ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Машинное обучение (Machine learning, ML) -  это набор алгоритмов, используемых для обучения машин решению определенных задач. Иными словами, машинное обучение можно описать как процесс, в ходе которого система обрабатывает большое число примеров и данных, выявляет закономерности и использует их, чтобы прогнозировать характеристики новых данных. Чаще всего, именно этот процесс закладывается в понятие "искусственного интеллекта".

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Для примера можно обратиться к системе автоматических рекомендаций. Предположим, есть миллион пользователей и каждый из них сообщил некой системе названия десяти любимых блюд. Эта информация будет являться группой примеров. Система проанализирует этот набор данных и определит, что объединяет эти блюда, сможет найти общий ингридиент или зависимости предпочтений в еде для разных возрастов. Система найдет закономерности и выявит, что любители жаренного мяса любят овощные салаты, а любители сладкого редко употребляют в пищу клечатку. Теперь, если компьютер узнает, что вам нравится запеченая утка в соусе терияки, он сделает вывод, что вам стоит предложить также несколько овощных салатов и блюда из мяса, и сможет рекомендовать другие блюды, которым вы обычно отдаете предпочтение.

Простыми словами - машинное обучение позволяет находить зависимости и закономерности в больших объемах информации, и анализировать их.

КОМУ ЭТО ПОДОЙДЕТ

Алгоритмы машинного обучения могут быть использованы во многих продуктах и сферах, особенно там, где существует большой поток данных. При этом область применения подобных алгоритмов будет еще шире - в медицине машинное обучение позволяет оперативно идентифицировать заболевание на рентгенограмме, а робототехнике машинное обучение обеспечивает беспилотному транспорту анализ дорожной ситуации. Ниже приведен очень маленький перечень отраслей и потенциальных областей применения технологий машинного обучения.

  • Макроэкономика - в этой области машинное обучение применяется уже не первый год, и позволяет строить прогнозы на основе финансового состояния различных рынков.
  • Маркетинг и продажи - стремительно развивающаяся отрасль электронной коммерции активно переходит от каноничных методик массовой рекламы к персонализированным предложениям за счет работы искусственного интеллекта.
  • Связь и телекоммуникации. В этой отрасли машинное обучение позволяет автоматизировать не только процессы p2p-взаимодействия и анализировать качество оказываемых услуг, но и предсказывать потенциальные проблемы.
  • Контроль за безопасностью и охрана труда и экологии с помощью алгоритмов машинного обучения заметно снижают уровень чрезвычайных происшествий на производствах, позволяя предотвращать их заранее.
  • Машинное обучение в медицине позволяет не только находить новые решения для сложных задач, но и оперативно реагировать на внезапные вспышки неизвестных заболеваний, ускоряя процесс анализа их поведения.

Это лишь несколько общих примеров, основанных на реальных примерах. Основой эффективного применения нейронных сетей являются качественные данные, таким образом применять технологию машинного обучения можно в практически любой сфере, где можно собрать достаточный датасет для обучения и анализа системы.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Реализация и интеграция машинного обучения в существующие производственные и исследовательские процессы позволяет в разы сократить время и задействованные человеческие ресурсы, автоматизировав работу с данными - их сбор, обработку и анализ. И это мы осознали на собственном опыте.

Кейсы