РОС-ПИАР
Портал питчинга российских PR-публикаций
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение позволяет обучать компьютеры, не используя при этом никаких инструкций и методов программирования. Единственное, что доступно системе – перечень шаблонов и логические выводы. Проще говоря, машину обучают на конкретных примерах и просят сделать аналогичное действие. Во многом это похоже на поведение человека. Технологии Machine Learning постепенно улучшают итоговые результаты, более детально прорабатывая все составляющие.
На протяжении долгого времени компьютеры использовались исключительно для решения задач, с которыми человек мог справиться самостоятельно. Со временем пришло понимание того, что ключевое преимущество машин заключается в скорости обработки данных. Они могут анализировать большие объемы информации за считанные секунды. Такого результата ни один человек достичь никогда не сможет. Компьютеру же достаточно задать необходимые условия, и он выполнит поставленную задачу. Именно так зародились технологии машинного обучения.
Распространенный метод обучения искусственного интеллекта – предоставление ему реальных кейсов, в которых говорится о том, как человек решал ту или иную задачу. Подобные примеры группируются в специальные наборы, так называемые датасеты. Благодаря им алгоритмы учатся классифицировать информацию, находить наиболее важную информацию, искать новые пути решения, составлять точные прогнозы. Постепенно датасеты увеличиваются, и алгоритмы обучения также начинают трансформироваться.
Сегодня искусственный интеллект применяется там, где простой человек не смог бы решить поставленную задачу. Яркий пример – система рекомендаций в музыкальных сервисах. По сути, в телефоне у каждого пользователя находится эксперт экстра-класса, который знает абсолютно всю музыку, созданную когда-либо человеком.
Как устроено машинное обучение
Машинное обучение строится на трех ключевых составляющих:
- массив данных – десятки тысяч примеров реальных решений, расчеты, статистическая информация и другие сведения, необходимые для обучения нейронных сетей;
- признаки – на них машины обращают внимание в процессе своего обучения. Чем меньше признаков и чем конкретнее они сформулированы, тем быстрее пройдет процесс обучения. Сложные модели имеют сотни тысяч, а то и миллионы различных параметров;
- алгоритмы – отвечают за поиск наиболее оптимального решения конкретной задачи. Как правило, существует сразу несколько способов решения. Система должна выбрать самый лучший.