Что такое машинное обучение, и для чего это нужно?

Человечеству сегодня все чаще приходится сталкиваться с необходимостью обработки и анализа огромных объемов данных, что невозможно с использованием традиционных подходов. И в этом нам помогает машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинным обучением (далее МО) называют область исследований в сфере искусственного интеллекта, которая описывает алгоритмы для построения моделей способных обучаться, а также сами эти модели. Иными словами, это создание и использование компьютерных систем, способных не просто обрабатывать информацию, но становиться все более «опытными» благодаря получению новых данных в процессе эксплуатации. И чем дольше используется система МО, тем выше качество ее работы.

В основе МО лежат новейшие достижения в деле программирования, математики и статистики. Процесс обучения может производиться двумя способами.

  • Обучение без учителя

В первом случае система просто получает готовый набор начальных критериев, на основе которых впоследствии делает собственные выводы.

  • Обучение с учителем

Вторая методика подразумевает наличие «учителя», который помогает системе в самом начале ее деятельности, указывая в каком направлении, когда и как ей поступать. Имея обучающуюся программу и начальный набор данных, система строит модель закономерности, которую затем использует для поиска новых закономерностей в ходе обработки поступающей информации.

Проанализировав миллионы различных случаев, можно найти зависимости, которые ускользнули бы от человеческого взгляда. Так, анализ активности посетителей интернет-магазина, торгующего ПО, может показать, например, что владельцы компьютеров с Windows 7 и браузером Firefox чаще приобретают некое определенное приложение. Но на это приложение почти не обращают внимания пользователи Windows 8 с браузером Chrome. Налицо закономерность, которой можно воспользоваться в рекламных целях.

При этом следует помнить, что закономерности способны изменяться со временем. И однажды полученные данные могут быть неверны уже через год. Тут все зависит от объекта изучения. Так, если дело касается физических законов, то изменений ждать не приходится. А покупательские интересы нередко меняются несколько раз в течение одного года.

Примеры использования МО

Сегодня МО активно применяется в самых разных сферах человеческой деятельности. Это многочисленные системы для распознавания лиц, поисковые системы, машинный перевод, рекомендательные системы и многое другое. Ну и, конечно же, очень заинтересованы в развитии МО военные.

Тут следует отметить, что несмотря на использование новейших достижений и сложнейших знаний МО применяется чаще всего для решения самых обыденных (но от того не менее важных) задач.

На основе получаемой таким образом информации можно строить различные прогнозы. Например, анализ финансовых данных может помочь в предсказании колебаний стоимости акций. А системы, собирающие данные о пациентах, помогут прогнозировать риски возникновения у них тех или иных заболеваний. МО необходимо везде, где объемы данных настолько велики, что нельзя задать какое-либо общее и простое правило для их обработки.

Мир современного бизнеса уже немыслим без «больших данных». Компаниям, даже не очень крупным, ежедневно приходится сталкиваться с огромными потоками информации, обработать которую вручную уже просто невозможно. А это означает, что для того, чтобы выжить в условиях жесткой конкуренции, необходимо активно пользоваться системами анализа данных, в основе которых лежит МО.

Кстати, все мы встречаемся с МО ежедневно, подчас десятки раз. Самый типичный пример — спам-фильтры, которые «обучены» перехватывать неблагонадежные письма. Деятельность этих программ может быть немного подкорректирована самим владельцем почтового ящика. Да, проблема спама не решена окончательно, однако она уже не стоит так остро, как еще несколько лет назад. Жалобы от пользователей на тонны спама сегодня раздаются гораздо реже.

Активно используют МО различные поисковые системы, вроде Google или Yandex, корректирующие результаты поиска на основе наблюдений за миллионами пользователей со всего света.

Системы МО активно используются и мобильными устройствами, которые могут подстраиваться под своих владельцев, наблюдая за ними. Например, персональный помощник Siri из iOS используется без предварительных настроек и вначале может довольно часто ошибаться. Но качество взаимодействия с ним будет улучшаться по мере использования устройства.

Автор: Вадим Руденко

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =