Что такое машинное обучение?
Компьютеры длительное время выполняли функции, связанные с решением сложных, неподвластных для решения человеку, задач. Однако, преимущество машин заключается в скорости выполнения. Данные, которые способен обработать компьтер, человеком систематизировались бы очень длительное время. Отсюда и стали появляться определенные алгоритмы, которые “обучали” компьютер нужным командам для достижения автоматизации.
Машинное обучение - это метод, с помощью которого можно “научить” компьютер без программирования и каких либо сложных операций выполнять требуемые задачи. Все базируется сугубо на шаблонах и заданных логических цепочках. То есть машине показывают пример выполнения задачи, и требуют не идентичного выполнения, а схожих вариантов решения.
ИИ использует в своем обучении опыт человека. То есть осваивает новые технологии за счет примеров того, как сам человек справляется с той или иной задачей. Совокупность таких примеров называется датасетами. При помощи датасетов разработчики и программисты учат ИИ форматировать, классифицировать, обрабатывать и систематизировать любую информацию. Датасеты - единая экосистема, кислород для ИИ, без которого его существование не принесло бы весомых плодов.
Многие из вас пользуются Яндекс.Музыкой. Каждый день это приложение удивляет вас новыми подборками под ваш музыкальный вкус. Разработчики научили ИИ собирать данные о пользователе, и исходя из его предпочтений, предлагать альтернативные варианты музыкальных подборок.
Как работает машинное обучение?
По классификации выделяют 4 основных типа машинного обучения:
В каждой из данных моделей обучения применяется одновременно несколько методов алгоритмической интеграции. Основные задачи алгоритмов машинного обучения - классификация составляющих информации, создание и поиск закономерностей, принятие целесообразных решений и тд.
1. Контролируемое обучение. Алгоритмы этой модели проводят обучение ИИ, основываясь на конкретных примерах. При контролируемом обучении всегда будут присутствовать “входные” и “выходные” данные. К примеру, наш интеллект должен понимать разницу между поселком и городом, так как из общего потока информации, желаемый результат в этой паре - город. Он изначально будет помечен - как правильный вариант ответа. И чтобы ИИ выбирал правильный вариант - нужно показать ему разницу на конкретных примерах.
Алгоритм с течением времени помогает системе составлять группы из учебных данных (то есть компилировать) и определять связь между элементами этих групп (то есть выявлять корреляционные сходства).
2. Неконтролируемое обучение. При такой модели обучения у нас отсутствует ключ к решению задачи. Машина знакомится с данными, которые не имеют структурности, и пометок. Поэтому корреляционные закономерности выявляются ИИ самостоятельно, использую подходящие и логичные варианты. Неконтролируемая модель обучения ИИ учит распознавать лица (т.е. биометрия), или же проводить анализ рынка и создавать прогнозы.
3. Полуконтролируемое обучение предполагает более реалистичный образ работы с данными. В идеальном мире ИИ проводил бы моментальную работу с данными так, чтобы система проверки позже не выявляла ошибок. Однако, когда речь идет о неизмеримом количестве данных, не имеющих порядка и логики, невозможно “щелчком”, с первого раза, привести всю базу в порядок. Поэтому модель полуконтролируемого обучения предполагает ввод небольшого количества помеченных данных. При полуконтролируемом обучении данные вводятся “порционально”.
4. Подкрепляемое обучение.Эта модель не предусматривает ответов к задачам, как при контролируемом обучении, а тестирует совокупность действий, допускаемых к осуществлению. Пример из реальной жизни - игра в шахматы (тысячи вариантов ходов для достижения одной цели - победы).
Яркий пример такой модели обучения ИИ - торги на биржах, борьба за ключевые фразу на аукционах от Яндекс.Директа.
Где сейчас применяется машинное обучение?
Итак, мы обсудили, что из себя представляет машинное обучение, как оно работает. Теперь поговорим, где его используют?
Благодаря ИИ и разного рода алгоритмам удается диагностировать болезни на ранних этапах.
Эта сфера имеет море данных, которые нужно обрабатывать за считанные дни, а то и часы. ИИ научился справляться с этой задачей.
Инновация, которая уже официально узаконена в Москве, МО и Татарстане. Беспилотники спокойно катаются по Москве, но алгоритмы все же не доделаны, и когда разработчики доведут задумку до идеала, проект запустят во всех городах. Потому что цена ошибки - человеческая жизнь.
Ваши данные под надежной защитой, если ваш антивирус настроен согласно актуальным рекомендациям. Поэтому следите за обновлениями своего устройства!
Сейчас эта сфера все еще продолжает совершенствоваться.
