Что такое машинное обучение? Каковы принципы работы и применение методов машинного обучения? Давайте вместе с INVIAI подробно разберёмся в этом ниже!

Что такое машинное обучение...?

Машинное обучение (ML, или машинное обучение) — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), сосредоточенная на том, чтобы позволить компьютерам имитировать процесс обучения человека для автоматического выполнения задач и повышения эффективности за счёт накопления опыта из данных. Проще говоря, это область исследований, которая помогает компьютерам учиться самостоятельно без явного программирования, согласно классическому определению эксперта Артура Самуэля с 1950-х годов. Это определение сохраняет свою актуальность: вместо того чтобы программировать каждую инструкцию, мы предоставляем данные, чтобы машина самостоятельно выявляла закономерности и со временем улучшала результаты.

Сегодня машинное обучение широко применяется в повседневной жизни. Многие онлайн-сервисы, которые мы используем ежедневно — от поисковых систем в интернете, фильтров спама в электронной почте, систем рекомендаций фильмов и товаров до банковского программного обеспечения для обнаружения подозрительных операций — работают на основе алгоритмов машинного обучения.

Эта технология также используется во многих мобильных приложениях, например, в функциях распознавания голоса, позволяющих виртуальным помощникам понимать ваши команды. Благодаря способности к самообучению и совершенствованию машинное обучение становится основой большинства современных систем ИИ. Фактически, большинство достижений в области ИИ за последние 5–10 лет связаны с машинным обучением, и многие даже считают, что ИИ и ML практически синонимы.

Взаимосвязь между машинным обучением, ИИ и глубоким обучением

Искусственный интеллект (ИИ) — это широкое понятие, включающее все технологии, которые помогают машинам выполнять «умные» действия, подобно человеку. Машинное обучение — это один из способов реализации ИИ, позволяющий машинам учиться на данных вместо детального программирования каждого шага. В экосистеме ИИ ML играет такую важную роль, что многие системы ИИ фактически строятся на основе моделей машинного обучения.

Глубокое обучение (Deep Learning) — это особая подотрасль машинного обучения. Глубокое обучение использует многоуровневые искусственные нейронные сети (deep neural networks) для автоматического выделения признаков из необработанных данных с минимальным вмешательством человека. Благодаря многослойной структуре алгоритмы глубокого обучения способны обрабатывать огромные объёмы данных (например, изображения, звук, текст) и самостоятельно выявлять важные характеристики для классификации или прогнозирования без необходимости предварительного задания признаков программистом. Это снижает трудозатраты на «обучение» машины и эффективно использует большие данные для построения моделей.

В то же время «классические» алгоритмы ML (без глубокого обучения) часто зависят от ручного проектирования признаков и требуют более структурированных данных для достижения хороших результатов. Можно представить, что если ИИ — это широкий набор умных технологий, то машинное обучение — это подмножество ИИ, а глубокое обучение — подмножество машинного обучения, сосредоточенное на глубоких нейронных сетях.

(Примечание: робототехника и машинное обучение — это разные области. Робототехника связана с аппаратным обеспечением и автоматикой, тогда как ML — это в основном программные алгоритмы. Тем не менее, современные роботы могут интегрировать ML для повышения «интеллекта», например, автономные роботы используют машинное обучение для освоения навыков передвижения.)

Типы машинного обучения

Существует множество методов и алгоритмов машинного обучения. В основном ML делится на четыре основных типа в зависимости от того, как система обучается на данных:

Обучение с учителем (Supervised Learning)

Обучение с учителем — это метод, при котором модель обучается на данных с заранее проставленными метками. Это означает, что входные данные уже содержат ожидаемые результаты, что позволяет алгоритму учиться на конкретных примерах. Модель настраивает внутренние параметры, чтобы предсказывать выходные данные, соответствующие меткам. Например, если алгоритму предоставить много изображений собак и кошек с метками, модель научится точно различать изображения собак и не собак. Обучение с учителем — это самый распространённый тип машинного обучения, применяемый во множестве задач, таких как распознавание рукописного текста, классификация спама и прогнозирование цен на недвижимость.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

При обучении без учителя входные данные не имеют меток. Алгоритм самостоятельно ищет скрытые шаблоны и структуры в наборе данных без предварительных указаний. Цель — чтобы машина обнаружила группы данных или скрытые закономерности, которые могут быть неизвестны человеку. Например, программа обучения без учителя может анализировать данные о покупках в интернете и автоматически группировать клиентов в кластеры с похожими покупательскими привычками.

Результаты кластеризации помогают бизнесу понять различные сегменты клиентов, даже если ранее не было конкретных меток «типа клиента». Обучение без учителя часто применяется в анализе данных посещений, снижении размерности (dimensionality reduction) и системах рекомендаций.

Полуобучение (Semi-supervised Learning)

Полуобучение сочетает в себе данные с метками и без меток в процессе обучения. Обычно имеется небольшое количество размеченных данных, а большая часть — неразмеченные. Алгоритмы полуобучения используют небольшой размеченный набор для направления классификации и выделения признаков на большем неразмеченном наборе. Такой подход позволяет эффективно использовать огромные объёмы неразмеченных данных, не требуя значительных затрат на ручную разметку.

Полуобучение особенно полезно, когда сбор размеченных данных сложен или дорог, и помогает повысить точность по сравнению с чистым обучением без учителя.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Обучение с подкреплением — это метод, при котором алгоритм учится через систему вознаграждений и наказаний при взаимодействии с окружающей средой. В отличие от обучения с учителем, модель не получает заранее заданных пар «вход-выход», а пробует разные действия и получает обратную связь (награду или штраф) в зависимости от успешности этих действий.

Со временем последовательность успешных действий укрепляется (reinforce), помогая модели выработать оптимальную стратегию для достижения поставленной цели. Обучение с подкреплением часто используется для обучения ИИ играть в игры, управлять роботами или обучать автономные автомобили.

Например, модель может учиться играть в шахматы, самостоятельно играя множество партий и получая очки за победы. Известный пример — система IBM Watson, которая использовала алгоритмы обучения с подкреплением для определения момента ответа и оптимальной ставки, что позволило ей выиграть в викторине Jeopardy! в 2011 году.

Принцип работы машинного обучения

Машинное обучение работает на основе данных. Сначала система должна собрать большой объём разнообразных данных из разных источников (датчики, торговые системы, социальные сети, открытые базы данных и т.д.). Качество данных крайне важно: если данные шумные, неполные или не репрезентативные, модель ML может обучиться неправильно и дать неточные результаты.

Чем больше чистых и репрезентативных данных, тем эффективнее обучение, но данные должны быть предварительно обработаны (очищены, нормализованы и т.п.) для подготовки к обучению.

1. Сбор и предварительная обработка данных: Сначала необходимо определить входные данные и собрать их из надёжных источников. Затем данные очищаются, удаляются ошибки, заполняются пропуски или нормализуются. Этот этап занимает много времени, но существенно влияет на точность модели.
2. Выбор алгоритма и обучение модели: В зависимости от типа данных и цели (классификация или прогнозирование) выбирается подходящий алгоритм (например, линейная регрессия, дерево решений, нейронные сети и т.д.). Обработанные данные подаются в модель для обучения путём оптимизации функции потерь. В процессе обучения параметры модели настраиваются для минимизации ошибки на тренировочных данных.
3. Оценка и внедрение: После обучения модель проверяется на новых данных (тестовом наборе) для оценки качества. Распространённые метрики — точность (accuracy), Precision, Recall, F1-Score, в зависимости от задачи. Если результаты удовлетворительны, модель внедряется в реальную систему (приложение или сервис), иначе данные или алгоритм корректируются и обучение повторяется.

Практические применения машинного обучения

Машинное обучение широко применяется в реальной жизни — от привычных повседневных сервисов до высокотехнологичных отраслей. Ниже приведены некоторые типичные примеры использования ML:

• Генеративный ИИ (Generative AI): Это технология ML, позволяющая создавать новый контент (текст, изображения, видео, исходный код и др.) на основе запросов пользователя. Модели генеративного ИИ (например, крупные языковые модели) обучаются на огромных объёмах данных, чтобы понимать запросы и автоматически создавать релевантный контент. Пример: ChatGPT — известное приложение генеративного ИИ, способное отвечать на вопросы и создавать тексты по запросу пользователя.

• Распознавание речи: Машинное обучение помогает компьютерам понимать человеческую речь и преобразовывать её в текст. Технология Speech Recognition использует модели машинного обучения (часто в сочетании с обработкой естественного языка) для распознавания и транскрипции голоса. Практические приложения включают виртуальных помощников на телефонах (например, Siri, Google Assistant), выполняющих голосовые команды, и функции голосового ввода текста для удобного взаимодействия с устройствами.

• Чат-боты и поддержка клиентов: Многие чат-боты на сайтах и в соцсетях оснащены ML для автоматических ответов на часто задаваемые вопросы (FAQ), консультаций по продуктам и круглосуточного взаимодействия с клиентами. Благодаря ML чат-боты могут понимать намерения пользователей и давать релевантные ответы, а также обучаться на каждом диалоге для улучшения сервиса. Это помогает компаниям экономить ресурсы и повышать качество обслуживания (например, виртуальные помощники и чат-боты на маркетплейсах, которые рекомендуют товары и мгновенно отвечают на вопросы).

• Компьютерное зрение (Computer Vision): Это область ML, которая помогает компьютерам «видеть» и понимать содержимое изображений и видео. Алгоритмы компьютерного зрения часто используют сверточные нейронные сети (CNN) для распознавания признаков изображений, что позволяет обнаруживать объекты, классифицировать и распознавать шаблоны в визуальных данных. Применения компьютерного зрения разнообразны: от автоматической разметки фотографий в соцсетях и распознавания лиц на смартфонах до медицинской диагностики (обнаружение опухолей на рентгеновских снимках) и автономных автомобилей (распознавание пешеходов, дорожных знаков и т.д.).

• Системы рекомендаций (Recommender System): Это алгоритмы ML, анализирующие поведение пользователей для предложения релевантного контента с учётом предпочтений каждого. Например, на основе истории просмотров фильмов или покупок система рекомендаций предлагает фильмы или товары, которые могут заинтересовать пользователя. Электронная коммерция и стриминговые сервисы (Netflix, Spotify и др.) используют ML для персонализации контента, что улучшает пользовательский опыт и увеличивает продажи.

• Обнаружение мошенничества: В финансовом и банковском секторах машинное обучение применяется для быстрого выявления мошеннических или подозрительных операций. Модели ML могут быть обучены на данных с известными случаями мошенничества (обучение с учителем) для распознавания характерных признаков мошеннических транзакций. В сочетании с методами обнаружения аномалий системы ML способны предупреждать о «нестандартных» операциях по сравнению с обычным поведением, что позволяет банкам и компаниям по выпуску карт оперативно выявлять мошенничество, снижая убытки и риски для клиентов.

(Кроме того, ML имеет множество других применений, таких как: автоматизация управления на производстве (робототехника), анализ цепочек поставок, прогнозирование погоды, анализ генетических данных в биологии и многое другое. Развитие ML открывает новые возможности практически во всех сферах.)

Преимущества и ограничения машинного обучения

Как и другие технологии, машинное обучение имеет значительные преимущества, но также сопровождается определёнными ограничениями. Понимание этих аспектов помогает эффективно применять ML и избегать потенциальных рисков.

Преимущества

• Способность выявлять шаблоны в больших данных: ML может обнаруживать скрытые закономерности и тенденции в огромных объёмах данных, которые человеку трудно заметить. Благодаря этому бизнес может извлекать ценную информацию из «больших данных» для принятия более точных решений.

• Автоматизация и снижение зависимости от человека: Системы ML способны самостоятельно обучаться и совершенствовать алгоритмы анализа с минимальным вмешательством человека. Достаточно предоставить входные данные, и модель автоматически «соберёт» и настроит внутренние параметры для оптимизации результатов. Это позволяет автоматизировать сложные задачи (например, классификацию, прогнозирование) непрерывно без необходимости ручного программирования для каждого случая.

• Улучшение с течением времени и персонализация опыта: В отличие от традиционного программного обеспечения с фиксированной производительностью, модели машинного обучения чем больше работают с данными, тем точнее становятся. С каждым новым циклом обучения модель накапливает опыт и делает более точные прогнозы. Благодаря этому системы ML могут адаптироваться под каждого пользователя — например, предлагать контент, всё лучше соответствующий вкусам, и повышать качество пользовательского опыта со временем.

Ограничения

• Зависимость от качества данных: Модели ML требуют большого объёма качественных данных для обучения, которые должны быть точными, разнообразными и непредвзятыми. При плохом качестве данных результаты будут низкими (принцип «мусор на входе — мусор на выходе»). Кроме того, сбор и обработка больших объёмов данных требуют мощной инфраструктуры хранения и вычислений, что может привести к значительным затратам ресурсов и средств.

• Риски неправильного обучения и искажённых результатов: Модели машинного обучения могут серьёзно ошибаться, если обучающие данные недостаточны или не репрезентативны. В некоторых случаях при слишком малом наборе данных алгоритм может найти закономерность, которая кажется математически «логичной», но на практике ошибочной. Это приводит к искажённым прогнозам или неправильным выводам, что негативно сказывается на принимаемых решениях. Поэтому важно тщательно проверять надёжность результатов ML, особенно при ограниченных данных.

• Отсутствие прозрачности: Многие сложные модели ML (особенно глубокого обучения) работают как «чёрный ящик» — очень трудно объяснить, почему модель приняла то или иное решение. Например, глубокая нейронная сеть с миллионами параметров может показывать высокую точность, но сложно понять, какие именно признаки повлияли на её вывод. Отсутствие объяснимости создаёт проблемы в областях, где требуется обоснование решений (финансы, медицина). В то же время более простые модели (например, дерево решений) легче проверять и интерпретировать, поскольку их логику можно проследить — преимущество, которого нет у «чёрных ящиков» нейронных сетей.

>>> Нажмите, чтобы узнать:

Что такое узкий ИИ и общий ИИ?

Различия между: ИИ, машинное обучение и глубокое обучение

В заключение, машинное обучение (ML) — ключевая технология эпохи больших данных. Она позволяет компьютерам самостоятельно учиться и улучшать прогнозы со временем без детального программирования каждого шага. Благодаря этому ML уже широко применяется в жизни и промышленности — от интеллектуальных виртуальных помощников до передовых автоматизированных систем.

Как уже упоминалось, «машинное обучение — это инструмент, который помогает людям максимально эффективно использовать ценность данных в цифровую эпоху», открывая множество возможностей для умных технологических приложений в будущем.