Машинное обучение (ML, Machine Learning) — простыми словами, это технология искусственного интеллекта (ИИ), которая предоставляет вычислительным системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
Человек отличается от компьютера тем, что он учится на своих ошибках, действиях. Машинам нужно указывать, что делать, так как они подчиняются строгой логике и лишены смысла. Поэтому мы пишем программы, которые дают кремниевому разуму точные инструкции. Машинное обучение просто заставляет компьютер самостоятельно составлять подробные пошаговые инструкции на опыте прошлых данных.
Что собой представляет машинное обучение?
Фактически это компьютерные программы с определёнными алгоритмами действия:
- процесс начинается с анализа массива информации,
- затем выявляется шаблон или закономерность,
- после всего формируется непосредственный опыт
- и составляются инструкции на его основе.
Система без вмешательства человека способна предлагать готовые решения, обоснованные реальными данными.
Методы машинного обучения
Принято отличать методы машинного обучения (алгоритмы, то есть их основную стратегию обучения) по степени контроля и вмешательства человека. Мы сегодня имеем дело как с незначительными приложениями, помогающими ускорить рутинные процессы, так и с полностью автоматизированными комплексами безостановочного изучения массивов информации на крупных предприятиях.
-
Алгоритмы контролируемого машинного обучения
Контролируемое «обучение с учителем» (Supervised Learning) предполагает использование ИИ всего изученного в прошлом к новым данным. Помеченные пользователем примеры используются для предсказания будущих событий. В основе метода — анализ обозначенного «учителем» набора обучающих данных. Алгоритм машинного обучения создаёт контролируемую функцию прогнозирования выходных значений.
-
Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения
«Обучение без учителя» (Unsupervised Learning) используется, когда информация никем не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение анализирует, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных.
-
Алгоритмы частичного машинного обучения
Алгоритмы частично управляемого машинного обучения (Semi-supervised Learning) находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением. Они используют все имеющиеся данные. Обычно небольшой объём информации помечается «учителем». Это помогает уточнить действия машины при работе с большим объёмом немаркированных данных и ускорить процесс. Системы могут значительно повысить точность работы при использовании такого метода.
-
Алгоритмы машинного обучения с подкреплением
В роли «подкрепления» (Reinforcement Learning) выступает традиционный человеческий подход метода «проб и ошибок». Машина взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения (достижение целей). Алгоритмы обучения с подкреплением позволяют программным агентам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность.
Сегодня все крупные ИТ-компании уже «подсели» на машинное обучение. Всё, что вы видите в «Яндекс», Google, Facebook, «Вконтакте» и других крупнейших интернет-сервисах — результат сложнейших алгоритмов машинного обучения. Например, знакомая всем «умная новостная лента» использует опыт пользователя в интернет-сёрфинге из набора cookies-файлов или на основе просмотров, лайков, степени вовлечённости из истории профиля.
Даже в найме сотрудников эйчарами используются автоматические методы отбора лучших кандидатов. В бизнес-аналитике и вовсе уже не обойтись без способностей искусственного интеллекта. И если вы ставите перед своей организацией в качестве цели достичь конкурентного преимущества, то машинное обучение — лучшее, что можно использовать для накопленной за годы трудов вашей компании массивов данных.
Компания ZEL-Услуги
Обратитесь в компанию ИТ-аутсорсинга для дальнейшей экспертной поддержки и консультации по этой теме и любым другим техническим вопросам.
