К машинному обучению относится то, что принято называть ИИ. Его подраздел, разрабатывающий алгоритмы и модели, на основе которых обучаются компьютеры. Вместо программирования, где человек задает конкретные инструкции, компьютер самостоятельно извлекает закономерности из данных.
Объяснить, что такое машинное обучение, простыми словами поможет пример.
Чтобы научить компьютерную программу отличать собак от кошек, вы не закладываете определенный алгоритм, составленный на характерных признаках представителей животного мира. Вы показываете много картинок собак и кошек, и компьютер учится сам определять, где какое животное. Таким образом, ИИ не только выполняет задание, но и обучается. Из статьи вы узнаете, что такое искусственный интеллект и машинное обучение (ML), чем эти понятия различаются.
Почему машинное обучение так важно?
С каждым годом цифровые данные становятся все более объемными. И находить нужную информацию, чтобы извлекать важные сведения, вручную становится более затруднительно. Даже обычные пользователи, когда вводят запросы в поисковую систему, получают ссылки на сотни тысяч сайтов, откуда приходится долго выбирать полезную информацию.
Искусственный интеллект способен самостоятельно извлекать сведения и делать предсказания на основе этих данных. Однако, как и будущим ученым необходимо, чтобы преподаватели вложили в их голову знания, так и ИИ необходимо постоянно обучать. Модели ML способны распознавать речь, обрабатывать изображения, анализировать тексты. Они выполняют и более сложные задачи, которые невозможно решить традиционными методами программирования.
Где используется машинное обучение?
Основные области применения ML:
- интернет и социальные медиа;
- здравоохранение;
- финансы;
- промышленность;
- логистика;
- образование;
- научные исследования;
- национальная безопасность;
- языковые технологии.
Это лишь несколько примеров, где используется машинное обучение. С развитием технологий область применения ML только растет.
Популярные направления
Машинное обучение охватывает различные направления. Предлагаем самые популярные из них:
- Deep Learning – глубокие нейронные сети со множеством слоев применяются в обработке изображений, естественного языка;
- NLP – алгоритмы, способные понимать, интерпретировать и взаимодействовать с естественным языком, используются в создании голосовых помощников, машинного перевода и анализе текста;
- Reinforcement Learning – модели учатся принимать решения при взаимодействии с окружающей средой, способ применяется в областях автономных транспортных средств, игровой индустрии, для оптимизации процессов;
- AutoML – автоматическая система создания и обучения моделей, доступная для широкого круга пользователей;
- Meta-Learning – исследование обучающих методов, которые способны быстро адаптироваться к новым задачам, основываясь на предыдущем опыте.
Поскольку постоянно появляются новые направления ML, спрос на специалистов с каждым годом только возрастает. Это довольно перспективная сфера, которая находится только на начальной фазе развития. Что изучать для машинного обучения, зависит от выбранного направления. Но обязательны знания программирования и IT-технологий.
Как работает машинное обучение?
На первом этапе собираются данные, чтобы обучить модель. Затем происходит масштабирование, преобразование формата и другие манипуляции для того, чтобы данные стали пригодными для использования в модели. Далее выбирается архитектура, которая подходит для конкретной задачи. Например, для классификации изображений может быть выбрана свёрточная нейронная сеть.
Модель изучает закономерности в данных и настраивает свои параметры, чтобы делать прогнозы. Далее проводятся тесты на данных, которые не использовались в обучающем процессе, чтобы оценить, насколько хорошо модель обобщает знания. Завершающим этапом становится настройка и оптимизация. Этот процесс повторяется с корректировками до достижения желаемой производительности.
Итак, что входит в машинное обучение:
- данные;
- модели;
- алгоритмы;
- функции потерь;
- оценка;
- тестирование;
- гиперпараметры.
Когда модель обучена и успешно протестирована, она готова к работе. Однако важен также цикл обратной связи. Если модель ошибается, на основе ошибок можно внести коррективы, что улучшит качество работы. Этот процесс коррекции делает модель более точной и адаптивной к разнообразным данным.
Кроме того, необходимо учитывать overfitting – переобучение в машинном обучении, что это такое расскажем подробней. Если модель использует слишком много признаков или подстраивается под случайные шумы в данных, чрезмерно реагирует на малейшие изменения, показывает низкую точность при тестировании, значит произошло переобучение. Важно не допустить overfitting, чтобы модели обобщали знания, а не запоминали обучающие данные.
Почему это важно
Машинное обучение нужно потому, что оно позволяет компьютерам учиться на основе множества данных, прогнозировать и принимать решения без составления сложных программ. Это приводит к автоматизации задач, повышению эффективности и решению сложных проблем в различных областях, от медицинских исследований до бизнеса.
Типы алгоритмов машинного обучения
Существует несколько основных типов алгоритмов ML, каждый из которых решает определенные задачи:
- с учителем;
- без учителя;
- с подкреплением;
- сочетание нескольких методов;
- метод передачи;
- самообучение с подкреплением.
Таким образом, алгоритмы обучаются на основе опыта, адаптируются к обучающим данным, в результате делают прогнозы или принимают решения на основании новой информации. Алгоритмы позволят компьютерам автоматизировать задачи и обобщать знания.
Заключение
Сегодня мы рассмотрели вопрос, что означает машинное обучение и почему это важно для развития высокоинтеллектуальных технологий. Освоение основ ML – перспективное направление, которое стимулирует инновации и формирует будущее, где компьютеры могут эффективно обучаться и совершенствоваться.
