Що таке машинне навчання?
Машинне навчання (ML) — це галузь штучного інтелекту (ШІ), яка дозволяє комп’ютерам навчатися на основі даних і покращувати свої обчислювальні можливості з часом без детального програмування. Іншими словами, ML дає змогу комп’ютерам «вчитися» на досвіді, поступово підвищуючи точність прогнозів, подібно до того, як люди навчаються на реальному досвіді.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання (ML, також відоме як машинне навчання) — це галузь штучного інтелекту (ШІ), спрямована на те, щоб комп’ютери могли імітувати людське навчання для автоматичного виконання завдань і покращення продуктивності шляхом накопичення досвіду з даних. Простими словами, це "галузь досліджень, яка дає комп’ютерам здатність навчатися без явного програмування," згідно з класичним визначенням експерта Артура Самуеля з 1950-х років. Це визначення актуальне й сьогодні: замість програмування кожної конкретної інструкції ми надаємо дані, щоб машина могла виводити правила і поступово покращувати результати з часом.
Галузь досліджень, яка дає комп’ютерам здатність навчатися без явного програмування.
— Артур Самуель, комп’ютерний вчений (1950-ті)
Сьогодні машинне навчання широко присутнє в повсякденному житті. Багато онлайн-сервісів, які ми використовуємо щодня — від пошукових систем в Інтернеті, фільтрів спаму в електронній пошті, систем рекомендацій фільмів/товарів до банківського програмного забезпечення, що виявляє підозрілі транзакції — працюють на алгоритмах машинного навчання.
Пошукові системи
Інтелектуальне ранжування та персоналізовані результати
Виявлення спаму
Автоматичне фільтрування електронної пошти та безпека
Рекомендації
Персоналізований контент і пропозиції товарів
Ця технологія також використовується у багатьох мобільних додатках, наприклад, у функціях розпізнавання голосу, що дозволяють віртуальним помічникам розуміти вашу мову. Завдяки здатності навчатися і вдосконалюватися, машинне навчання стало основою більшості сучасних систем ШІ. Насправді більшість досягнень у сфері ШІ за останні 5–10 років тісно пов’язані з машинним навчанням, настільки, що багато хто навіть вважає ШІ та ML майже синонімами.
Взаємозв’язок між машинним навчанням, ШІ та глибоким навчанням
Штучний інтелект (ШІ) — це широка концепція, що охоплює всі методи, які дозволяють машинам виконувати «інтелектуальні» дії, подібні до людських. Машинне навчання — це метод реалізації ШІ, який дозволяє машинам навчатися на даних замість явного покрокового програмування. У межах екосистеми ШІ ML відіграє настільки важливу роль, що багато систем ШІ фактично побудовані на моделях машинного навчання.
Системи на основі правил
- Явне покрокове програмування
- Фіксовані правила та логіка
- Обмежена адаптивність
Навчання на основі даних
- Вивчає закономірності з даних
- Покращується з часом
- Адаптується до нових ситуацій
Глибоке навчання — це спеціальна підгалузь машинного навчання. Глибоке навчання використовує багатошарові штучні нейронні мережі (глибокі нейронні мережі) для автоматичного витягання ознак із сирих даних з мінімальним втручанням людини. Завдяки багатошаровій структурі алгоритми глибокого навчання можуть обробляти величезні обсяги даних (наприклад, зображення, аудіо, текст) і вивчати важливі ознаки для класифікації або прогнозування без необхідності попереднього надання цих ознак програмістами. Це зменшує зусилля з "навчання" машини і використовує великі обсяги даних для моделі.
Штучний інтелект
Машинне навчання
Глибоке навчання
Навпаки, «класичні» алгоритми ML (без глибокого навчання) часто значною мірою залежать від ознак, створених людиною і потребують більш структурованої обробки даних для досягнення хороших результатів. Ви можете уявити ШІ як широкий набір розумних технологій, машинне навчання як підмножину ШІ, а глибоке навчання як підмножину машинного навчання — зосереджене на моделях глибоких нейронних мереж.
Типи машинного навчання
Існує багато різних методів і алгоритмів у машинному навчанні. Фундаментально ML поділяється на чотири основні типи залежно від того, як система навчається на даних:
Навчання з учителем
Навчання з учителем — це метод тренування моделей із використанням позначених даних. Це означає, що вхідні дані вже мають відомі очікувані результати, що допомагає алгоритму вчитися на конкретних прикладах. Модель налаштовує внутрішні параметри, щоб передбачати виходи, що відповідають заданим міткам. Наприклад, якщо ми надамо алгоритму багато позначених зображень собак/котів, модель навчиться з цих зображень точно відрізняти зображення собак від не-собак. Навчання з учителем — це найпоширеніший тип машинного навчання сьогодні, який використовується у безлічі завдань, таких як розпізнавання рукописного тексту, класифікація спаму в електронній пошті або прогнозування цін на нерухомість.
Класифікація зображень
Розпізнавання об’єктів на фото
Фільтрація електронної пошти
Виявлення та класифікація спаму
Навчання без учителя
При навчанні без учителя вхідні дані не мають міток. Алгоритм автоматично шукає приховані закономірності та структури у наборі даних без попередніх вказівок. Мета — щоб машина виявила групи даних або основні правила, які люди можуть ще не знати. Наприклад, програма навчання без учителя може аналізувати дані онлайн-покупок і автоматично кластеризувати клієнтів у групи з подібною поведінкою покупок.
Ця кластеризація допомагає бізнесу зрозуміти різні сегменти клієнтів, навіть якщо раніше не існувало конкретних міток "типу клієнта". Навчання без учителя часто застосовується в аналізі даних відвідувачів, зменшенні розмірності та рекомендаційних системах.
Сегментація клієнтів
Групування клієнтів за поведінковими патернами
Аналіз ринку
Виявлення прихованих тенденцій ринку
Напівнавчання
Напівнавчання поєднує як позначені, так і непозначені дані під час тренування. Зазвичай лише невелика частина даних має мітки, тоді як більшість залишаються непозначеними. Алгоритми напівнавчання використовують цей невеликий позначений набір даних для керування класифікацією та витягуванням ознак із більшого непозначеного набору. Цей підхід використовує величезну кількість непозначених даних без потреби у великому ручному маркуванні.
Напівнавчання особливо корисне, коли збір позначених даних є складним або дорогим, підвищуючи точність порівняно з чисто навчанням без учителя.
Навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням — це метод, де алгоритми навчаються через механізм винагороди/покарання, взаємодіючи з оточенням. На відміну від навчання з учителем, моделі не надають пари вхід-вихід, а експериментують із різними діями і отримують зворотний зв’язок (нагороди або штрафи) залежно від успішності цих дій.
З часом послідовності дій, що дають хороші результати, «підсилюються», допомагаючи моделі поступово навчитися оптимальній стратегії для досягнення поставленої мети. Навчання з підкріпленням часто використовується для тренування ШІ у грі, керуванні роботами або навчанні автономних автомобілів.
Відомим прикладом є система IBM Watson — яка використовувала навчання з підкріпленням для прийняття рішень, коли відповідати і скільки ставити, в результаті вигравши вікторину Jeopardy! у 2011 році.
— Досягнення IBM Watson
ШІ для ігор
Навчання оптимальних стратегій через ігровий процес
Робототехніка
Автономна навігація та керування
Автономні транспортні засоби
Прийняття рішень для самокерованих авто
Як працює машинне навчання
Машинне навчання працює на основі даних. Спочатку система повинна зібрати великий і різноманітний набір даних з різних джерел (сенсори, системи транзакцій, соціальні мережі, відкриті бази даних тощо). Якість даних є критичною: якщо дані шумні, неповні або нерепрезентативні, модель ML може навчитися неправильно і дати неточні результати.
Збір та попередня обробка даних
Спочатку визначте вхідні дані та зберіть їх із надійних джерел. Потім дані очищують, видаляють помилки, заповнюють пропущені значення або нормалізують інформацію. Цей етап займає значний час, але суттєво впливає на точність кінцевої моделі.
- Визначення та збір даних із надійних джерел
- Очищення даних і видалення помилок
- Заповнення пропущених значень і нормалізація вхідних даних
- Забезпечення якості та репрезентативності даних
Вибір алгоритму та тренування моделі
Виходячи з типу даних і мети (класифікація або прогнозування), обирають відповідний алгоритм (наприклад, лінійна регресія, дерева рішень, нейронні мережі тощо). Оброблені тренувальні дані подаються в модель для навчання шляхом оптимізації функції втрат. Тренування налаштовує параметри моделі, щоб мінімізувати помилки прогнозування на тренувальному наборі.
- Вибір відповідного алгоритму для завдання
- Подача тренувальних даних у модель
- Оптимізація параметрів функції втрат
- Мінімізація помилок прогнозування
Оцінка та впровадження
Після тренування модель тестують на нових даних (тестовому наборі) для оцінки якості. Звичайні метрики включають точність, Precision, Recall або F1-Score залежно від завдання. Якщо результати відповідають вимогам, модель впроваджують у реальні застосунки або сервіси; інакше можуть коригувати дані або алгоритми і тренувати заново.
- Тестування моделі на нових даних (тестовий набір)
- Вимірювання точності, precision, recall
- Впровадження, якщо результати задовольняють вимоги
- Коригування та повторне тренування за потреби
Практичні застосування машинного навчання
Машинне навчання широко застосовується в реальному житті, від повсякденних зручностей до високотехнологічних сфер. Нижче наведено кілька типових прикладів застосування ML:
Генеративний ШІ
Розпізнавання мови
Чатботи та підтримка клієнтів
Комп’ютерний зір
Рекомендаційні системи
Виявлення шахрайства
Переваги та обмеження машинного навчання
Як і інші технології, машинне навчання має суттєві переваги, але також певні обмеження. Розуміння цих аспектів допомагає ефективно застосовувати ML і уникати потенційних ризиків.
Ключові переваги
- Здатність знаходити закономірності у великих даних: ML може виявляти приховані патерни та тренди у величезних наборах даних, які важко помітити людині. Це дає змогу бізнесу отримувати інсайти з «великих даних» для точнішого прийняття рішень.
- Автоматизація та зменшення залежності від людини: Системи ML можуть навчатися і покращувати аналітичні алгоритми з мінімальним втручанням людини. Просто надаючи вхідні дані, модель може автоматично «збирати» і налаштовувати внутрішні параметри для оптимізації результатів. Це дозволяє автоматизувати складні завдання (наприклад, класифікацію, прогнозування) без ручного програмування для кожного випадку.
- Покращення з часом і персоналізований досвід: На відміну від традиційного програмного забезпечення (з фіксованою продуктивністю), моделі машинного навчання підвищують точність із збільшенням обсягу даних. З кожним додатковим тренуванням моделі набувають досвіду і роблять кращі прогнози. Це дає змогу системам ML адаптуватися під індивідуальних користувачів — наприклад, рекомендувати контент, що все більше відповідає вподобанням глядача — і покращувати користувацький досвід з часом.
Основні виклики
- Залежність від якості даних: Моделі ML потребують дуже великих тренувальних наборів даних, які мають бути точними, різноманітними та неупередженими. Погана якість даних призводить до поганих результатів (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 навчання або упереджених результатів: Моделі ML можуть серйозно помилятися, якщо тренувальні дані недостатні або нерепрезентативні. У деяких випадках при дуже малих наборах даних алгоритми можуть знаходити математично «правдоподібні», але практично хибні правила. Це призводить до упереджених або оманливих прогнозів, що негативно впливає на рішення, засновані на них. Тому важливо ретельно перевіряти надійність результатів ML, особливо при обмежених вхідних даних.
- Відсутність прозорості: Багато складних моделей ML (особливо глибокого навчання) працюють як «чорна скринька» — дуже складно пояснити, чому модель зробила певний прогноз. Наприклад, глибока нейронна мережа з мільйонами параметрів може досягати високої точності, але важко зрозуміти, які ознаки вплинули на рішення. Відсутність пояснюваності створює виклики у сферах, де потрібна відповідальність за результати (наприклад, фінанси, охорона здоров’я). Навпаки, деякі простіші моделі (наприклад, дерева рішень) легше перевірити і інтерпретувати, оскільки їх логіку рішень можна простежити — перевага, якої немає у «чорних скриньках» нейронних мереж.
Висновок
Підсумовуючи, машинне навчання — це ключова технологія в епоху великих даних. Вона дає змогу комп’ютерам навчатися і покращувати здатність до прогнозування з часом без детального покрокового програмування. В результаті ML широко застосовується в житті та промисловості, від інтелектуальних віртуальних помічників до передових автоматизованих систем.
Машинне навчання — це інструмент, який допомагає людям повністю використовувати цінність даних у цифрову епоху, відкриваючи багато можливостей для застосування розумних технологій у майбутньому.
— INSIGHT INVIAI
