Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое помогает компьютерам учиться и совершенствоваться без дополнительного программирования. Вместо того, чтобы получать чёткие инструкции, алгоритмы ML анализируют большие объемы данных и выявляют закономерности и связи.

Типы машинного обучения

• Обучение с учителем: алгоритм получает набор данных, в котором каждому примеру соответствует маркировка. Благодаря ей алгоритм учится сопоставлять входную информацию с желаемым «выходом».
• Обучение без учителя: алгоритм получает набор данных без маркировок. Цель алгоритма — найти в данных скрытые структуры и закономерности.
• Обучение с подкреплением: алгоритм учится выполнять действия и получает «вознаграждения» за желаемое поведение.

Задачи машинного обучения:

• Распознавание образов: распознавание лиц, объектов на изображениях, рукописного текста.
• Прогнозирование: прогнозирование спроса на товары, погодных условий, цен на акции.
• Рекомендации: рекомендации товаров на основе истории покупок пользователя.
• Обработка естественного языка: машинный перевод, чат-боты, анализ текста.

Как машинное обучение связано с искусственным интеллектом

Машинное обучение, компоненты глубокого обучения и нейронные сети — это подмножества ИИ. ИИ обрабатывает информацию для принятия управленческих решений и прогнозов. Алгоритмы ML помогают ИИ не только обрабатывать эти данные, но и использовать их для обучения без дополнительного программирования. 

Что такое нейронная сеть

Нейронная сеть (ANN) – это математическая модель, вдохновленная структурой и работой человеческого мозга. Это взаимосвязанные узлы, «нейроны», которые передают информацию друг другу. Нейроны обрабатывают информацию и учатся на основе информации так,, как это делает человеческий мозг.

Нейронные сети обучают на больших данных, чтобы выполнять следующие задачи:

• Распознавание образов: например, распознавание лиц, объектов на изображениях, рукописного текста.
• Прогнозирование: например, прогнозирование спроса на товары, погодных условий, цен на акции.
• Рекомендательные системы: например, рекомендации товаров на основе истории покупок пользователя.
• Обработка естественного языка: например, машинный перевод, чат-боты, анализ текста.

Что такое глубокое обучение

Глубокое обучение (deep learning) — это подвид ML, использующий многослойные нейронные сети для самостоятельного обучения на больших объемах данных. В отличие от традиционных методов ML, где алгоритмы настраиваются вручную под конкретную задачу, модели глубокого обучения извлекают закономерности и связи из данных без явного программирования.

Представьте себе нейронную сеть как сложную взаимосвязь нейронов. Каждый нейрон получает входную информацию, обрабатывает её и передает выходной сигнал другим нейронам. Чем больше слоев нейронов в сети, тем сложнее модель и тем больше данных ей требуется.

Как работает машинное обучение

Машинное обучение состоит из типов моделей, где каждая использует свой метод. В зависимости от характера данных и желаемого результата используется модель обучения: контролируемая, неконтролируемая, полуконтролируемая или подкрепляющая. Алгоритмы ML предназначены для классификации вещей, поиска закономерностей, прогнозирования результатов и принятия обоснованных решений. Алгоритмы используются по одному или комбинируются для достижения точности, когда речь идет о сложных и непредсказуемых данных.  

Обучение с учителем

В этом виде обучения алгоритм получает набор данных, где каждый пример имеет «маркировку», выступающую в роли подсказки. На основе этих подсказок алгоритм учится самостоятельно сопоставлять входные данные с желаемым «выходом».

Пример: Размеченный набор изображений с коробками и паллетами помогает алгоритму научиться различать объекты на новых фотографиях.

Обучение без учителя

Алгоритм выступает в роли исследователя, которому предстоит самостоятельно разобраться в неразмеченных данных. Цель алгоритма — найти скрытые закономерности, структуры и паттерны в этой информации.

Пример: Анализ истории покупок пользователей может помочь алгоритму выявить группы товаров, которые часто покупают вместе.

Обучение с подкреплением

Алгоритм в этом виде обучения похож на персонажа компьютерной игры, который учится на ошибках и достижениях — получает «вознаграждения» за правильные действия и «наказания» за ошибки.

Пример: Робот, обучающийся играть в шахматы, получает «вознаграждение» за выигрыш и «наказание» за проигрыш, постепенно совершенствуя свою стратегию.

Эти три способа обучить алгоритм не взаимоисключающие. В задачах на предприятиях среднего и крупного бизнеса используются комбинации подходов.

Если у вас остались вопросы по внедрению машинного обучения для цифровизации вашего бизнеса, пишите на info@dinord.ru