Машинное обучение (ML) — это метод анализа данных, который учит компьютеры накапливать знания на основе своего опыта, чтобы они могли адаптивно улучшать свои решения без необходимости прямого вмешательства человека. Это отличается от того, как компьютеры обычно принимают решения, то есть с помощью заранее определенной модели или фрагмента кода, написанного программистом.

Однако при машинном обучении компьютеры обучаются на образцах данных. По мере увеличения количества этих выборок компьютеры начинают делать выводы и видеть закономерности, которые помогают им принимать более правильные решения и прогнозы.

Кто использует машинное обучение?

Большие или малые, многие организации сегодня активно интегрируют машинное обучение в свой бизнес в той или иной форме. Благодаря своей широкомасштабной применимости машинное обучение популярно во многих отраслях. Например, в здравоохранении машинное обучение используется для лечения пациентов с онкологическими заболеваниями, поскольку модель, построенная с использованием большого количества данных о пациентах, может более точно оценить вероятность рака путем анализа визуальных особенностей злокачественной опухоли.

Чрезвычайно продвинутое и сложное использование машинного обучения преобладает в других технических областях, таких как количественные финансы, в которых корреляционный анализ различных экономических переменных занимает центральное место в прогнозировании движения цены акции. Проще говоря, цель машинного обучения состоит в том, чтобы создавать модели, которые могут стать самостоятельными благодаря мощности вычислительных методов (алгоритмов), которые могут самосовершенствоваться, поглощая огромные объемы данных, превышающие возможности человеческого мозга.

Является ли машинное обучение тем же искусственным интеллектом?

Не совсем. Хотя на данный момент эти два понятия почти стали синонимами, машинное обучение на самом деле является подобластью в более широкой области искусственного интеллекта. Однако в большинстве случаев эти два термина используются взаимозаменяемо. Это связано с тем, что машинное обучение в основном использовалось для большинства последних достижений в области ИИ. Чат-боты, интеллектуальный текст, приложения для языкового перевода, процессоры естественного человеческого языка, процессоры визуальных изображений, автономные транспортные средства — все это примеры машинного обучения в действии.

Почему используется машинное обучение?

Машинное обучение используется по двум основным причинам. Чтобы предсказать будущий результат на основе прошлых результатов или интерпретировать данные, разделив их на разные группы на основе некоторых общих черт, присущих каждой группе. Машинное обучение очень нравится предприятиям, потому что оно может обрабатывать чрезвычайно большие и сложные данные, для которых не существует простого уравнения или стандартного решения.

Например, розничный продавец хочет оптимизировать свои расходы на рекламу, поэтому он хочет создать разные классы клиентов на основе их поведения, чтобы решить, какая группа клиентов должна получить наибольшую ценность для маркетинговых целей. Однако потребительские данные обычно объемны, сложны и подвержены частым изменениям. Модели машинного обучения предпочтительнее для таких задач, поскольку они способны адаптироваться к меняющимся обстоятельствам.

Аналогичным образом, банк, который хочет повысить уровень использования недавно выпущенного приложения, может использовать машинное обучение для моделирования поведения своих клиентов и добавления функций, которые улучшат качество обслуживания клиентов. По мере роста спроса со стороны клиентов многие банки также внедряют распознавание лиц и речи в рамках гарантии качества, чтобы обеспечить более безопасный и персонализированный опыт.

Можно с уверенностью сказать, что машинное обучение стало востребованной технологией для всех видов отраслей, которые стремятся решать проблемы, для которых нет четких решений из-за их масштабности, а также меняющегося характера.

Реальные примеры машинного обучения (ML)

Потенциал машинного обучения далеко идущий. Он играет центральную роль в рекламных технологиях и онлайн-покупках. Крупные онлайн-ритейлеры, такие как Amazon, предлагают свои платформы на основе машинного обучения, созданные на основе онлайн-данных миллионов клиентов и миллиардов транзакций, другим брендам и розничным продавцам для рекламы своих продуктов целевой аудитории.

Таким образом, любая персонализированная реклама, которая продвигает вам продукт или услугу в Интернете, основана на вашем поведении в Интернете и, возможно, других демографических факторах, которые были учтены в модели машинного обучения, предсказывающей, что вы будете ценным клиентом.

Другими важными областями машинного обучения являются:

  • Вычислительные финансы для кредитного скоринга и алгоритмической торговли.
  • Обработка изображений и компьютерное зрение для распознавания лиц, обнаружения движения, обнаружения объектов и обнаружения мошенничества.
  • Вычислительная биология для обнаружения опухолей, открытия лекарств и секвенирования ДНК.
  • Производство энергии для прогнозирования цены и нагрузки.
  • Автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и производство, для профилактического обслуживания
  • Обработка естественного языка для распознавания голоса

Какие есть виды машинного обучения?

Машинное обучение делится на два типа методов: обучение с учителем и обучение без учителя. Основное различие между ними объясняется ниже:

Контролируемое обучение

Вы могли бы использовать технику контролируемого обучения для построения моделей, которые могут предсказывать будущие результаты. Такая модель обучается на данных прошлых наблюдений. Поэтому наряду с входными данными известны и сопутствующие отклики (выходные данные). Затем модель будет использовать эту информацию для прогнозирования будущих выходных данных для новых входных данных, которых она раньше не видела.

Предположим, вы занимаетесь энергетикой и ЖКХ. Чтобы спрогнозировать спрос на электроэнергию на следующий год, вы можете использовать технику машинного обучения с учителем для обучения моделей на основе ключевых факторов, влияющих на производство, таких как свободная мощность и потребление, а также реализованное производство за предыдущие годы.

Что такое контролируемые методы обучения?

Классификация:

Эти модели классифицируют входные данные в двоичные значения. Обычно выходные данные, которые вы хотите предсказать, представляют собой результат типа «или/или», который также называется дискретным результатом. Пытаясь предсказать, является ли электронное письмо спамом или нет, является ли опухоль доброкачественной или злокачественной, вы, вероятно, можете использовать метод классификации. Короче говоря, для категоризации и разделения изображений и объектов на разные группы классификация была бы полезна.

Общие алгоритмы классификации:

  • Машина опорных векторов (SVM),
  • Усиленные и упакованные деревья решений,
  • K-ближайший сосед,
  • Наивный Байес,
  • Дискриминантный анализ,
  • Логистическая регрессия,
  • Нейронные сети.

Регрессия:

Когда результат, который вы пытаетесь предсказать, является непрерывным или числовым, вам может пригодиться метод регрессии. Предположим, вы хотите спрогнозировать уровень спроса на определенный продукт, потребление энергии, температуру, цену акций или срок службы оборудования, тогда регрессионный анализ сослужит вам хорошую службу.

Распространенные алгоритмы регрессии:

  • Линейная модель,
  • нелинейная модель,
  • Регуляризация,
  • Ступенчатая регрессия,
  • Усиленные и упакованные деревья решений,
  • Нейронные сети и
  • Адаптивное нейро-нечеткое обучение.

Неконтролируемое обучение

Однако при неконтролируемом обучении модель обучается только на входных данных. В отличие от обучения с учителем, для обучения модели не используются предыдущие выходные данные. Здесь цель состоит не в том, чтобы делать какие-либо прогнозы, а в том, чтобы выяснить скрытые закономерности в заданных входных данных.

Что такое неконтролируемые методы обучения?

Кластеризация:

Принимая решение о том, где установить сетевые станции, телекоммуникационная компания, например, будет использовать кластеризацию, чтобы выяснить спрос со стороны различных групп клиентов, которых она обслуживает. Другие приложения кластеризации включают исследования рынка, распознавание объектов и анализ последовательности генов.

Распространенные алгоритмы кластеризации:

  • К-средства и к-медоиды,
  • Иерархическая кластеризация,
  • модели гауссовской смеси,
  • Скрытые марковские модели,
  • Самоорганизующиеся карты,
  • Нечеткая кластеризация c-средних и
  • Субтрактивная кластеризация.

Каково влияние машинного обучения на устойчивость?

В отдельных высотных зданиях или объектах типа кампуса может быть сложно контролировать и оптимизировать потребление энергии. В зданиях с большим количеством этажей и помещений, таких как офисные здания, больницы и другие коммерческие здания, системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) могут быть весьма неэффективными.

Традиционно этим системам не хватает способности к саморегулированию. Они не приспосабливаются к изменению температуры воздуха, стоимости энергии или тепловых свойств здания. Некоторые облачные программные платформы, работающие на алгоритмах машинного обучения, обрабатывают большие объемы данных, собираемых измерителями мощности, термометрами и различными другими датчиками. Затем это программное обеспечение сегментирует данные и определяет относительный вес газа, электричества, пара и солнечной энергии по отношению к нагреву и охлаждению. В результате потребление энергии в этих больших комплексных зданиях может быть снижено на 10% — 25%.

Машинное обучение против глубокого обучения против нейронных сетей

Машинное обучение — это общий термин, который охватывает глубокое обучение и нейронные сети, то есть алгоритмы и методы обучения, используемые в машинном обучении.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это специализированная группа алгоритмов машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях. В глубоком обучении модель постоянно извлекает информацию более высокого уровня, анализируя необработанные входные данные. Например, при обработке изображений более низкие уровни классификации, как правило, сосредотачиваются на внешних границах, в то время как более высокие уровни постепенно обнаруживают более человеческие черты, такие как лица, цифры и буквы.

Нейронные сети

С другой стороны, искусственные нейронные сети имитируют нейроны человеческого мозга. На основе правила обучения модель обучается с входными данными и выходными (помеченными) данными. В ходе обучения модель учится связывать определенные функции входных данных с помеченными выходными данными путем вычисления взвешенных вероятностей.

Когда предоставляются новые входные данные, перед моделью ставится задача связать их с целевыми выходными данными путем проб и ошибок. После достаточного количества испытаний модель учится выдавать результаты, достаточно близкие к целевому результату. Рассматривая предыдущие примеры, компьютеры учатся обобщать, сталкиваясь с беспрецедентными.

Некоторые соображения о том, как применять машинное обучение для вашего бизнеса

Машинное обучение — это интересно, но не идеально. Модели машинного обучения критикуют за то, что они содержат много предвзятости и часто не работают правильно, несмотря на большое количество тренировок. Это узкоспециализированная область, в которой опытные специалисты по данным должны выбирать модели для наилучшего соответствия, и даже в этом случае это не всегда может давать наилучшие результаты.

Бизнес должен обязательно учитывать, какова цель, когда он думает о внедрении ИИ. Разные отрасли имеют разные проблемы, для которых применение машинного обучения может иметь разную степень успеха. Поэтому инновационный бизнес должен определить конкретную и четкую цель, прежде чем инвестировать в машинное обучение.