Машинное обучение — как это работает

Страх общества перед современными тенденциями развития технологий базируется на отсутствии понимания этой комплексной технологии.

День создания полноценного искусственного интеллекта все ближе.

Сейчас мы все еще далеки от утопического будущего технократии и всевластия разумных машин, но алгоритмы, называемые технологией машинного обучения, используются все чаще повсеместно в наши дни в разных сферах.

ML+AI = будущее технологий рынка приложений

В свою очередь, машинное обучение является отраслью искусственного интеллекта и техники анализа данных. Отрасль основана на концепции, согласно которой системы могут учиться на опыте и новых данных, определять конкретные модели и принимать решения, в то время как вмешательство человека сводится к минимуму.

Итак, Machine Learning (ML) является приложением работы с искусственным интеллектом (AI), который предоставляет системам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования в реальном времени. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с определенного набора данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкция, для того, чтобы выискивать закономерности в данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель - дать компьютерам возможность учиться автоматически, без участия человека и посторонней помощи, и соответствующим образом корректировать действия.

Как это работает?

Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как контролируемые или неконтролируемые. В целом, данные алгоритмы могут применять полученные данные в прошлом по отношению к новым данным, используя отмеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного обучающего набора данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. При этом, алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с конкретными “правильными” примерами окончательных данных, и находить ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель развития.

Напротив, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется никаким образом. Система исследует данные и может сделать выводы из наборов данных.

Улучшение алгоритмов машинного обучения используется для взаимодействия с окружающей средой - поиск методом проб и ошибок является наиболее важными характеристиками обучения этого метода, что позволяет программам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте, чтобы максимизировать его производительность.

Машинное будущее

В настоящее время машинное обучение является одной из самых популярных тем и неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мы уверены, что вы используете приложения машинного обучения на ежедневной основе. Даже те люди, которые ничего не знают о машинном обучении, испытывают его каждый день! Например, Netflix рекомендует шоу и фильмы своим подписчикам на основе прошлой истории и предпочтений. Эта система работает благодаря алгоритму машинного обучения, и в 2017 году она сэкономила Netflix $ 1 млрд.

Машинное обучение позволяет анализировать огромное количество данных. Хотя обычно это дает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его надлежащей подготовки могут также потребоваться дополнительное время и ресурсы. Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации.

Где может быть использовано машинное обучение? Одной из самых значимых индустрий является сфера обслуживания клиентов - для обеспечения более высокого уровня удобства для клиентов и эффективности для агентов поддержки. Инструменты, ориентированные на поддержку, обеспечиваемые машинным обучением, становятся все более популярными благодаря их простоте использования и успешным применениям в различных отраслях промышленности. Gartner прогнозирует, что к 2021 году 15 процентов взаимодействия с клиентами будут полностью обрабатываться искусственным интеллектом!

В следующем выпуске мы расскажем вам о сферах применения и конкретных кейсах, где машинное обучение может повысить эффективность работы. Подписывайтесь на наш канал и следите за новыми статьями!