Что такое машинное обучение?

Искусственный интеллект — это это одно из так называемых модных словечек, которые хорошо смотрятся на презентациях или на отраслевых конференциях. В значительной степени отдельные аспекты искусственного интеллекта, например, машинное обучение, могут сделать наши жизнь и работа проще. Машинное обучение и как его можно использовать в интересах вашего бизнеса?

Машинное обучение

Машинное обучение — не новая концепция. Его происхождение восходит к 1959 году, а сам термин приписывается Артуру Сэмюэлю. В то время машинное обучение определялось как способность компьютеров осваивать без программирования новые навыки в традиционном смысле этого слова.

Что это значит? В случае машинного обучения мы говорим об алгоритмах, которые обрабатывают предоставленные им данные, учатся на них, а затем на практике (например, при принятии решений) применяют полученные знания. Машинное обучение чаще всего основано на больших данных, и вместе с растущим значением аналитики возрастает важность широко понимаемого машинного обучения.

В чем вам поможет машинное обучение?

Машинное обучение оказывает большую поддержку в области классификации. В зависимости от особенностей алгоритм может относить отдельные объекты к выбранной категории. Предположим, что эта категория может быть спамом. Фильтр спама решает, является ли комментарий уже спамом или является важной частью обсуждения. Это также часто изучается с помощью ручной модерации администратором — в этом случае это обучение с учителем. На крупных сайтах спам-фильтры незаменимы при контроле над комментариями.

Машинное обучение может группировать данные также без предварительного контроля, и тогда это в народе называется кластеризацией. Данные группируются на основе схожих характеристик, за исключением того, что вам не нужно заранее определять какие-либо кластеры, чтобы машинное обучение работало.

Машинное обучение также полезно для изучения взаимосвязи между переменными. Программа предоставляет нам ключевую аналитическую информацию о том, зависят ли переменные друг от друга или нет. Это, в свою очередь, упрощает прогнозирование будущего поведения и делает долгосрочные выводы.

Предварительный выбор данного набора также может оказаться большим подспорьем. Затем отбрасываются случайные величины, не имеющие для нас значения, и остаются только те, которые полезны для дальнейшего вывода. Это делается путем выбора (отбрасывания избыточных данных) и извлечения признаков.

Когда стоит внедрять машинное обучение?

Машинное обучение — это шаг вперед по сравнению с традиционными ручными правилами. В ситуации, когда их недостаточно и слишком много разных переменных, машинное обучение может прийти нам на помощь. Особенно, когда отдельные ручные правила имеют общие черты и почти дублируют друг друга.

Конечно, в большинстве случаев преимущества использования машинного обучения должны быть адаптированы к конкретному проекту. Обычно это: эффективность, безотказная работа, сокращение рабочего времени и, как следствие, повышение эффективности.

Конкретные примеры использования машинного обучения

Очень яркий пример машинного обучения — автокоррекция на клавиатуре. Алгоритм использует самые распространенные слова и ошибки, чтобы уменьшить количество опечаток. В свою очередь, в случае споров, он подчеркивает возможные языковые ошибки. Поисковые системы, такие как Google, также используют машинное обучение. Все, что нам нужно сделать, это начать вводить фразу в окно поисковой системы, и мы сразу же получаем другие популярные запросы в качестве подсказки. Исходя из предыдущего опыта, нам легче находить интересующую нас информацию или страницы.

Система рекомендаций также работает на основе алгоритма, например, на Netflix. Алгоритм запоминает просмотренные нами видео и на основе наших оценок рекомендует нам другие предложения с аналогичными отличительными особенностями. Например — если нам понравился «Крестный отец», система предложит нам еще один гангстерский фильм, действие которого происходит после Второй мировой войны. Такие точные рекомендации во многом способствовали успеху крупнейшего потокового портала.

Когда машинное обучение не принесет желаемых результатов?

Однако машинное обучение — это не игрушка, которую следует использовать во всех возможных ситуациях. Его использование должно быть обусловлено практическими, техническими причинами. Только тогда, когда машинное обучение действительно может принести ощутимые преимущества и значительно упростить работу, мы должны выбрать это решение.

Важно, чтобы набор содержал много высококачественных данных — только тогда алгоритм может быть правильно обучены. В противном случае появятся шумы, которые значительно снизят эффективность машинного обучения. Данные не могут быть просто какими-то — они должны быть очень хорошими. Часто есть альтернативы машинному обучению в виде традиционных эффективных правил, которые намного проще реализовать. Тогда работать над новым усовершенствованным алгоритмом бессмысленно.

Если машинное обучение — инженерная потребность и, в конечном итоге, оно может существенно повлиять на экономические факторы и факторы эффективности, то это решение определенно стоит рассмотреть. Однако имейте в виду, что машинное обучение — это не игрушка, а мощный инструмент для конкретного проекта, который нужно каждый раз настраивать.