Що таке машинне навчання і як воно працює

Машинне навчання – це захоплююча галузь штучного інтелекту, яка оточує нас повсюди. Машинне навчання по-новому розкриває силу даних, наприклад, Facebook пропонує статті у вашій стрічці. Ця дивовижна технологія допомагає комп’ютерним системам навчатися і вдосконалюватися на основі досвіду, розробляючи комп’ютерні програми, які можуть автоматично отримувати доступ до даних і виконувати завдання за допомогою прогнозів і виявлень.

Що більше даних ви вводите в машину, то більше алгоритмів навчає комп’ютер, покращуючи таким чином результати, які він видає. Коли ви попросите Алексу відтворити вашу улюблену музичну станцію на Амазон Ехо, вона перейде на ту станцію, яку ви слухали найчастіше. Ви можете ще більше покращити та вдосконалити свій досвід прослуховування, попросивши Алексу пропустити пісні, відрегулювати гучність та виконати багато інших можливих команд. Машинне навчання та швидкий розвиток штучного інтелекту роблять це все можливим.

Давайте почнемо з відповіді на питання – що таке машинне навчання?

Що таке машинне навчання?

Для початку, машинне навчання – це основна підгалузь штучного інтелекту (ШІ). Програми машинного навчання навчаються на досвіді (або, якщо бути точним, на даних), як це робить людина, без прямого програмування. Отримуючи нові дані, ці програми самостійно навчаються, ростуть, змінюються і розвиваються. Іншими словами, машинне навчання передбачає, що комп’ютери знаходять потрібну інформацію, не отримуючи вказівок, де її шукати. Натомість вони роблять це, використовуючи алгоритми, які навчаються на основі даних в ітеративному процесі.

Концепція машинного навчання існує вже давно (згадайте, наприклад, машину “Енігма” часів Другої світової війни). Однак ідея автоматизації застосування складних математичних розрахунків до великих даних з’явилася лише кілька років тому, хоча зараз вона набирає все більших обертів.

На високому рівні машинне навчання – це здатність адаптуватися до нових даних самостійно та за допомогою ітерацій. Програми вчаться на основі попередніх обчислень і транзакцій та використовують “розпізнавання образів” для отримання надійних та обґрунтованих результатів.

Як працює машинне навчання?

Машинне навчання, безсумнівно, є однією з найцікавіших підгалузей штучного інтелекту. Воно виконує завдання навчання на основі даних, які надаються машині за допомогою певних вхідних даних. Важливо розуміти, що змушує машинне навчання працювати і, таким чином, як воно може бути використане в майбутньому.

Процес машинного навчання починається з введення навчальних даних у вибраний алгоритм. Навчальні дані можуть бути відомими або невідомими для розробки остаточного алгоритму машинного навчання. Тип вхідних навчальних даних впливає на алгоритм, і ця концепція буде розглянута далі.

Нові вхідні дані подаються в алгоритм машинного навчання, щоб перевірити, чи правильно він працює. Потім прогноз і результати порівнюються один з одним.

Якщо прогноз і результати не збігаються, алгоритм перенавчається кілька разів, поки фахівець з даних не отримає бажаний результат. Це дозволяє алгоритму машинного навчання безперервно навчатися самостійно і виробляти оптимальну відповідь, поступово підвищуючи точність з часом.

Які існують види машинного навчання?

Машинне навчання є складним процесом, тому його поділяють на два основних напрямки: контрольоване навчання та неконтрольоване навчання. Кожен з них має конкретну мету і дії, дає результати і використовує різні форми даних. Приблизно 70 відсотків машинного навчання – це контрольоване навчання, тоді як на неконтрольоване навчання припадає від 10 до 20 відсотків. Решта припадає на навчання з підкріпленням.

Навчання під контролем

У керованому навчанні ми використовуємо відомі або марковані дані для навчання. Оскільки дані відомі, навчання відбувається під наглядом, тобто спрямоване на успішне виконання. Вхідні дані проходять через алгоритм машинного навчання і використовуються для навчання моделі. Після того, як модель навчена на основі відомих даних, ви можете використовувати невідомі дані в моделі і отримати нову відповідь.

У цьому випадку модель намагається з’ясувати, чи є дані яблуком або іншим фруктом. Після того, як модель буде добре навчена, вона визначить, що дані є яблуком, і дасть потрібну відповідь.

Навчання без вчителя

У неконтрольованому навчанні навчальні дані невідомі і немарковані – це означає, що ніхто раніше не дивився на ці дані. Без аспекту відомих даних вхідні дані не можуть бути спрямовані на алгоритм, звідки і походить термін “неконтрольоване”. Ці дані подаються алгоритму машинного навчання і використовуються для навчання моделі. Навчена модель намагається знайти закономірність і дати потрібну відповідь. У цьому випадку алгоритм часто намагається зламати код, як машина “Енігма”, але без безпосередньої участі людського розуму, а скоріше за допомогою машини.

У цьому випадку невідомі дані складаються з яблук і груш, які виглядають схожими один на одного. Навчена модель намагається зібрати їх разом так, щоб ви отримали однакові речі у схожих групах.

Навчання з підкріпленням

Як і в традиційних типах аналізу даних, тут алгоритм виявляє дані за допомогою процесу спроб і помилок, а потім вирішує, яка дія призведе до більшої винагороди. Навчання з підкріпленням складається з трьох основних компонентів – агента, середовища і дій. Агент – це той, хто навчається або приймає рішення, середовище включає все, з чим взаємодіє агент, а дії – це те, що робить агент.

Навчання з підкріпленням відбувається, коли агент обирає дії, які максимізують очікувану винагороду за певний час. Цього найлегше досягти, коли агент працює в рамках обґрунтованої політики.

Чому машинне навчання важливе?

Щоб краще відповісти на питання, що таке машинне навчання, і зрозуміти, як воно використовується, розглянемо деякі з його застосувань. Самокерований автомобіль Гугла, виявлення кібер-шахрайства та системи рекомендацій від Facebook, Нетфлікс та Амазонка. Машини роблять все це можливим, фільтруючи корисні фрагменти інформації та об’єднуючи їх на основі шаблонів для отримання точних результатів.

Стрімка еволюція машинного навчання спричинила подальше зростання кількості випадків використання, вимог і самої важливості машинного навчання в сучасному житті. Великі дані також стали широко використовуваним модним словом за останні кілька років. Частково це пов’язано зі зростаючою складністю машинного навчання, яке дозволяє аналізувати великі масиви великих даних. Машинне навчання також змінило спосіб вилучення та інтерпретації даних, автоматизувавши загальні методи/алгоритми, замінивши таким чином традиційні статистичні методи.

Тепер, коли ви знаєте, що таке машинне навчання, його типи та важливість, давайте перейдемо до використання машинного навчання.

Основні сфери застосування машинного навчання

Типові результати використання машинного навчання зазвичай включають результати веб-пошуку, рекламу в реальному часі на веб-сторінках і мобільних пристроях, фільтрацію спаму в електронній пошті, виявлення мережевих вторгнень, а також розпізнавання шаблонів і зображень. Все це побічні продукти використання машинного навчання для аналізу величезних обсягів даних.

Традиційно аналіз даних базувався на методі спроб і помилок, і цей підхід стає все більш непрактичним завдяки зростанню великих і різнорідних масивів даних. Машинне навчання пропонує розумні альтернативи для великомасштабного аналізу даних. Машинне навчання може давати точні результати та аналіз, розробляючи швидкі та ефективні алгоритми і моделі, керовані даними, для обробки даних у режимі реального часу.

Як вирішити, який алгоритм машинного навчання використовувати?

Існують десятки різних алгоритмів на вибір, але не існує найкращого вибору або такого, що підходить для кожної ситуації. У багатьох випадках доводиться вдаватися до методу проб і помилок. Але є кілька запитань, які допоможуть звузити ваш вибір.

• Який розмір даних, з якими ви будете працювати?
• З яким типом даних ви будете працювати?
• Які інсайти ви шукаєте на основі даних?
• Як ці інсайти будуть використовуватися?

Передумови для машинного навчання

Для тих, хто зацікавлений у вивченні не лише машинного навчання, необхідно виконати декілька вимог, щоб досягти успіху в цій галузі. Ці вимоги включають

• Базові знання мов програмування, таких як Пітон, Р, Ява, JavaScript тощо.
• Проміжні знання статистики та теорії ймовірностей.
• Базові знання лінійної алгебри. У моделі лінійної регресії через усі точки даних проводиться лінія, яка використовується для обчислення нових значень.
• Розуміння обчислень.
• Знання того, як очистити та структурувати вихідні дані до потрібного формату, щоб скоротити час, необхідний для прийняття рішень.

Ці навички підвищать ваші шанси на успішну кар’єру в галузі машинного навчання.