Как использовать машинное обучение для анализа данных

Машинное обучение — сфера искусственного интеллекта, где компьютеры обучаются делать выводы на основе предоставленных данных. Машину не программируют на решение отдельно взятой задачи: система набирается “опыта” и отталкиваясь от приобретенных знаний, выполняет в дальнейшем действия из аналогичной категории.

Как учатся машины?

Теоретически это близко к системе, по которой обучается человек. Как учат ребенка узнавать ложку? Мы показываем ложки, показываем не-ложки, учим сравнивать и видеть разницу. Постепенно ребенок безошибочно отличает ложку от вилки, мамы, яблока. С компьютером приблизительно история аналогичная.

Важно понимать: машинное обучение https://cotvec.com/uslugi/upravleniye-dannymi/data-science-machine-learning/ — не магия, не случайная цепь событий, а результат строго определенных действий. Ребенок может научиться отличать ложку от тарелки в детском саду, кафе, столовой — но компьютер этому не научится самостоятельно. Поэтому важно выбрать подходящий метод обучения и постоянно контролировать процесс.

Существуют пять основных подходов к обучению, каждый используется для решения различных задач — от распознавания изображений до вождения автомобиля.

Обучение с учителем

Самый популярный метод. Тут машина — ученик, человек — репетитор. Алгоритм обучается на структурированных данных, где каждому примеру соответствует правильный ответ.

Примерная схема такова. AI-тренер предоставляет системе множество изображений с подписями: “кот”, “собака”, “машина”, пр. Алгоритм изучает особенности, характерные для указанного класса, и учится делать “предсказания”. Если компьютер ошибается — “учитель” указывает на ошибку, модель корректирует поведение, итерация повторяется.

Решение идеально подходит для классификации (определения категории), и регрессии (предсказания численных значений).

Обучение без учителя

Более сложная система: алгоритм работает без явных инструкций. Тут нет правильных и неправильных ответов — есть только большой массив данных, а задача алгоритма — самостоятельно обнаружить внутренние закономерности. Метод отлично подходит для исследовательского анализа, когда заранее неизвестно, что какие закономерности обнаружатся. Это отличное решение и для обработки потока Big Data.

Методика используется для кластеризации (группировки похожих элементов без меток) и выявления аномалий.

Частично контролируемое обучение

Гибридный подход: модель обучается на данных, часть которых размечена, а часть — нет. Допустим, есть миллион изображений, но размечены 10 тысяч. Модель сначала учится на этой размеченной выборке, затем начинает распознавать закономерности на неразмеченных данных. Так можно сократить временные затраты на обучение, сняв нагрузку с AI-тренеров.

Машины, обученные таким образом, умеют хорошо распознавать лица, работают с медицинскими снимками.

Обучение с подкреплением

Это подход, который близок к тому, как учатся живые существа. Здесь алгоритм взаимодействует с окружающей средой и учится на основе опыта, получая поощрения за правильные действия и "штрафы" за ошибочные.

Таким образом происходит, например, обучение беспилотных автомобилей. По этому же принципу компьютеры учатся играть в шахматы или другие интеллектуальные игры, в которых невозможно прописать все ситуации заранее.

Глубинное обучение

Это современное направление машинного обучения, вдохновленное работой человеческого мозга. В основе его — многослойные нейронные сети. Обученные таким образом системы способны обрабатывать изображения, видео, звук, текст — и делать это на невероятно высоком уровне точности.

Распознавание объектов на фото и видео, перевод текста, работа голосовых ассистентов, генерация изображений и текста — все эти задачи выполняют компьютеры, обученные таким способом.

Словом, методов обучения много, и выбирают методику исходя из типа данных и доступных ресурсов. Где-то важна высокая точность, где-то необходимо быстро обработать большой массив данных. В любом случае выбор делает человек, а машина только учится и выполняет заданные действия.

---

Главная - Микросхемы - DOC - ЖКИ - Источники питания - Электромеханика - Интерфейсы - Программы - Применения - Статьи