Машинное обучение — что это такое, где используется, чем отличается от глубокого обучения

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его точность.

Машинное обучение является важным компонентом растущей области науки о данных. Благодаря использованию статистических методов алгоритмы обучаются делать классификации или прогнозы, раскрывая ключевые идеи в рамках проектов интеллектуального анализа данных. Эти идеи впоследствии влияют на принятие решений в приложениях и компаниях, в идеале влияя на ключевые показатели роста. Поскольку большие данные продолжают расширяться и расти, рыночный спрос на специалистов по данным будет расти. Подобрать курсы по машинному обучению можно на агрегаторе https://choosecourse.ru/machine-learning

Поскольку deep learning и машинное обучение, как правило, используются взаимозаменяемо, стоит отметить нюансы между ними. Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — все это подобласти искусственного интеллекта. Однако глубокое обучение на самом деле является подобластью машинного обучения, а нейронные сети — подобластью глубокого обучения.

Глубокое обучение и машинное обучение отличаются тем, как обучается каждый алгоритм. Глубокое обучение автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя часть необходимого ручного вмешательства человека и позволяя использовать большие наборы данных.

«Глубокое» машинное обучение может использовать помеченные наборы данных, также известные как контролируемое обучение, для информирования своего алгоритма, но для этого не обязательно требуется помеченный набор данных. Он может принимать неструктурированные данные в необработанном виде (например, текст, изображения) и может автоматически определять набор признаков, отличающих разные категории данных друг от друга. В отличие от машинного обучения, для обработки данных не требуется вмешательство человека, что позволяет масштабировать машинное обучение более интересными способами. Глубокому обучению и нейронным сетям в первую очередь приписывают ускорение прогресса в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи.

Классическое или «неглубокое» машинное обучение в большей степени зависит от вмешательства человека. Эксперты-люди определяют набор функций, чтобы понять различия между входными данными, обычно требуя более структурированных данных для изучения.

Нейронные сети или искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из слоев узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет соответствующий вес и порог. Если выход любого отдельного узла превышает указанное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на следующий уровень сети. В противном случае данные не передаются на следующий уровень сети. «Глубокое» в глубоком обучении просто относится к глубине слоев в нейронной сети. Нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев, включая входные и выходные данные, может считаться алгоритмом глубокого обучения или глубокой нейронной сетью. Нейронная сеть, которая имеет только два или три слоя, — это просто базовая нейронная сеть.

Машинное обучение — это не научная фантастика. Он уже широко используется предприятиями во всех секторах для продвижения инноваций и повышения эффективности процессов. В 2021 году 41% компаний ускорили внедрение ИИ из-за пандемии. Эти новички присоединяются к 31% компаний, которые уже используют ИИ в производстве или активно тестируют технологии ИИ.

• Безопасность данных : модели машинного обучения могут выявлять уязвимости в системе безопасности данных до того, как они превратятся в бреши. Анализируя прошлый опыт, модели машинного обучения могут предсказывать будущие действия с высоким риском, чтобы можно было заблаговременно снизить риск.
• Финансы : банки, торговые брокеры и финтех-фирмы используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации торговли и предоставления финансовых консультационных услуг инвесторам. Bank of America использует чат-бота Erica для автоматизации поддержки клиентов.
• Здравоохранение : машинное обучение используется для анализа массивных наборов медицинских данных, чтобы ускорить поиск методов лечения и излечения, улучшить результаты лечения пациентов и автоматизировать рутинные процессы для предотвращения человеческих ошибок. Например, IBM Watson использует интеллектуальный анализ данных, чтобы предоставить врачам данные , которые они могут использовать для персонализации лечения пациентов.
• Обнаружение мошенничества : ИИ используется в финансовом и банковском секторе для автономного анализа большого количества транзакций для выявления мошеннических действий в режиме реального времени. Компания Capgemini, предоставляющая технологические услуги, утверждает, что системы обнаружения мошенничества, использующие машинное обучение и аналитику, сокращают время расследования мошенничества на 70% и повышают точность обнаружения на 90% .
• Розничная торговля : исследователи и разработчики ИИ используют алгоритмы машинного обучения для разработки механизмов рекомендаций ИИ, которые предлагают релевантные предложения продуктов на основе прошлых выборов покупателей, а также исторических, географических и демографических данных.

Возрождение интереса к машинному обучению связано с теми же факторами, которые сделали интеллектуальный анализ данных и байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Такие вещи, как растущие объемы и разнообразие доступных данных, более дешевая и мощная вычислительная обработка и доступное хранение данных.

Все это означает, что можно быстро и автоматически создавать модели, способные анализировать большие и сложные данные и получать более быстрые и точные результаты — даже в очень больших масштабах. И, создавая точные модели, у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.

Есть десятки различных алгоритмов на выбор, но нет лучшего или подходящего для любой ситуации. Во многих случаях приходится прибегать к методу проб и ошибок. Но есть несколько вопросов, которые вы можете задать, чтобы сузить свой выбор.

• Каков размер данных, с которыми вы будете работать?
• С каким типом данных вы будете работать?
• Какие идеи вы ищете из данных?
• Как эти идеи будут использоваться?

Если выбирать по популярности, то Python получает одобрение благодаря множеству доступных библиотек, а также широкой поддержке. Python идеально подходит для анализа данных и интеллектуального анализа данных и поддерживает множество алгоритмов (для классификации, кластеризации, регрессии и уменьшения размерности) и моделей машинного обучения.

Для тех, кто заинтересован в обучении необходимо выполнить несколько требований, чтобы добиться успеха в этой области. Эти требования включают в себя:

1. Базовые знания языков программирования, таких как Python, R, Java, JavaScript и др.
2. Среднее знание статистики и вероятности
3. Базовые знания линейной алгебры. В модели линейной регрессии линия проводится через все точки данных, и эта линия используется для вычисления новых значений.
4. Понимание исчисления
5. Знание того, как очистить и структурировать необработанные данные в нужный формат, чтобы сократить время, необходимое для принятия решений.