Основы машинного обучения

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это технология, с помощью которой компьютер учат понимать информацию, делать выводы на основе примеров, а не четких правил. Например, если человек любит определенные фильмы, система рекомендаций может «угадать», какие еще кинокартины ему понравятся, потому что она проанализировала вкусы многих людей и нашла закономерности.

Основу машинного обучения составляют специальные алгоритмы — математические модели, которые анализируют данные и делают предсказания. Они бывают разные, но все работают по одному принципу: изучают входные данные, выявляют связи и строят правила, на основе которых потом делают выводы.

Основу обучения машинного интеллекта заложил известный ученый Алан Тьюринг, который в середине 20 века предложил концепцию «думающей машины». Он использовал идею создания искусственных нейронов, которые могли бы действовать так, как работают нейроны в человеческом мозге.

Чуть позже были разработаны нейронные сети, которые решили проблему классификации: начали искать закономерности в разрозненных данных. Но на этом развитие машинного обучения остановилось, так как технические возможности компьютеров на тот момент не позволяли проводить сложные расчеты для обучения моделей.

Новая волна развития машинного обучения наступила в 1980-х годах, когда был разработан метод опорных векторов и обратного распространения ошибки для обучения нейронных сетей. На основе этих алгоритмов в 1997 году была создана компьютерная программа, которая впервые смогла обыграть действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

Практическое применение этих алгоритмов еще долгое время было под вопросом, но новый прорыв в этой области совершила компания Google, которая смогла создать модель, распознающую изображения. В наши дни поиском по картинке никого не удивишь, но на тот момент это было чем-то необыкновенным.

Сегодня мы становимся свидетелями бума развития генеративных нейросетей, которые основаны на алгоритмах машинного обучения. Самая известная из них ― Chat GPT, в которой с каждым обновлением добавляются новые функции. Так сравнительно недавно она научилась распознавать объекты на видео в режиме онлайн и управлять компьютером пользователя.

Специфика машинного обучения заключается в том, чтобы научить компьютер находить закономерности в большом объеме данных, делать на их основе прогнозы и принимать решения. Чтобы научить компьютер всем этим действиям, необходимо использовать размеченные данные, которые можно однозначно интерпретировать. После того, как обучение будет пройдено, компьютер сможет самостоятельно классифицировать входящие данные и выдавать запрошенный результат.

В этом случае модель обучается на данных, которые уже были расставлены человеком заранее. Основная цель ― научить модель обрабатывать новые данные, метки для которых не известны. Например, у нас есть 10 тысяч писем, которые помечены как спам. На их основе модели нужно научиться определять, какие новые письма стоит помещать в папку «Спам» и не показывать пользователям.

Это метод обучения модели на неразмеченных данных. Суть в том, чтобы обучить модель находить закономерности в данных самостоятельно и объединять их по этим параметрам. Например, чтобы модель могла найти в базе данных старых клиентов, которым стоит звонить и предлагать новые услуги компании.

В этом случае модель обучается так, что когда она делает правильный вывод, получает награду. Суть метода в том, чтобы научить модель находить оптимальный способ выполнения задачи. Таким образом обучают ИИ в компьютерных играх, чтобы они действовали нелинейно и не давали игрокам заскучать.

Этот метод обучения предполагает, что модели дают данные, которые размечены только частично. Она должна сама научиться размечать данные, у которых нет меток. К примеру, так обучают модели для распознавания изображений в поиске.

При этом методе модель самостоятельно обучается на неразмеченных данных, чтобы проставлять собственные метки. Так работают, например, алгоритмы, которые подсказывают следующее слово при наборе текста на смартфоне.

Это сложный способ, который предполагает обучение модели на одном типе задач, а использование на другом. Такой подход экономит ресурсы. Например, модель, которая умеет распознавать кошек на фотографии, можно применять для поиска любых животных на изображениях.

Специалисты по работе с данными занимаются непосредственной разработкой, обучением и тестированием моделей машинного обучения. Data Scientists собирают данные, очищают их, далее выбирают алгоритмы обработки, настраивают модели и оценивают качество получившегося результата.

Инженеры машинного обучения специализируются на внедрении моделей в производство. Это могут быть как реальные заводы, так и модели, которые помогают программистам писать код. Они также следят за работоспособностью моделей и настраивают их параметры, чтобы повысить точность работы.

Инженеры данных занимаются подготовкой данные для дальнейшего использования. Они собирают их по разным базам, очищают и создают инфраструктуру для хранения и обработки.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, вам подойдет курс «Профессия Data Scientist» от ProductStar. С его помощью вы изучите основы программирования, узнаете, что такое нейронные сети и как их создавать самостоятельно, и познакомитесь с тремя специализациями Data Science. В процессе обучения вы сможете выполнить несколько проектов для портфолио, а специалисты Карьерного центра помогут найти работу по выбранной специализации.

Сейчас машинное обучение применяют во всех сферах деятельности человека, где есть цифровые данные: от медицины до общественного транспорта.

Уже созданы модели, которые могут ставить диагнозы больным по анализам с точностью до 90%, тогда как обычные врачи ставят корректные диагнозы только в 76% случаев. Кроме того, есть модели, с помощью которых разрабатывают новые формулы лекарств, а также алгоритмы, предсказывающие вспышки вирусных инфекций.

Во многих банках давно применяют алгоритмы, которые анализируют заявки клиентов на кредиты и выдают решение: стоит ли давать деньги этому человеку. Там же применяются алгоритмы, которые выявляют мошенников и блокируют их транзакции. На финансовых биржах работают роботы, которые торгуют акциями и облигациями.

Большинство маркетплейсов имеют рекомендательные системы, которые могут посоветовать человеку, к примеру, приобрести средства для ухода за обувью после покупки пары ботинок. А у крупных онлайн-кинотеатров есть системы, которые считывают историю просмотров пользователей и на ее основе рекомендуют другие фильмы с похожими параметрами.

У многих крупных автомобильных концернов есть системы, которые помогают водителям в дороге: считывают дорожные знаки и подсказывают, где нужно снизить скорость. В США, например, работают такси без водителей, а в современные автомобили встраивают систему автопилота. Кроме того, алгоритмы машинного обучения помогают анализировать трафик и настраивать светофоры, чтобы избежать пробок.

Некоторые социальные сети включают системы автоматической модерации, которые позволяют фильтровать чувствительный контент и блокировать спамеров. Также модели машинного обучения используются для показа пользователям рекламы, которая их точно заинтересует.

Многие платформы для самостоятельного обучения используют алгоритмы по созданию персональных программ для студентов. Например, Coursera и Duolingo меняют программу обучения в зависимости от успеваемости. Кроме того, многие платформы для обучения встраивают автоматическую проверку работ учеников с помощью ML-моделей.

Модели машинного обучения помогают специалистам прогнозировать спрос на энергию и в зависимости от этого нагружать генерацию. Это экономит ресурсы и помогает экологии.

В сфере АПК технологии машинного обучения позволяют точно выверять время посадки растений, анализировать состав почвы и составлять формулы удобрений.

На заводах работают модели машинного обучения, которые занимаются контролем качества выпускаемой продукции с помощью компьютерного зрения. Они также позволяют определять параметры работы установок, чтобы сырье разного качества в итоге превращалось в продукт с заранее заданными свойствами.

Во многих компаниях вместо пропусков для входа в офис уже применяют систему распознавания лиц. Эта же технология помогает уберечь данные пользователей смартфонов, даже если их украдут. В московском метро тоже работает система распознавания лиц, которая помогает искать преступников, находящихся в розыске.

Большинство дизайнеров использует генеративные нейросети в работе, чтобы создавать иллюстрации и макеты для будущих сайтов. Также нейросети помогают авторам писать статьи, а музыкантам делать музыку для своих проектов.

Машинное обучение ― одна из самых перспективных областей человеческих знаний. Ее развитие позволит современным специалистам тратить меньше сил и времени на рутинные задачи, и сконцентрироваться на решении важных вопросов и саморазвитии.