Немного сложно сузить одно конкретное определение машинного обучения (ML), потому что вы получите другое объяснение в зависимости от того, кого вы спросите.

Nvidia определяет это как практику использования алгоритмов для анализа данных, извлечения уроков из них, а затем определения или предсказания чего-либо в мире. McKinsey&Company соглашается с Nvidia, говоря, что машинное обучение основано на алгоритмах, которые могут учиться на данных, не полагаясь на программирование на основе правил. Стэнфорд предполагает, что машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования.

А определение Карнеги-Меллона — также любимое многими другими экспертами в области машинного обучения — гласит: Область машинного обучения стремится ответить на вопрос: «Как мы можем создавать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом, и что фундаментальные законы, управляющие всеми процессами обучения?

Независимо от выбранного вами определения, на самом базовом уровне целью машинного обучения является независимая адаптация к новым данным и принятие решений и рекомендаций на основе тысяч расчетов и анализов. Это делается путем внедрения машин искусственного интеллекта или бизнес-приложений глубокого обучения из данных, которые они передают. Системы обучаются, выявляют закономерности и принимают решения с минимальным вмешательством человека. В идеале машины повышают точность и эффективность и устраняют (или значительно снижают) возможность человеческой ошибки.

Важность машинного обучения

Почти безграничное количество доступных данных, доступное хранилище данных и рост менее дорогой и более мощной обработки стимулировали рост машинного обучения. Сейчас во многих отраслях разрабатываются более надежные модели, способные анализировать большие и сложные данные, обеспечивая при этом более быстрые и точные результаты в больших масштабах. Инструменты машинного обучения позволяют организациям быстрее определять прибыльные возможности ипотенциальные риски.

Практическое применение машинного обучения приводит к бизнес-результатам, которые могут существенно повлиять на прибыль компании. Новые методы в этой области быстро развиваются и расширяют возможности применения машинного обучения почти до безграничных возможностей. Отрасли, которые зависят от огромных объемов данных и нуждаются в системе для их эффективного и точного анализа, приняли машинное обучение как лучший способ построения моделей, разработки стратегии и планирования.

Отрасли, использующие машинное обучение

Здравоохранение. Распространение носимых датчиков и устройств, которые отслеживают все, от частоты пульса и пройденных шагов до уровня кислорода и сахара и даже режимов сна, привело к созданию значительного объема данных, которые позволяют врачам оценивать состояние здоровья своих пациентов в режиме реального времени. Один новый алгоритм машинного обучения выявляет раковые опухоли на маммограммах; другой определяет рак кожи; третий может анализировать изображения сетчатки для диагностики диабетической ретинопатии.

Правительство. Системы, использующие машинное обучение, позволяют государственным чиновникам использовать данные для прогнозирования возможных будущих сценариев и адаптации к быстро меняющимся ситуациям. Машинное обучение может помочь улучшить кибербезопасность и киберразведку, поддержать усилия по борьбе с терроризмом, оптимизировать оперативную готовность, управление логистикой и профилактическое обслуживание, а также снизить частоту отказов. В этой недавней статье рассказывается о еще 10 приложениях машинного обучения в сфере здравоохранения.

Маркетинг и продажи. Машинное обучение произвело революцию даже в секторе маркетинга, поскольку многие компании успешно внедрили искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, чтобы повысить удовлетворенность клиентов более чем на 10%. На самом деле, по данным Forbes, «57% руководителей предприятий считают, что наиболее важным преимуществом роста ИИ и МО будет улучшение клиентского опыта и поддержки.

Сайты электронной коммерции и социальных сетей используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок и поиска, а также дают рекомендации по другим товарам для покупки на основе ваших прошлых привычек. Многие эксперты предполагают, что будущее розничной торговли будет зависеть от искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку бизнес-приложения для глубокого обучения станут еще более искусными в сборе, анализе и использовании данных для персонализации покупательского опыта и разработки индивидуальных целевых маркетинговых кампаний.

Транспорт. Эффективность и точность являются ключом к прибыльности в этом секторе; так же как и способность прогнозировать и смягчать потенциальные проблемы. Функции анализа данных и моделирования ML идеально подходят для предприятий в сфере доставки, общественного транспорта и грузовых перевозок. Машинное обучение использует алгоритмы для поиска факторов, которые положительно и отрицательно влияют на успех цепочки поставок, что делает машинное обучение критическим компонентом управления цепочками поставок.

В сфере логистики машинное обучение позволяет планировщикам оптимизировать процессы выбора, рейтинга, маршрутизации и контроля качества, что экономит деньги и повышает эффективность. Его способность анализировать тысячи точек данных одновременно и применять алгоритмы быстрее, чем любой человек, позволяет машинному обучению решать проблемы, которые люди еще не определили.

Финансовые услуги. Информация, предоставляемая ML в этой отрасли, позволяет инвесторам выявлять новые возможности или знать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных выявляет клиентов с высоким уровнем риска и информирует систему кибернаблюдения, чтобы найти и смягчить признаки мошенничества. ML может помочь откалибровать финансовые портфели или оценить риск для кредитов и страховых андеррайтингов.

Будущее AI и ML в этой отрасли включает в себя возможность оценивать хедж-фонды и анализировать движения фондового рынка, чтобы давать финансовые рекомендации. Он может сделать имена пользователей, пароли и контрольные вопросы устаревшими, выведя обнаружение аномалий на новый уровень: распознавание лица или голоса или другие биометрические данные.

Нефть и газ. Машинное обучение и искусственный интеллект уже работают над поиском новых источников энергии и анализом месторождений полезных ископаемых в земле, прогнозированием отказа датчиков нефтеперерабатывающих заводов и оптимизацией распределения нефти для повышения эффективности и сокращения затрат. Машинное обучение совершает революцию в отрасли благодаря своим рассуждениям на основе конкретных случаев, моделированию резервуаров и автоматизации буровой площадки. И, прежде всего, машинное обучение помогает сделать эту опасную отрасль более безопасной.

Производство. Машинное обучение не чуждо и обширной производственной индустрии. Приложения машинного обучения в производстве предназначены для достижения цели улучшения операций от концептуализации до окончательной доставки, значительного снижения частоты ошибок, улучшения профилактического обслуживания и увеличения оборачиваемости запасов.

Как и в транспортной отрасли, машинное обучение помогло компаниям улучшить логистические решения, включающие активы, цепочки поставок и управление запасами. Он также играет ключевую роль в повышении общей эффективности оборудования (OEE) за счет измерения доступности, производительности и качества сборочного оборудования.

ML и AI: здесь, чтобы остаться

Стоит ли вся эта шумиха вокруг машинного обучения? Большинство экспертов говорят «да» с одной оговоркой: главное — понять, как использовать его для решения задач и целей каждого отдельного бизнеса. На основании значительного объема данных и доказательств ясно, что машинное обучение и искусственный интеллект никуда не денутся. Хитрость, однако, заключается в том, чтобы признать, что машинное обучение и искусственный интеллект — это не волшебное заклинание, которое работает в любой ситуации.