Какие задачи позволяет решать машинное обучение?

Какие задачи позволяет решать машинное обучение?

01.06.2022
Какие задачи позволяет решать машинное обучение?
© pexels.com

Машинное обучение (machine learning, ML) является самым перспективным направлением искусственного интеллекта. По данным аналитического альманаха МФТИ, одно из главных событий в области искусственного интеллекта в мире в 2021 году – заявление учёных из Стэнфорда о становлении новой парадигмы в области ML: крупные корпорации будут создавать гигантские модели, которые другие компании будут дообучать и использовать для решения своих задач.


Что такое машинное обучение?


Machine learning – это область прикладной математики, которая позволяет обучать компьютерные модели для выявления общих закономерностей в данных. Модели машинного обучения на основе большого количества примеров самостоятельно учатся различать полученную информацию и использовать её для решения задач. Machine learning качественным образом отличается от детерминированных алгоритмов, которые включают в себя фиксированный набор предопределённых шагов. Машинное обучение сейчас представляет собой быстро развивающуюся отрасль. Это связано с увеличением вычислительных мощностей и накоплением знаний, появлением совокупности научно обоснованных и эффективных подходов.


Как связаны между собой машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект?


Машинное обучение – это область, в которой исследуются и применяются модели, обучающиеся на входных данных. Оно является одним из направлений искусственного интеллекта.


Нейронные сети – одно из семейств моделей машинного обучения.


Искусственный интеллект – группа методов с использованием различных алгоритмов, в том числе на основе машинного обучения, направленных на создание интеллектуальных машин. Сильный искусственный интеллект способен решать повседневные задачи человека, а слабый – выполнять лишь узконаправленные задачи, например, различать разнообразные объекты, объединять в группы похожие изображения. При работе с такими моделями человек передаёт им часть знаний и тем самым ускоряет собственную работу.


Основные направления в machine learning


  • Обучение с учителем (supervised learning)

Для анализа используются размеченные данные, все объекты заранее промаркированы. Например, для обучения модели представлены фотографии с кошками и собаками с соответствующими метками. Задача – научиться различать этих животных.


  • Обучение без учителя (unsupervised learning)

При обработке массивов информации нет описания или меток объектов, алгоритм должен самостоятельно выявлять закономерности, взаимосвязи и зависимости в данных. Обучение без учителя применяется для поиска похожих текстов, изображений и документов, визуализации и выявления аномалий.


  • Обучение с подкреплением (reinforcement learning)

Машина ищет оптимальные действия для выполнения поставленной задачи в различных условиях. Например, модель космического корабля совершает посадку. На основании информации о меняющемся окружении необходимо адаптировать способ действия. Оптимизированные шаги и есть результат обучения.


Какие задачи решает машинное обучение?


Машинное обучение помогает в решении экономических и социально значимых проблем. Основные классы задач, решаемых с помощью machine learning:


  • Регрессия – это прогнозирование числового значения на основе выборки объектов с различными признаками. Например, оценка платёжеспособности заёмщика, ожидаемого дохода компании или цены квартиры на рынке недвижимости.

  • Классификация – отнесение объектов на основе имеющихся параметров к одному из предопределённых классов. В рамках работы Центра изучения и сетевого мониторинга молодёжи именно качественная классификация помогает выявить деструктивный контент среди текстовых или визуальных объектов. Ежедневно благодаря машинному обучению анализируется более миллиона изображений и текстов.

  • Кластеризация – объединение похожих данных в группы (кластеры). Например, поиск сообществ, похожих по контенту, или объединение схожих по смыслу постов в социальной сети.

  • Прогнозирование временного ряда – работа с данными, полученными в определённый период времени, и предсказание на их основе значений в задаваемый исследуемый период. Решение этой задачи позволяет спрогнозировать сейсмическую активность или изменение стоимости ценных бумаг.

Также существуют вспомогательные задачи, которые можно решить с помощью machine learning – распознавание текста на изображениях, детекция символов, идентификация речи и так далее.


Машинное обучение и анализ данных


По мнению доктора физико-математических наук, профессора МФТИ, специалиста в области машинного обучения Константина Воронцова, интеллектуальный анализ данных в целом основывается на подходах и методах машинного обучения. ML занимается построением математических моделей для обобщения информации, а анализ данных как прикладная дисциплина позволяет решать конкретные практические задачи. Модели помогают исследовать и обрабатывать гигантские потоки информации, выявлять закономерности.


В каких сферах применяют machine learning?


Машинное обучение активно используется во многих отраслях экономики. Например, в бизнесе широко применяются модели для предсказания поведения клиентов, создания рекомендательных систем, кластеризации аудитории для настройки показов рекламы (объединение людей в группы по схожим интересам, возрасту или социальному положению). Например, такой метод, как анализ временных рядов, необходим для глубокого понимания происходящих бизнес-процессов, в частности, динамики закупок и продаж товаров, посещаемости сайта и охвата пользователей.


В медицине machine learning помогает анализировать данные различных исследований состояния здоровья пациента. Умные системы на базе ML могут по рентгеновскому снимку выявлять патологии или предсказывать вероятность наличия какого-либо заболевания по совокупности результатов анализов.


В промышленности с помощью моделей машинного обучения внедряется автоматизация технологических процессов. Это позволяет снижать затраты на выпуск продукции и увеличивать производительность.


В сельском хозяйстве с использованием подходов машинного обучения были запущены первые беспилотные комбайны. Автопилот помогает управлять транспортом в то время, когда комбайнёр следит за процессом жатвы.  

 

ML также позволяет обеспечивать безопасность в реальном мире и цифровом пространстве. Например, машинное обучение помогает автоматически вычислять мошеннические транзакции среди многочисленных банковских операций, контролировать заданный периметр и использовать системы биометрического распознавания.


Машинное обучение широко применяется в рамках работы Центра изучения и сетевого мониторинга молодёжи. Цифровое пространство – непрерывно обновляемая среда, которая ежесекундно пополняется полезным, нейтральным и деструктивным контентом. В целях мониторинга и анализа негативных явлений в Интернете специалисты Центра разрабатывают или адаптируют существующие модели машинного обучения. ML значительно упрощает поиск потенциально опасной для пользователей информации среди большого объёма сетевых данных.


Перспективы развития машинного обучения: будет ли искусственный интеллект умнее человека?


Machine learning в перспективе освободит человека от выполнения рутинных операций и сделает его труд более эффективным. Благодаря этому жизнь станет легче, а компьютеры – ещё умнее. Несмотря на большие успехи в области искусственного интеллекта, современное машинное обучение и другие подходы пока не могут заменить человеческий интеллект. Модели занимаются статистическим обобщением свойств объектов, но помимо общих характеристик также существуют особенности, которые можно определить только методом «ручного» анализа. На данный момент это единственная возможность выявлять единичные (уникальные) признаки, распознавать сложные объекты и новые явления во всей их полноте.


У машинного обучения огромные перспективы, капиталовложения в ML постоянно растут. Это те технологии, которые поменяют мир точно так же, как когда-то его изменило изобретение полупроводников или лазера. Сегодня исследовательское сообщество и инженеры стремятся облегчить повседневную жизнь с помощью machine learning и расширить горизонты человеческого знания.


Дополнительные материалы:


Нейросети и дети: как технологии защищают от цифровых угроз? 



Вернуться к списку