Сфера IT постоянно развивается, открывая новые возможности для исследований и инноваций. Одно из самых перспективных и быстрорастущих направлений в этой области — Machine Learning, или машинное обучение. Поговорим о его принципах и перспективах.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение (Machine Learning, ML) – способ обучения искусственного интеллекта без программирования и инструкций. Он использует только логические выводы и шаблоны. Однако данное определение не является единственно верным. Понятие «Machine Learning» подразумевает, что система обучается в ходе решения множества сходных задач. Для этого используются:
- инструменты математической статистики и анализа;
- теория вероятностей;
- теория графов;
- методы оптимизации и другие средства.
Проблемы представления, анализа и обработки данных решает наука Data Science (datalogy).
Зачем обучать машины
Принцип машинного обучения позволяет автоматизировать решение многих сложных профессиональных задач. Машины ошибаются меньше людей, не устают и могут непредвзято оценить любой объем данных. С помощью машинного обучения можно создавать разные сервисы и программы. Самый избитый пример — социальные сети и медиаплатформы, но ML применяют и в более сложных областях — например, в медицинской диагностике, биоинформатике, в сферах биржевого анализа и финансового надзора. Используя машинное обучение, специалисты анализируют просмотренный контент или запрос, выдавая пользователю релевантные результаты.
Виды машинного обучения
Как работает машинное обучение? Наиболее известны три способа:
Обучение с учителем
Для обучения модели по принципу «стимул-реакция» используют размеченные данные. Под словом «размеченные» подразумевается, что для каждого случая существует правильный ответ. Задача алгоритма — понять, почему ответ верен. В качестве примера можно привести обучение автопилота. В процессе используется множество фотографий с автомобилями, выделенными рамками. Анализируя дневные и ночные снимки, алгоритм обучается распознавать другие автомобили в разных условиях.
Обучение без учителя
При этом способе для обучения используют неразмеченные данные, то есть без какой-либо оценки. Задача программы — изучить информацию самостоятельно и выполнить поставленные цели. В качестве примера можно привести маркетинговые исследования. Система анализирует запросы и покупки клиентов и разбивает их множество на кластеры, позволяя маркетологам создавать отдельные предложения для каждой категории покупателей.
Обучение с подкреплением
Искусственный интеллект пытается подобрать подходящие ответы в зависимости от действий пользователя. Отличный пример — боты для игры в шашки или шахматы. Они анализируют ходы пользователя и отвечают на них, руководствуясь наиболее выгодным вариантом.
Инструменты ML
В Machine Learning применяются технологии, связанные с тремя общими этапами разработки:
- сбор и обработка данных системой;
- обучение на основе полученных данных и формирование обученной модели;
- оценка качества работы модели и развёртывание программного обеспечения для ее использования.
Разработчики используют фреймворки и библиотеки разных языков программирования. Такой подход позволяет быстро запустить рабочие процессы и отфильтровать ненужные данные. Например, программный комплекс Microsoft Cognitive Toolkit включает в себя инструменты для ML-разработки полного цикла. В дополнение к нему можно подключить инструменты визуализации. Они помогают выделить нужные закономерности, аномалии или другие важные признаки. В пример стоит привести такие программные продукты? как pandas, Google Data Studio и Power Bi.
Практическое применение ML– технологий
ML-модели широко распространены в ряде сфер. Значительнее всего их успехи в робототехнике. Машинное обучение позволяет роботам взаимодействовать с объектами, ориентироваться в пространстве, распознавать человеческую речь.
ML-технологии активно используются в системах видеонаблюдения. Алгоритмы отслеживают различные физические угрозы в режиме реально времени. В сфере кибербезопасности с помощью искусственного интеллекта анализируют поведение сотрудников той или иной компании. Система использует типовые действия как эталон поведения и воспринимает малейшие отклонения как потенциальную угрозу.
Интеллектуальный анализ упрощает и работу врачей. Специалист загружает в компьютер данные исследований и просит программу дать оценку состояния здоровья пациента, составить план лечения.
Разработчики видеоигр собирают статистику о действиях геймеров и с помощью ML тренируют ботов для более эффективного противостояния игрокам.
Наконец, ML-разработка востребована в финансовом секторе. Алгоритмы помогают оценивать степень страховых рисков и прогнозировать рост или падение акций.
ML в голосовых технологиях
Machine Learning — популярный способ обучения голосовых помощников. Самый простой пример — Алиса от Яндекса, успешно интегрированная в поисковики и колонки. Особенность этого помощника — в том, что в программный код заложена возможность воспроизведения реакций на разные жизненные ситуации. Например, когда вы собираетесь приготовить блюдо и запрашиваете у Алисы рецепт, она может уточнить, для кого вы готовите. Если привести в дом гостей, есть шанс, что колонка начнет над ними подшучивать. Для более тонкой настройки разработчики предусмотрели набор опций. С их помощью владельцы колонок задают необходимые фразы и калибруют матрицу поведения колонки под себя.
Заключение
ML открывает новые возможности разработки и развития цифровых технологий. Сервисы становятся проще и доступнее, совершенствуются ассистенты, становятся надежнее системы безопасности и контроля. С одной стороны, это приводит к трансформации и переосмыслению многих профессий, с другой — к сокращению рабочих мест и замещению людей искусственным интеллектом.
