Що таке машинне навчання? Які принципи роботи та застосування методу машинного навчання? Давайте разом з INVIAI детально розглянемо відповіді нижче!

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (ML, або навчання машин) — це напрямок у рамках штучного інтелекту (AI), який зосереджений на тому, щоб дозволити комп’ютерам імітувати спосіб навчання людини для автоматичного виконання завдань та покращення продуктивності завдяки накопиченню досвіду з даних. Простими словами, це галузь досліджень, що дає змогу комп’ютерам навчатися самостійно без явного програмування, як це визначив класик Артур Самуель ще в 1950-х роках. Це визначення й досі актуальне: замість того, щоб програмувати кожну інструкцію, ми надаємо дані, щоб машина сама виводила закономірності і поступово покращувала результати.

Сьогодні машинне навчання широко застосовується у повсякденному житті. Багато онлайн-сервісів, які ми використовуємо щодня — від пошукових систем, фільтрів спаму, систем рекомендацій фільмів чи товарів до банківського програмного забезпечення для виявлення підозрілих транзакцій — працюють на основі алгоритмів машинного навчання.

Ця технологія також використовується у багатьох мобільних додатках, наприклад, у функціях розпізнавання голосу, що дозволяють віртуальним помічникам розуміти ваші команди. Завдяки здатності до самонавчання та вдосконалення, машинне навчання є основою більшості сучасних систем штучного інтелекту. Насправді, більшість проривів у AI за останні 5–10 років пов’язані з ML, і багато хто навіть вважає, що AI та ML майже синоніми.

Взаємозв’язок між машинним навчанням, AI та глибоким навчанням

Штучний інтелект (AI) — це широка концепція, що охоплює всі технології, які допомагають машинам виконувати «розумні» дії, подібно до людини. Машинне навчання — це один із способів реалізації AI, що дозволяє машинам навчатися на даних замість детального покрокового програмування. У екосистемі AI ML відіграє ключову роль, і багато AI-систем фактично побудовані на основі моделей машинного навчання.

Глибоке навчання (Deep Learning) — це особлива підгалузь машинного навчання. Воно використовує багатошарові штучні нейронні мережі (deep neural networks) для автоматичного виділення ознак із сирих даних з мінімальним втручанням людини. Завдяки багатошаровій структурі, алгоритми глибокого навчання можуть обробляти величезні обсяги даних (наприклад, зображення, звук, текст) і самостійно виявляти важливі характеристики для класифікації або прогнозування без необхідності попереднього визначення ознак програмістом. Це зменшує зусилля з «навчання» машини і дозволяє ефективно використовувати великі обсяги даних для побудови моделей.

Натомість «класичні» алгоритми ML (без використання глибокого навчання) зазвичай значною мірою залежать від ручного створення ознак і потребують більш структурованих даних для досягнення хороших результатів. Можна уявити, що якщо AI — це широкий набір розумних технологій, то машинне навчання є його підмножиною, а глибоке навчання — підмножиною машинного навчання, що фокусується на глибоких нейронних мережах.

(Примітка: Робототехніка і машинне навчання — це різні сфери. Роботи пов’язані з апаратним забезпеченням і механікою автоматизації, тоді як ML — це здебільшого програмні алгоритми. Проте сучасні роботи можуть інтегрувати ML, щоб ставати «розумнішими», наприклад, автономні роботи використовують машинне навчання для навчання руху.)

Основні типи машинного навчання

Існує багато різних методів і алгоритмів машинного навчання. Проте загалом ML поділяється на чотири основні типи залежно від способу навчання на даних:

Навчання з учителем (Supervised Learning)

Навчання з учителем — це метод тренування моделей на основі позначених даних. Це означає, що вхідні дані вже мають відомі очікувані результати, що допомагає алгоритму вчитися на конкретних прикладах. Модель налаштовує внутрішні параметри, щоб передбачуваний вихід відповідав наявним міткам. Наприклад, якщо алгоритму надати багато позначених зображень собак і котів, модель навчиться точному розпізнаванню собак і відокремленню їх від котів. Навчання з учителем — це найпоширеніший тип машинного навчання, який застосовується у численних задачах, таких як розпізнавання рукописного тексту, класифікація спаму чи прогнозування цін на нерухомість.

Навчання без учителя (Unsupervised Learning)

При навчанні без учителя вхідні дані не мають позначок. Алгоритм самостійно шукає шаблони та приховану структуру у наборі даних без попередніх вказівок. Мета — виявити групи даних або приховані закономірності, які людина може не помічати. Наприклад, програма без нагляду може аналізувати дані про онлайн-покупки і автоматично групувати клієнтів у кластери з подібними покупковими звичками.

Результати такого кластерного аналізу допомагають бізнесу краще розуміти різні сегменти клієнтів, навіть якщо раніше не існувало чітких міток «типів клієнтів». Навчання без учителя часто застосовується у аналізі поведінки користувачів, зменшенні розмірності даних (dimensionality reduction) та системах рекомендацій.

Напівконтрольоване навчання (Semi-supervised Learning)

Напівконтрольоване навчання поєднує дані з позначками та без них під час тренування. Зазвичай маємо невелику кількість позначених даних і більшу частину — без позначок. Алгоритм напівконтрольованого навчання використовує невеликий набір позначених даних для орієнтації класифікації та виділення ознак на більшому наборі непозначених даних. Такий підхід дозволяє ефективно використовувати величезні обсяги непозначених даних, не вимагаючи значних зусиль для ручного маркування.

Напівконтрольоване навчання особливо корисне, коли збір позначених даних є складним або дорогим, і допомагає підвищити точність порівняно з простим навчанням без учителя.

Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)

Навчання з підкріпленням — це метод, при якому алгоритм навчається через систему винагород і покарань, взаємодіючи з оточенням. На відміну від навчання з учителем, модель не отримує заздалегідь відомих пар «дані-відповідь», а експериментує з різними діями і отримує зворотний зв’язок (винагороду або штраф) залежно від успішності цих дій.

З часом послідовність дій, що дають найкращі результати, підсилюється (reinforce), допомагаючи моделі навчитися оптимальній стратегії для досягнення поставленої мети. Навчання з підкріпленням часто застосовується для тренування AI у грі, керуванні роботами або навчанні автономних автомобілів.

Наприклад, модель може навчитися грати в шахи, граючи багато партій і отримуючи бали за перемогу. Відомий приклад — система IBM Watson, яка використовувала алгоритми навчання з підкріпленням для визначення оптимального часу відповіді та ставки, що дозволило їй виграти телевізійне шоу Jeopardy! у 2011 році.

Як працює машинне навчання

Машинне навчання базується на даних. Спершу система має зібрати великий обсяг різноманітних даних з різних джерел (сенсори, торгові системи, соціальні мережі, відкриті бази даних тощо). Якість даних дуже важлива: якщо дані шумні, неповні або не репрезентативні, модель ML може навчитися неправильно і давати неточні результати.

Наприклад, чим більше чистих і репрезентативних даних, тим ефективніше навчається модель, але дані мають бути попередньо оброблені (очищені, нормалізовані тощо) для підготовки до тренування.

1. Збір та попередня обробка даних: Спочатку визначають вхідні дані та збирають їх із надійних джерел. Потім дані очищують, усувають помилки, доповнюють відсутні значення або нормалізують інформацію. Цей етап займає багато часу, але суттєво впливає на кінцеву точність моделі.
2. Вибір алгоритму та тренування моделі: Залежно від типу даних і мети (класифікація чи прогнозування) обирають відповідний алгоритм (наприклад, лінійна регресія, дерева рішень, нейронні мережі тощо). Оброблені тренувальні дані подають у модель для навчання шляхом оптимізації функції втрат. Під час тренування параметри моделі налаштовуються для мінімізації помилок на тренувальному наборі.
3. Оцінка та впровадження: Після тренування модель тестують на нових (тестових) даних для оцінки якості. Поширені метрики — точність (accuracy), Precision, Recall, F1-Score, залежно від задачі. Якщо результати задовольняють вимоги, модель впроваджують у реальні застосунки або сервіси, інакше коригують дані або алгоритм і тренують заново.

Практичні застосування машинного навчання

Машинне навчання застосовується у багатьох сферах, від звичних щоденних сервісів до високотехнологічних галузей. Нижче наведено кілька поширених прикладів використання ML:

• Генеративний AI (Generative AI): Це технологія ML, що дозволяє створювати новий контент (тексти, зображення, відео, вихідний код тощо) на основі запитів користувача. Моделі генеративного AI (наприклад, великі мовні моделі) навчаються на величезних обсягах даних, щоб розуміти запити і автоматично генерувати відповідний контент. Приклад: ChatGPT — відомий додаток генеративного AI, який може відповідати на запитання або складати тексти за бажанням користувача.

• Розпізнавання голосу: Машинне навчання допомагає комп’ютерам розуміти людську мову і перетворювати її на текст. Технологія Speech Recognition використовує моделі машинного навчання (часто у поєднанні з обробкою природної мови) для розпізнавання та транскрипції голосу. Практичні застосування включають віртуальних помічників на смартфонах (наприклад, Siri, Google Assistant), які виконують голосові команди, або функції введення тексту голосом для зручнішої взаємодії з пристроями.

• Чатботи та підтримка клієнтів: Багато чатботів на вебсайтах і в соціальних мережах оснащені машинним навчанням для автоматичних відповідей на поширені запитання (FAQ), консультацій щодо продуктів і цілодобової взаємодії з клієнтами. Завдяки ML чатботи можуть розуміти наміри користувачів і надавати релевантні відповіді, а також навчатися з кожної розмови для покращення сервісу. Це допомагає бізнесу економити ресурси і підвищувати якість обслуговування (наприклад, віртуальні помічники та чатботи на маркетплейсах, що пропонують товари та миттєво відповідають на запити).

• Комп’ютерний зір (Computer Vision): Це галузь ML, що допомагає комп’ютерам «бачити» і розуміти зміст зображень або відео. Алгоритми комп’ютерного зору часто використовують згорткові нейронні мережі (CNN) для розпізнавання ознак зображень, що дозволяє виявляти об’єкти, класифікувати або розпізнавати шаблони у візуальних даних. Застосування дуже різноманітні: від автоматичного тегування фото у соцмережах, розпізнавання облич на смартфонах до медичної діагностики (виявлення пухлин на рентгенівських знімках) і автономних автомобілів (розпізнавання пішоходів, дорожніх знаків тощо).

• Системи рекомендацій (Recommender System): Це алгоритми ML, що аналізують поведінку користувачів для надання персоналізованих рекомендацій відповідно до їхніх уподобань. Наприклад, на основі історії переглядів фільмів або покупок система пропонує фільми чи товари, які можуть зацікавити користувача. Інтернет-магазини та стрімінгові сервіси (Netflix, Spotify тощо) використовують ML для персоналізації контенту, що підвищує задоволення користувачів і стимулює продажі.

• Виявлення шахрайства: У фінансовій та банківській сферах машинне навчання застосовується для швидкого виявлення шахрайських або аномальних транзакцій. Моделі ML можуть бути навчені на даних із відомими випадками шахрайства (навчання з учителем) для розпізнавання характерних ознак шахрайських операцій. Поєднуючи це з методами виявлення аномалій, системи можуть попереджати про «нестандартні» транзакції порівняно з типовою поведінкою для подальшої перевірки. Завдяки ML банки та кредитні компанії оперативно виявляють шахрайство, знижуючи збитки та ризики для клієнтів.

(Крім того, ML має багато інших застосувань, таких як: автоматизація управління на виробництві (робототехніка), аналіз ланцюгів постачання, прогнозування погоди, аналіз генетичних даних у біології тощо. Розвиток ML відкриває нові можливості практично у всіх галузях.)

Переваги та недоліки машинного навчання

Як і будь-які технології, машинне навчання має свої суттєві переваги, але також і певні обмеження. Розуміння цих аспектів допомагає ефективно застосовувати ML і уникати потенційних ризиків.

Переваги

• Здатність виявляти шаблони у великих даних: ML може виявляти приховані закономірності та тенденції у величезних обсягах даних, які людині важко помітити. Це дозволяє бізнесу добувати цінну інформацію з «великих даних» для прийняття більш точних рішень.

• Автоматизація та зменшення залежності від людини: Системи ML можуть самонавчатися і вдосконалювати алгоритми аналізу з мінімальним втручанням людини. Достатньо надати вхідні дані, і модель автоматично «збирає» та налаштовує внутрішні параметри для оптимізації результатів. Це дозволяє автоматизувати складні завдання (класифікація, прогнозування) без ручного програмування для кожного випадку.

• Покращення з часом та персоналізація досвіду: На відміну від традиційного програмного забезпечення з фіксованою продуктивністю, моделі машинного навчання покращуються з кожним новим набором даних. З кожним тренуванням модель набуває досвіду і робить точніші прогнози. Це дає змогу системам ML адаптуватися під індивідуальні потреби користувачів — наприклад, пропонувати контент, що все краще відповідає смакам, і покращувати користувацький досвід з часом.

Недоліки

• Залежність від якості даних: Модель ML потребує великої кількості якісних тренувальних даних, які мають бути точними, різноманітними та неупередженими. Якщо дані низької якості, результати будуть відповідно поганими (принцип «сміття на вході — сміття на виході»). Крім того, збір і обробка великих обсягів даних вимагають потужної інфраструктури зберігання та обчислень, що може бути дорогим і ресурсомістким.

• Ризик помилок або неправильних результатів: Модель машинного навчання може помилитися, якщо тренувальні дані недостатні або нерепрезентативні. Іноді алгоритм знаходить закономірності, які математично виглядають логічними, але насправді є помилковими або вводять в оману. Це може призвести до хибних прогнозів або неправильних висновків, що негативно впливає на рішення, прийняті на основі цих результатів. Тому важливо ретельно перевіряти достовірність моделей, особливо при обмежених даних.

• Відсутність прозорості: Багато складних моделей ML (особливо глибокого навчання) працюють як «чорні скриньки», і дуже важко пояснити, чому модель прийняла певне рішення. Наприклад, глибока нейронна мережа з мільйонами параметрів може давати високоточні результати, але важко зрозуміти, які саме ознаки вплинули на рішення. Відсутність пояснюваності створює проблеми у сферах, де потрібне обґрунтування результатів (фінанси, медицина). Натомість простіші моделі (наприклад, дерева рішень) легше перевірити і підтвердити, оскільки можна відстежити логіку прийняття рішень — перевага, якої немає у «чорних скриньках» нейронних мереж.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше:

Що таке вузький ШІ та загальний ШІ?

Різниця між: Штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання

Отже, машинне навчання (ML) — це ключова технологія епохи великих даних. Вона дозволяє комп’ютерам самостійно навчатися і покращувати прогнози з часом без детального покрокового програмування. Завдяки цьому ML вже широко застосовується у повсякденному житті та промисловості — від розумних віртуальних помічників до передових автоматизованих систем.

Як уже зазначалося, «машинне навчання — це інструмент, що допомагає людині максимально ефективно використовувати цінність даних у цифрову епоху», відкриваючи нові можливості для інтелектуальних технологічних застосувань у майбутньому.