машинного обучения, такие как прогнозирование, регрессия и классификация, для выявления шаблонов, которые предсказывают значения метки на дополнительных немаркированных данных. Обучение с учителем обычно используется в системах, в которых прошлые данные прогнозируют возможные будущие непредвиденные обстоятельства.

2. Алгоритмы обучения без учителя

   Эти типы используются для данных без прошлых меток. Заявке не дается «правильный ответ». Он должен сам определять, что отображается. Цель состоит в том, чтобы изучить данные и выявить в них некоторую закономерность. Этот тип отлично работает с транзакционными данными.

3. Алгоритмы обучения с подкреплением

   Этот тип обычно используется для навигации, игр и робототехники. Путем проб и ошибок он позволяет алгоритму определить, какие действия приносят наибольшую прибыль. Обучение с подкреплением состоит из 3 основных компонентов: агент (малайский или учащийся), среда (все, с чем агент общается) и действия (возможности агента — что он может делать).

Методы машинного обучения

Существует около 10 методов машинного обучения, и они предоставляют обзор — и строительный блок, на котором вы можете продолжать строить свои навыки и знания в области машинного обучения. Они есть:

1. Регрессия
2. Классификация
3. Кластеризация
4. Уменьшение размерности
5. Методы ансамбля
6. Нейронные сети и глубокое обучение
7. Трансферное обучение
8. Обучение с подкреплением
9. Обработка естественного языка
10. Встраивание слов

(Также читайте: Список алгоритмов машинного обучения, которые должны знать эксперты )

Примеры машинного обучения

В этом сильно модернизированном мире вокруг нас есть несколько примеров машинного обучения. Некоторые из наиболее распространенных примеров включают в себя:

• Детекторы спама для блокировки нежелательных писем от входа в наши почтовые ящики
• Роботы пылесосят пол, пока мы тратим время на что-то лучшее
• Веб-сайты предлагают песни, фильмы и продукты на основе того, что мы слушали, смотрели или покупали раньше.
• Цифровые помощники выполняют поиск в Интернете в ответ на наши команды и воспроизводят песни.
• Системы оценки медицинских изображений помогают врачам обнаруживать опухоли, которые они не замечали.
• Первые беспилотные автомобили отправляются в путь.

Преимущества машинного обучения

1. Цифровые помощники: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri и другие цифровые помощники на основе NLP помогают управлять программным обеспечением для распознавания речи и преобразования речи в текст.
2. Рекомендации: машинное обучение обеспечивает персонализированные рекомендации, предлагаемые Spotify, Netflix, Amazon и другими службами поиска работы, развлечений, путешествий, новостей и розничной торговли.

Другие преимущества:

3. Обнаружение мошенничества
4. Чат-боты
5. Информационная безопасность
6. Анализ медицинских изображений
7. Беспилотные автомобили
8. Контекстная интернет-реклама

(Также читайте: преимущества машинного обучения в бизнесе, о которых должны знать директора по маркетингу )

Проблемы машинного обучения

Ниже приведены некоторые проблемы, с которыми сегодня сталкиваются специалисты:

1. Сбор данных
2. Недостаточно данных для обучения
3. Нерепрезентативные данные обучения
4. Низкое качество данных
5. Ненужные функции в модели ML
6. Оффлайн обучение и внедрение модели
7. Доступность
8. Длительное развертывание
9. Безопасность данных и недоступные данные
10. Инфраструктурные потребности для тестирования и экспериментов

Будущее машинного обучения

Будущее машинного обучения, без сомнения, очень яркое. Прогнозируется, что несколько биометрических данных будут интегрированы с ML для достижения комплексного решения по обеспечению безопасности. Благодаря достижениям в области технологий искусственного интеллекта в ближайшем будущем будет реализовано мультимодальное биометрическое распознавание.

Тенденции машинного обучения

1. Решения биометрической безопасности на основе ИИ

   Биометрическая верификация добилась значительных успехов. Это новая тенденция машинного обучения, на которую следует обратить внимание. Примером биометрических приложений для машинного обучения является Alexa от Amazon. Программное обеспечение теперь может различать голоса разных говорящих, сравнивая, кто говорит, с заранее заданным голосовым профилем.

2. Разговорный ИИ

   На протяжении 2019 и 2020 годов искусственный интеллект продвинулся до уровня, на котором теперь он может конкурировать с человеческим интеллектом с точки зрения повседневных действий, таких как письмо. Например, исследователи из OpenAI сообщают, что их создатель текста на основе ИИ может создавать реалистичные статьи, стихи и рассказы.

Другие тенденции машинного обучения:

3. Объяснимый ИИ
4. ИИ в борьбе с COVID-19
5. AI-анализ в бизнес-прогнозировании
6. Автоматизированное машинное обучение

Последние мысли

В заключение необходимо понять, как сочетать лучшие алгоритмы с правильными процессами и инструментами, чтобы получить максимальную отдачу. Компании из нескольких отраслей могут многое выиграть, внедрив машинное обучение в свои бизнес-процессы.

Другие полезные ресурсы:

Глубокое обучение против машинного обучения: разница

Наука о данных и машинное обучение: в чем разница?

Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением

Как машинное обучение улучшает бизнес-процессы