Сегодня компьютеры пишут картины, алгоритмы сочиняют стихи и классифицируют фотографии, роботы самостоятельно передвигаются в окружающей среде, а некоторые из них даже сами умеют принимать различные решения. Все это возможно благодаря машинному обучению.

Предлагаем разобраться, что представляет собой машинное обучение, как оно работает и в каких индустриях используется сегодня.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (или Machine Learning, ML) относится к методам искусственного интеллекта, которые учат компьютер самостоятельно находить решения различных задач. Компьютеры проводят аналитическую работу и определяют закономерности быстрее людей с помощью заранее загруженных данных и специальных алгоритмов.

Алгоритмы определяются в зависимости от того, какую задачу необходимо решить и какими данными обладают разработчики. Набор обучающих данных предоставляют алгоритмам, которые с их помощью обрабатывают различные запросы.

Как правило, компьютерам требуется большой объем информации и статистики, чтобы научиться создавать правильные и нужные прогнозы.

Виды машинного обучения

Классическое

Классическое обучение бывает с учителем и без него. Если машина тренируется решать задачи с учителем, она получает размеченные данные. Таким образом, компьютеру удается быстрее выдавать результаты.

Если алгоритмы тренируются без учителя, им приходится самостоятельно анализировать информацию и искать закономерности. Такой подход занимает больше времени, однако разработчикам не нужно подготавливать базу данных заранее.

С подкреплением

Обучение с подкреплением используется, чтобы роботы научились выживать в различных средах и адаптироваться к обстановке. Такой метод также применяют для обучения персонажей в играх и беспилотных автомобилей. Им необходимо обобщить ситуацию и получить из нее выгоду.

Ансамбли

Если разработчики используют метод ансамблей, они собирают вместе несколько машин с разными методами обучения. Далее машины учатся исправлять ошибки друг друга.

Глубокое

Глубокое обучение используется для нейросетей. С его помощью нейронные сети выполняют задачи компьютерного зрения, распознавания речи и машинного перевода.

Почему необходимо ML: где и кто применяет технологию

Сегодня существует множество применений машинного обучения. Например, технология помогает:

• распознавать речь в виртуальных ассистентах;
• распознавать рукописные буквы;
• определять языки;
• предлагать рекомендации на сайтах;
• искать документы;
• определять подозрительные транзакции;
• прогнозировать стоимость валют;
• анализировать спрос;
• обучать умную технику.

Технология машинного обучения развивает множество различных индустрий. Среди сфер, где она применяется – бизнес, медицина, финансовая область, промышленность и IT-сфера.

Target

Американская торговая сеть Target использует машинное обучение, чтобы предсказывать поведение покупателей. На основе данных о покупках алгоритмы определяют перемены в жизни, интересах и нуждах клиентов, чтобы предлагать им рекламу актуальных для них товаров.

Google

Весной 2019 года корпорация Google открыла новую лабораторию по робототехнике и развитию машинного обучения.

Совместно с исследователями из MIT и других американских университетов Google создала робота TossingBot, который тренируется на собственном опыте благодаря технологии машинного обучения. Он научился подбирать различные предметы и забрасывать их в определенные контейнеры.

Также Google создает робота, который будет применять машинное обучение, чтобы ориентироваться и передвигаться в незнакомых пространствах.

Будущее машинного обучения

Эксперты машинного обучения предсказывают, что уже к 2021 году общие инвестиции в развитие технологии составят около $58 млрд. В результате будут разработаны более сложные нейросети, которые станут основой для более умных устройств с новыми возможностями.

Специалисты сходятся во мнении, что в будущем голосовые ассистенты станут полезнее, защитные программы будут совершеннее, беспилотные автомобили смогут сами ориентироваться в пространстве и сокращать пробки, а пациенты получат индивидуальную медицинскую помощь.