г. Минск, ул. К. Маркса, 32
+375 (29) 636 65 85
г. Минск, ул. К. Маркса, 32
Давайте разберемся, что такое machine learning, что оно представляет из себя, какие преимущества способно обеспечить компаниям из разных сфер деятельности и как устроены алгоритмы обучения?
Машинное обучение называют самой перспективной и сложной областью искусственного интеллекта. За последние 15 лет оно получило широкое распространение, но многие люди до сих пор так и не осознали его значимость. Однако, мы ежедневно используем приложения, в основе которых лежат технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти технологии уже стали причиной революции во многих отраслях, например, способствовали появлению виртуальных помощников, таких, как Siri или семейства виртуальных ассистентов Салют (Сбер, Джой, Афина), позволили осуществлять прогнозирование трафика с помощью Google Maps.
Машинное обучение — это специализированный способ, позволяющий обучать компьютеры, не прибегая к программированию. Machine learning открывает новые возможности для компьютеров в решении задач, которые раньше выполнял человек, и обучает компьютерную систему составлению точных прогнозов при вводе данных. Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником.
Например, в Леруа Мерлен используют Big Data и Machine Learning, чтобы находить остатки товара на складах. Стриминговый сервис Spotify с помощью машинного обучения составляет для каждого пользователя персональные подборки треков на основе того, какую музыку он слушает. А китайский производитель «умных» пылесосов Ecovacs Robotics обучил свои пылесосы распознавать носки, провода и другие посторонние предметы на полу с помощью множества фотографий и машинного обучения.
С помощью машинного обучения искусственный интеллект может анализировать данные, запоминать информацию, строить прогнозы, воспроизводить готовые модели и выбирать наиболее подходящий вариант из предложенных.
Особенно полезны такие системы там, где необходимо выполнять огромные объемы вычислений: например, банковский скоринг (расчет кредитного рейтинга), аналитика в области маркетинговых и статистических исследований, бизнес-планирование, демографические исследования, инвестиции, поиск фейковых новостей и мошеннических сайтов.
А еще, машинное обучение способствует настоящим прорывам в науке:
Нейросеть AlphaFold от DeepMind в 2020 году смогла расшифровать механизм сворачивания белка. Над этой задачей ученые-биологи бились больше 50 лет.
Это простейшие алгоритмы, которые являются прямыми наследниками вычислительных машин 1950-х годов. Они изначально решали формальные задачи — такие, как поиск закономерностей в расчетах и вычисление траектории объектов. Сегодня алгоритмы на базе классического обучения — самые распространенные. Именно они формируют блок рекомендаций на многих платформах.
Но классическое обучение тоже бывает разным:
Обучение с учителем — когда у машины есть некий учитель, который знает, какой ответ правильный. Это значит, что исходные данные уже размечены (отсортированы) нужным образом, и машине остается лишь определить объект с нужным признаком или вычислить результат.
Обучение без учителя — когда машина сама должна найти среди хаотичных данных верное решение и отсортировать объекты по неизвестным признакам. Например, определить, где на фото собака.
Обучение с подкреплением
Это более сложный вид обучения, где искусственному интеллекту нужно не просто анализировать данные, а действовать самостоятельно в реальной среде — будь то улица, дом или видеоигра. Задача робота — свести ошибки к минимуму, за что он получает возможность продолжать работу без препятствий и сбоев.
Ансамбли
Это группы алгоритмов, которые используют сразу несколько методов машинного обучения и исправляют ошибки друг друга. Их получают тремя способами:
Ансамбли работают в поисковых системах, компьютерном зрении, распознавании лиц и других объектов.
Самый сложный уровень обучения ИИ. Нейросети моделируют работу человеческого мозга, который состоит из нейронов, постоянно формирующих между собой новые связи.
Настоящим прорывом в этой области стало глубокое обучение, которое обучает нейросети на нескольких уровнях абстракций.
Здесь используют две главных архитектуры:
Нейросети с глубоким обучением требуют огромных массивов данных и технических ресурсов. Именно они лежат в основе машинного перевода, чат-ботов и голосовых помощников, создают музыку и дипфейки, обрабатывают фото и видео.
Как стать machine learning инженером? Пройти обучение в Компьютерной Академии «ШАГ» и получить работу с помощью нашего Центра Карьеры.