Что такое машинное обучение и как оно работает

Машинное обучение — это захватывающая отрасль искусственного интеллекта, и оно повсюду вокруг нас. Машинное обучение позволяет по-новому использовать возможности данных, например, предлагать статьи в ленте Фейсбука. Эта удивительная технология помогает компьютерным системам учиться и совершенствоваться на основе опыта, разрабатывая компьютерные программы, которые могут автоматически получать доступ к данным и выполнять задачи с помощью предсказаний и определений.

По мере того как вы вводите в машину все больше данных, это помогает алгоритмам обучать компьютер, тем самым улучшая результаты. Когда вы попросите Алекса включить вашу любимую музыкальную станцию на Амазон Эхо, она перейдет на ту станцию, которую вы слушали чаще всего. Вы можете еще больше улучшить свои впечатления от прослушивания, попросив Алексу пропустить песню, отрегулировать громкость и выполнить множество других возможных команд. Машинное обучение и стремительное развитие искусственного интеллекта делают все это возможным.

Для начала давайте ответим на вопрос — что такое машинное обучение?

Что такое машинное обучение?

Для начала, машинное обучение — это основная область искусственного интеллекта (ИИ). Приложения машинного обучения учатся на опыте (или, если быть точным, на данных), как это делают люди, без прямого программирования. При получении новых данных эти приложения учатся, растут, изменяются и развиваются сами по себе. Другими словами, машинное обучение заключается в том, что компьютеры находят полезную информацию без указания, где ее искать. Вместо этого они используют алгоритмы, которые учатся на основе данных в итеративном процессе.

Концепция машинного обучения существует уже давно (вспомните, например, машину Энигма времен Второй мировой войны). Однако идея автоматизации применения сложных математических вычислений к большим данным возникла всего несколько лет назад, хотя сейчас она набирает обороты.

На самом деле машинное обучение — это способность адаптироваться к новым данным самостоятельно и путем итераций. Приложения учатся на основе предыдущих вычислений и операций и используют «распознавание образов» для получения надежных и обоснованных результатов.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение, несомненно, является одним из самых интересных направлений искусственного интеллекта. Оно решает задачу обучения на основе данных с определенными входными данными для машины. Важно понять, что заставляет машинное обучение работать и, следовательно, как оно может быть использовано в будущем.

Процесс машинного обучения начинается с ввода обучающих данных в выбранный алгоритм. Обучающие данные — это известные или неизвестные данные для разработки окончательного алгоритма машинного обучения. Тип вводимых обучающих данных влияет на алгоритм, и эта концепция будет рассмотрена далее.

Новые входные данные подаются в алгоритм машинного обучения, чтобы проверить, правильно ли работает алгоритм. Затем прогноз и результаты сверяются друг с другом.

Если прогноз и результат не совпадают, алгоритм переобучается несколько раз, пока специалист по изучению данных не добьется желаемого результата. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно самообучаться и выдавать оптимальный ответ, постепенно повышая точность с течением времени.

Какие существуют типы машинного обучения?

Машинное обучение — сложный процесс, поэтому его разделили на две основные области: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение. Каждая из них имеет определенную цель и действие, приносит результаты и использует различные формы данных. Примерно 70 % машинного обучения — это контролируемое обучение, в то время как на долю неконтролируемого обучения приходится от 10 до 20 %. Остальную часть занимает обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

В контролируемом обучении мы используем известные или помеченные данные для обучения. Поскольку данные известны, обучение является контролируемым, т. е. направленным на успешное выполнение. Входные данные проходят через алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. После того как модель обучена на основе известных данных, вы можете использовать в ней неизвестные данные и получить новый ответ.

В данном случае модель пытается определить, являются ли данные яблоком или другим фруктом. Если модель хорошо обучена, она определит, что данные — это яблоко, и выдаст нужный ответ.

Неконтролируемое обучение

При неконтролируемом обучении обучающие данные неизвестны и не помечены — это значит, что никто не просматривал их ранее. Без аспекта известных данных входные данные не могут быть направлены в алгоритм, отсюда и происходит термин unsupervised. Эти данные поступают в алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. Обученная модель пытается найти закономерность и выдать желаемый ответ. В этом случае алгоритм как будто пытается взломать код, как машина Энигма, но без непосредственного участия человеческого разума, а скорее с помощью машины.

В данном случае неизвестные данные состоят из яблок и груш, которые похожи друг на друга. Обученная модель пытается собрать их вместе, чтобы получить одинаковые предметы в похожих группах.

Обучение с применением подкрепления

Как и в традиционных видах анализа данных, здесь алгоритм обнаруживает данные в процессе проб и ошибок, а затем решает, какое действие приведет к большему вознаграждению. Обучение с подкреплением состоит из трех основных компонентов: агента, среды и действий. Агент — это обучаемый или лицо, принимающее решения, среда включает в себя все, с чем агент взаимодействует, а действия — это то, что он делает.

Обучение с подкреплением происходит, когда агент выбирает действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение определенного времени. Этого легче всего добиться, если агент работает в рамках продуманной политики.

Почему машинное обучение важно?

Чтобы лучше ответить на вопрос, что такое машинное обучение, и понять, как оно используется, рассмотрим некоторые области применения машинного обучения. Самоуправляемый автомобиль от Гугл, система обнаружения кибермошенников, а также системы онлайн-рекомендаций от Фейсбука, Нетфликс и Амазон. Машины делают все это возможным, фильтруя полезную информацию и соединяя ее вместе на основе закономерностей для получения точных результатов.

Быстрое развитие машинного обучения привело к росту числа случаев использования, требований и огромной важности машинного обучения в современной жизни. Большие данные также стали широко использоваться в последние несколько лет. Отчасти это связано с возросшей сложностью машинного обучения, которое позволяет анализировать большие массивы данных. Машинное обучение также изменило способ извлечения и интерпретации данных, автоматизировав общие методы/алгоритмы и заменив тем самым традиционные статистические методы.

Теперь, когда вы знаете, что такое машинное обучение, его типы и важность, давайте перейдем к рассмотрению областей применения машинного обучения.

Основные области применения машинного обучения

Типичными результатами использования машинного обучения обычно являются результаты веб-поиска, реклама в реальном времени на веб-страницах и мобильных устройствах, фильтрация спама по электронной почте, обнаружение сетевых вторжений, распознавание образов и изображений. Все это — побочные продукты использования машинного обучения для анализа огромных объемов данных.

Традиционно анализ данных проводился методом проб и ошибок, и этот подход становился все более непрактичным в связи с ростом объема разнородных данных. Машинное обучение предоставляет разумные альтернативы для анализа больших объемов данных. Машинное обучение позволяет получать точные результаты и анализировать данные благодаря разработке быстрых и эффективных алгоритмов и моделей, основанных на данных, для обработки данных в режиме реального времени.

Как решить, какой алгоритм машинного обучения использовать?

Существуют десятки различных алгоритмов, но не существует лучшего варианта или того, который подходит для любой ситуации. Во многих случаях приходится прибегать к методу проб и ошибок. Но есть несколько вопросов, которые помогут сузить круг выбора.

• Каков объем данных, с которыми вам предстоит работать?
• С каким типом данных вы будете работать?
• Какие выводы вы хотите сделать из данных?
• Как эти данные будут использоваться?

Необходимые условия для машинного обучения

Для тех, кто хочет узнать больше о том, что такое машинное обучение, необходимо выполнить несколько требований, чтобы добиться успеха в этой области. К этим требованиям относятся:

• Базовые знания языков программирования, таких как питон, Р, ява, JavaScript и т. д.
• Промежуточные знания статистики и вероятности.
• Базовые знания линейной алгебры. В модели линейной регрессии через все точки данных проводится линия, которая используется для вычисления новых значений.
• Понимание исчисления.
• Знание того, как очистить и структурировать исходные данные до нужного формата, чтобы сократить время принятия решений.

Эти предварительные требования повысят ваши шансы на успешную карьеру в области машинного обучения.