Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных и со временем улучшать свои возможности обработки без детального программирования. Другими словами, ML позволяет компьютерам «учиться» на опыте, постепенно повышая точность прогнозов, подобно тому, как люди учатся на реальном опыте.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML, также известное как машинное обучение) — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), направленная на то, чтобы компьютеры могли имитировать человеческое обучение для автоматического выполнения задач и улучшения производительности за счёт накопления опыта из данных. Проще говоря, это «область знаний, которая даёт компьютерам способность учиться без явного программирования», согласно классическому определению эксперта Артура Самуэля из 1950-х годов. Это определение актуально и сегодня: вместо программирования каждой конкретной инструкции мы предоставляем данные, чтобы машина могла вывести правила и постепенно улучшать результаты со временем.
Область знаний, которая даёт компьютерам способность учиться без явного программирования.
— Артур Самуэль, учёный в области компьютерных наук (1950-е)
Сегодня машинное обучение широко присутствует в повседневной жизни. Многие онлайн-сервисы, которыми мы пользуемся ежедневно — от поисковых систем в интернете, фильтров спама в электронной почте, систем рекомендаций фильмов и товаров до банковского ПО, обнаруживающего необычные транзакции — работают на алгоритмах машинного обучения.
Поисковые системы
Интеллектуальная ранжировка и персонализированные результаты
Обнаружение спама
Автоматическая фильтрация писем и безопасность
Рекомендации
Персонализированный контент и предложения товаров
Эта технология также используется во многих мобильных приложениях, например, в функциях распознавания речи, которые позволяют виртуальным помощникам понимать вашу речь. Благодаря способности учиться и совершенствоваться, машинное обучение стало основой большинства современных систем ИИ. Фактически, большинство достижений ИИ за последние 5–10 лет тесно связаны с машинным обучением, и многие даже считают ИИ и ML почти синонимами.
Взаимосвязь между машинным обучением, ИИ и глубоким обучением
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкое понятие, охватывающее все методы, позволяющие машинам выполнять «интеллектуальные» действия, подобные человеческим. Машинное обучение — это метод реализации ИИ, позволяющий машинам учиться на данных вместо явного пошагового программирования. В рамках экосистемы ИИ ML играет такую важную роль, что многие системы ИИ по сути построены на моделях машинного обучения.
Системы на основе правил
- Явное пошаговое программирование
- Фиксированные правила и логика
- Ограниченная адаптивность
Обучение на основе данных
- Извлечение закономерностей из данных
- Улучшение со временем
- Адаптация к новым ситуациям
Глубокое обучение — это особая подотрасль машинного обучения. Глубокое обучение использует многослойные искусственные нейронные сети (глубокие нейронные сети) для автоматического извлечения признаков из необработанных данных с минимальным вмешательством человека. Благодаря своей многослойной структуре алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать огромные объёмы данных (например, изображения, аудио, текст) и выявлять важные признаки для классификации или прогнозирования без необходимости предварительного задания этих признаков программистами. Это снижает усилия по «обучению» машины и использует масштабные данные для модели.
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Глубокое обучение
В то же время «классические» алгоритмы ML (без глубокого обучения) часто сильно зависят от признаков, созданных человеком и требуют более структурированной обработки данных для достижения хороших результатов. Можно представить ИИ как широкий набор умных технологий, машинное обучение как подмножество ИИ, а глубокое обучение как подмножество машинного обучения — с фокусом на моделях глубоких нейронных сетей.
Виды машинного обучения
Существует множество различных методов и алгоритмов машинного обучения. В основе ML делится на четыре основных типа в зависимости от того, как система учится на данных:
Обучение с учителем
Обучение с учителем — это метод обучения моделей с использованием размеченных данных. Это означает, что входные данные уже имеют известные ожидаемые результаты, что помогает алгоритму учиться на конкретных примерах. Модель настраивает внутренние параметры, чтобы предсказывать выходы, соответствующие заданным меткам. Например, если мы предоставим алгоритму много размеченных изображений собак и кошек, модель научится точно отличать изображения собак от не-собак. Обучение с учителем — самый распространённый тип машинного обучения сегодня, используемый во множестве задач, таких как распознавание почерка, классификация спама или прогнозирование цен на недвижимость.
Классификация изображений
Распознавание объектов на фотографиях
Фильтрация электронной почты
Обнаружение и классификация спама
Обучение без учителя
При обучении без учителя входные данные не имеют меток. Алгоритм автоматически ищет скрытые закономерности и структуры в наборе данных без предварительных указаний. Цель — чтобы машина обнаружила группы данных или скрытые правила, которые люди ещё не знают. Например, программа обучения без учителя может проанализировать данные онлайн-покупок и автоматически сгруппировать клиентов по схожему поведению при покупках.
Такое кластеризование помогает бизнесу понять разные сегменты клиентов, хотя ранее не существовало конкретных меток «типа клиента». Обучение без учителя часто применяется в анализе данных посетителей, снижении размерности и системах рекомендаций.
Сегментация клиентов
Группировка клиентов по поведенческим паттернам
Анализ рынка
Обнаружение скрытых рыночных тенденций
Полуобучение
Полуобучение сочетает в себе размеченные и неразмеченные данные во время обучения. Обычно только небольшая часть данных размечена, а большая часть остаётся без меток. Алгоритмы полуобучения используют этот небольшой размеченный набор для направления классификации и извлечения признаков на большем неразмеченном наборе. Такой подход позволяет использовать огромный объём неразмеченных данных без необходимости масштабной ручной разметки.
Полуобучение особенно полезно, когда сбор размеченных данных труден или дорог, повышая точность по сравнению с чисто обучением без учителя.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это метод, при котором алгоритмы учатся через механизм вознаграждения/наказания, взаимодействуя с окружающей средой. В отличие от обучения с учителем, модели не предоставляются пары вход-выход, а она экспериментирует с разными действиями и получает обратную связь (награды или штрафы) в зависимости от успешности этих действий.
Со временем последовательности действий, приносящие хорошие результаты, «усиливаются», помогая модели постепенно выработать оптимальную стратегию для достижения поставленной цели. Обучение с подкреплением часто используется для обучения ИИ в играх, управлении роботами или обучении автономных автомобилей.
Известный пример — система IBM Watson, которая использовала обучение с подкреплением для решения, когда отвечать и сколько ставить, в итоге выиграв викторину Jeopardy! в 2011 году.
— Достижение IBM Watson
ИИ для игр
Обучение оптимальным стратегиям через игровой процесс
Робототехника
Автономная навигация и управление
Автономные транспортные средства
Принятие решений для самоуправляемых автомобилей
Как работает машинное обучение
Машинное обучение работает на основе данных. Сначала система должна собрать большой и разнообразный набор данных из различных источников (датчики, транзакционные системы, социальные сети, открытые базы данных и т.д.). Качество данных критично: если данные шумные, неполные или нерепрезентативные, модель ML может обучиться неправильно и дать неточные результаты.
Сбор и предварительная обработка данных
Сначала определяют входные данные и собирают их из надёжных источников. Затем данные очищаются, удаляются ошибки, заполняются пропуски или нормализуется входная информация. Этот этап занимает значительное время, но сильно влияет на итоговую точность модели.
- Определить и собрать данные из надёжных источников
- Очистить данные и удалить ошибки
- Заполнить пропущенные значения и нормализовать входы
- Обеспечить качество и репрезентативность данных
Выбор алгоритма и обучение модели
В зависимости от типа данных и цели (классификация или прогнозирование) выбирается подходящий алгоритм (например, линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и т.д.). Обработанные обучающие данные подаются в модель для обучения путём оптимизации функции потерь. Обучение настраивает параметры модели для минимизации ошибок предсказания на обучающем наборе.
- Выбрать подходящий алгоритм для задачи
- Подать обучающие данные в модель
- Оптимизировать параметры функции потерь
- Минимизировать ошибки предсказания
Оценка и внедрение
После обучения модель тестируется на новых данных (тестовом наборе) для оценки качества. Распространённые метрики — точность, Precision, Recall или F1-Score, в зависимости от задачи. Если результаты соответствуют требованиям, модель внедряется в реальные приложения или сервисы; иначе данные или алгоритмы корректируются и модель переобучается.
- Тестировать модель на новых данных (тестовый набор)
- Измерять точность, полноту, отзывчивость
- Внедрять при достижении требований
- Корректировать и переобучать при необходимости
Практические применения машинного обучения
Машинное обучение широко применяется в реальной жизни, от повседневных удобств до высокотехнологичных областей. Ниже приведены некоторые типичные примеры применения ML:
Генеративный ИИ
Распознавание речи
Чат-боты и поддержка клиентов
Компьютерное зрение
Системы рекомендаций
Обнаружение мошенничества
Преимущества и ограничения машинного обучения
Как и другие технологии, машинное обучение имеет заметные преимущества, но также определённые ограничения. Понимание их помогает эффективно применять ML и избегать потенциальных рисков.
Ключевые выгоды
- Способность находить закономерности в больших данных: ML может обнаруживать скрытые паттерны и тренды в огромных наборах данных, которые сложно заметить человеку. Это позволяет бизнесу извлекать инсайты из «больших данных» для более точного принятия решений.
- Автоматизация и снижение зависимости от человека: Системы ML могут обучать и улучшать аналитические алгоритмы с минимальным вмешательством человека. Просто предоставляя входные данные, модель может автоматически «собирать» и настраивать внутренние параметры для оптимизации результатов. Это позволяет автоматизировать сложные задачи (например, классификацию, прогнозирование) непрерывно без ручного программирования для каждого случая.
- Улучшение со временем и персонализированный опыт: В отличие от традиционного ПО (с фиксированной производительностью), модели машинного обучения повышают точность по мере обработки большего объёма данных. С каждым дополнительным обучением модели накапливают опыт и делают более точные прогнозы. Это позволяет системам ML адаптироваться под отдельных пользователей — например, рекомендовать контент, всё лучше соответствующий предпочтениям зрителя — и улучшать пользовательский опыт со временем.
Основные вызовы
- Зависимость от качества данных: Модели ML требуют очень больших обучающих наборов данных, которые должны быть точными, разнообразными и непредвзятыми. Плохое качество данных приводит к плохим результатам (принцип «мусор на входе — мусор на выходе»). Кроме того, сбор и обработка огромных данных требует мощной инфраструктуры хранения и вычислений, что может быть дорого и ресурсоёмко.
- Риск ошибок обучения или предвзятых результатов: Модели ML могут серьёзно ошибаться, если обучающие данные недостаточны или нерепрезентативны. В некоторых случаях при очень малых наборах алгоритмы могут находить математически «правдоподобные», но практически неверные правила. Это приводит к предвзятым или вводящим в заблуждение прогнозам, негативно влияющим на решения. Поэтому крайне важно тщательно проверять надёжность результатов ML, особенно при ограниченных данных.
- Отсутствие прозрачности: Многие сложные модели ML (особенно глубокого обучения) работают как «чёрный ящик» — очень сложно объяснить, почему модель приняла конкретное решение. Например, глубокая нейронная сеть с миллионами параметров может достигать высокой точности, но трудно понять, какие признаки повлияли на решение. Это отсутствие объяснимости создаёт проблемы в областях, требующих ответственности за результаты (например, финансы, здравоохранение). В то же время некоторые более простые модели (например, деревья решений) проще проверять и интерпретировать, так как их логику решений можно проследить — преимущество, которого нет у «чёрных ящиков» нейросетей.
Заключение
В итоге, машинное обучение — ключевая технология в эпоху больших данных. Она позволяет компьютерам учиться и улучшать способности к прогнозированию со временем без детального пошагового программирования. В результате ML широко применяется в жизни и промышленности, от интеллектуальных виртуальных помощников до продвинутых автоматизированных систем.
Машинное обучение — это инструмент, который помогает людям полностью раскрыть ценность данных в цифровую эпоху, открывая множество возможностей для применения умных технологий в будущем.
— Insight INVIAI
