Машинное обучение: задачи, принципы, типы

Автор Максим Пушкарёв

На чтение 7 минут

• Что такое машинное обучение
• Задачи машинного обучения
• Основные принципы машинного обучения
• Сферы использования машинного обучения
• Типы машинного обучения

Что такое машинное обучение

Метод машинного обучения компьютеров без участия человека, основанный на анализе информации, является ключевой сферой деятельности в области разработки искусственного интеллекта. Процесс машинного обучения заключается в том, что вычислительные механизмы способны сами овладевать знаниями и делать предсказания, не требуя четких инструкций программирования. Эти машины изучают паттерны на основе входных данных, извлекают общие закономерности и на основе этого процесса формируют выводы, которые потом применяют в решении задач.

С возрастанием объемов информации традиционные методы анализа становятся неэффективными, поэтому машинное обучение приобретает все большую актуальность. Применение этой технологии разнообразно: от подбора фильмов на платформах онлайн-видео до выявления заболеваний в медицине. Она способствует автоматизации повседневных задач, повышению точности прогнозов и ускорению процесса принятия решений.

Можно ли представить себе, что вместо того, чтобы писать строгие инструкции, программисты просто бы показывали машине примеры выполнения задачи, и она сама бы понимала, как действовать? Возможно ли, используя машинное обучение, заставить технику выполнять функции, которые раньше осуществляли вручную?

При помощи машинного обучения компьютер или программа способны извлекать информацию из данных и принимать решения, не требуя четкого написания кода для всех возможных сценариев. Это означает, что система учится на основе накопленного опыта и постепенно улучшает свои навыки для решения конкретных задач.

Допустим, вы решаете разработать программу, которая определяет природу изображений, на которых запечатлены разнообразные животные. Вместо того чтобы диктовать четкие инструкции для каждого снимка, показывающие, где на фото кошка, а где собака, вы загружаете машине огромное количество изображений домашних питомцев с соответствующими отметками. Путем анализа этих снимков машина изучает основные особенности, выделяет общие черты и создает алгоритм, способный корректно определять новые изображения.

При таком методе нет стандартного набора команд, который принято использовать в традиционном программировании. Система проявляет самостоятельность, исследуя данные, чтобы сделать собственные выводы. Чем больше информации предоставлено, тем более точными становятся прогнозы и решения, которые система предлагает.

Компьютеры с помощью машинного обучения могут приспосабливаться к разнообразным окружающим условиям и постепенно повышать свою эффективность, опираясь на полученный опыт.

Задачи машинного обучения

Почему нам нужно машинное обучение? Ответ ясен: оно помогает решать сложные задачи и делать прогнозы на основе обширных объемов данных. Мы можем обучить компьютер самостоятельно находить закономерности и делать выводы, вместо того чтобы писать детальные инструкции для него.

Методы машинного обучения применяются для решения различных задач, таких как:

• классификация объектов;
• кластеризация данных для формирования групп;
• определение влияния независимых переменных в регрессии;
• визуализация данных и анализ ранговых зависимостей.

Алгоритмы, полученные методом машинного обучения, уже применяются в различных сферах деятельности, несмотря на то, что классические задачи кажутся сложными и теоретическими. Хотя результаты работы не всегда идеальны, в целом они существенно превосходят возможности даже самых опытных людей.

Основные принципы машинного обучения

Развитие машинного обучения возможно благодаря нескольким принципам, обеспечивающим его эффективную работу:

1. Данные. Играют ключевую роль в машинном обучении. Модели получают информацию о характеристиках ввода и правильных ответах из обучающих данных. Чем более разнообразные, качественные и типичные данные, тем эффективнее модель сможет обучиться, распознавая шаблоны и делая правильные прогнозы.
2. Модель. Машина стремится сформировать индивидуальные алгоритмы, которые могут преобразовать информацию в решения. В зависимости от задач и вида данных, используется разное множество моделей, таких, как деревья решений, нейросети и многое другое. Среди главных задач машинного обучения – создание моделей, способных делать точные прогнозы на основе новых данных, которые не использовались в обучении ранее.
3. Обучение. В процессе обучения модель адаптируется к представленным данным, выявляя связи и корректируя свои внутренние настройки с целью уменьшения расхождения между собственными прогнозами и верными ответами. Машинное обучение происходит в различных форматах – с поддержкой учителя (с правильными ответами), без учителя (без точных ответов) или на основе обратной связи (с вознаграждениями или наказаниями). Вместо явного программирования модель получает информацию из предоставленных данных, налаживая свои настройки для достижения оптимальной эффективности.
4. Автоматизация. Автоматизация процессов и принятие решений при использовании ML направлены на устранение потребности в прямом участии человека. Алгоритмы машинного обучения способны эффективно и точно решать сложные задачи с высокой скоростью.
5. Оценка и тестирование. Для проверки работоспособности модели на новых данных после ее обучения используется специальный тестовый набор данных, который не был включен в обучающий набор. Метрики, такие, как точность, полнота, F1-мера и другие характеристики модели, применяются для оценки. Это помогает понять, насколько успешно модель справляется с поставленной задачей, и указать на необходимость дальнейшего улучшения.
6. Обобщение. Важно, чтобы модель в области машинного обучения демонстрировала возможность делать точные предсказания или принимать решения на данных, которые ранее ей не были известны. Этот аспект называется обобщением. Качественная модель способна извлекать обобщенные знания, выявлять закономерности и применять их в новых ситуациях.
7. Регуляризация и управление сложностью. Методы регуляризации, такие, как L1 и L2-регуляризация, применяются для сдерживания многозначности моделей в сложных случаях, когда модель выделяется по своему хорошему соответствию к данным обучения, но уступает в способности обобщения новых данных.

Сферы использования машинного обучения

Основные сферы, где может использоваться машинное обучение:

1. Медицина. Врачи могут пользоваться машинным обучением для прогноза заболеваний и определения диагнозов. Например, алгоритмы анализируют медицинские изображения, выявляя новообразования. Хотя полностью автоматизировать постановку диагноза пока нельзя, компьютерная поддержка существенно ускоряет процесс работы врачей.
2. Финансы. Машинному обучению в банках и финансовых учреждениях уделяется все больше внимания. Это технологическое средство позволяет проводить анализ данных и строить прогнозы о финансовых рынках. В результате управленцы могут принимать решения на основе более точной информации, особенно в области инвестиций.
3. Транспорт. Разработка автономных транспортных средств, включая самоуправляемые автомобили и беспилотные дроны, стала возможной благодаря применению методов машинного обучения. Обученные алгоритмы помогают безопасно передвигаться, принимая решения на основе анализа собранных данных и распознавая окружающие объекты.
4. Реклама и маркетинг. Путем анализа информации о действиях пользователей онлайн, алгоритмы машинного обучения способны предлагать персонализированные товары или услуги, сделать рекламу более релевантной.
5. Кибербезопасность. Путем использования машинного обучения можно обнаруживать нештатные ситуации и потенциальные угрозы в области безопасности, что гарантирует надежную защиту от кибератак.
6. Игровая индустрия. Для создания соперников с высоким интеллектом в играх часто применяется машинное обучение. Эти персонажи, которыми управляет компьютер, обучаются исключительно на основе своего опыта в игре, что позволяет им адаптироваться к игровым реалиям и действиям игрока.
7. Производство. С помощью компьютерного анализа производственных процессов можно улучшить их эффективность. Например, алгоритмы искусственного интеллекта позволяют обрабатывать собранные датчиками данные для прогнозирования неисправностей оборудования, автоматизации закупок, управления запасами и прочих задач.
8. Энергетика. Для прогнозирования спроса на энергию и повышения эффективности энергопотребления широко применяют методы машинного обучения.
9. Социальные сети. Анализ данных о пользователях и предоставление им актуального контента – главная функция машинного обучения в социальных сетях. Применительно к умным лентам они способны выявлять интересы пользователей и предоставлять им соответствующие новости или рекомендации.

Сфера применения методов машинного обучения и созданных на его основе продуктов охватывает различные области. Сейчас происходит интенсивная работа над алгоритмами, направленными на распознавание различных образов, в том числе речи, жестов и даже рукописного ввода. Также эти методы применяются для диагностики в технической и медицинской областях, для кредитного скоринга и прочих задач. Со временем, с ростом мощностей у человечества, ценность адаптированных с помощью машинного обучения компьютеров будет увеличиваться.

Типы машинного обучения

Бывают различные типы машинного обучения. Некоторые из задач позволяют использовать обучение с учителем и обучение без учителя. Например, программа может быть настроена для самостоятельного обучения без вмешательства программиста, либо программист может наблюдать за работой алгоритма и задавать правила по необходимости.

В случаях обучения в рамках ML рассматривается возможное воздействие человека как «учителя» на процесс обработки информации, причем это вмешательство может быть различным. Алгоритму передают исходные данные, которые необходимо проанализировать с целью обнаружения закономерностей. Важное различие между учебным процессом с учителем и обучением без его участия связано с наличием или отсутствием представленных гипотез, которые требуется проверить или подтвердить. Кроме того, существует третий вид машинного обучения – на основе подкрепления, при котором модель обучается принимать решения и действовать в конкретной среде с целью максимизации награды или накопленной пользы.

Давайте внимательно рассмотрим эти разновидности обучения:

1. Обучение с учителем. В результате такого взаимодействия модель ML учится на основе данных с метками, где каждое наблюдение имеет соответствующий ответ. Целью модели является выявление закономерностей между входными данными и целевыми метками. В этом типе машинного обучения используются различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, нейронные сети и случайные леса.



Примеры задач:

• Классификация объектов – заключается в определении их принадлежности к разным типам. К примеру, можно классифицировать машины по цвету или по марке.
• Регрессия – предполагает построение модели для прогнозирования непрерывной переменной. Например, оценка стоимости автомобиля на основе его характеристик.
2. Обучение без учителя. Представляет собой метод ML, где модель применяется на немаркированных данных, не имеющих четко определенной зависимой переменной. Здесь модель ищет скрытые структуры, шаблоны и группы в данных, вместо того чтобы руководствоваться явными целями. Алгоритмы обучения без преподавателя находят применение в задачах кластеризации, сокращения размерности, ассоциативного анализа и создания новых характеристик.



Примеры задач:

• Кластеризация – представляет собой группировку схожих элементов, таких как, например, сегментация клиентов на основе их покупательского поведения.
• Уменьшение размерности данных заключается в сохранении важных характеристик и удалении ненужных данных. Например, сокращение изображений без значительной потери информации.
3. Обучение с подкреплением. В мире технологий набирает обороты метод машинного обучения с подкреплением, где модели учатся путем взаимодействия с окружающей средой и получают обратную связь в виде поощрения или наказания. Самостоятельно принимая решения, модели корректируют свои действия в зависимости от полученных стимулов. Этот подход машинного обучения активно применяется в области робототехники, игровой индустрии и управлении автономными системами.



Примеры задач:

• Обучение робота заключается в управлении им для выполнения задач в различных условиях окружающей среды.
• Обучение агента понимать игровые ситуации и достигать максимального результата, будь то шахматы или видеоигры.

Основной задачей машинного обучения является выявление дополнительной ценности в гигантских объемах информации, что закладывает огромный потенциал этой технологии. Не всегда результаты машинного обучения оказываются абсолютно точными, иногда модель может допускать ошибки, особенно если на входе были неточные или неоднозначные большие данные. Поэтому принципиально важен анализ выводов и постоянное усовершенствование модели, с учетом того, что ни один алгоритм пока не может быть признан совершенным.

Для того чтобы успешно использовать машинное обучение в практических задачах, требуется создание комплексной платформы, способствующей простоте проведения операций и обеспечивающей их контроль и корректировку. При наличии такого инструмента достигается не только рост эффективности компании, но и защита ее от ухудшения показателей.