Сьогодні комп’ютери пишуть картини, алгоритми складають вірші і класифікують фотографії. Роботи самостійно пересуваються у навколишньому середовищі, а деякі з них навіть самі вміють приймати різні рішення. Усе це можливо завдяки машинному навчанню.

Пропонуємо розібратися, що таке машинне навчання, як воно працює і в яких індустріях використовується сьогодні.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (або Machine Learning, ML) належить до методів штучного інтелекту, які вчать комп’ютер самостійно вирішувати різні завдання. Комп’ютери проводять аналітичну роботу і визначають закономірності набагато швидше за людей завдяки заздалегідь завантаженим даним і спеціальним алгоритмам.

Алгоритми визначаються залежно від того, яке завдання необхідно вирішити і якими даними володіють розробники. Набір навчальних даних надають алгоритмам, які з їхньою допомогою обробляють різні запити.

Як правило, комп’ютерам потрібен великий обсяг інформації і статистики, щоб навчитися створювати правильні й потрібні прогнози.

Види машинного навчання

Класичне

Класичне навчання буває з учителем і без нього. Якщо машина тренується виконувати завдання з учителем, вона отримує розмічені дані. Таким чином, комп’ютеру вдається швидше видавати результати.

Якщо алгоритми тренуються без учителя, їм доводиться самостійно аналізувати інформацію й шукати закономірності. Такий підхід може тривати довше, однак розробникам не потрібно готувати базу даних заздалегідь.

З підкріпленням

Навчання з підкріпленням використовується для того, щоб роботи навчилися виживати в різних середовищах і адаптуватися до ситуації. Такий метод також застосовують для навчання персонажів в іграх і безпілотних автомобілів. Їм необхідно узагальнити ситуацію й отримати з неї вигоду.

Ансамблі

Якщо розробники використовують метод ансамблів, вони збирають разом кілька машин із різними методами навчання. Далі машини вчаться виправляти помилки одне одного.

Глибоке

Глибоке навчання використовується для нейромереж. Завдяки йому нейронні мережі виконують завдання комп’ютерного зору, розпізнавання мови й машинного перекладу.

Для чого потрібне ML: де і хто застосовує технологію

Сьогодні існує безліч застосувань машинного навчання. Наприклад, технологія допомагає:

• розпізнавати мову віртуальних помічників;
• розпізнавати рукописні букви;
• визначати мови;
• пропонувати рекомендації на сайтах;
• шукати документи;
• визначати підозрілі транзакції;
• прогнозувати вартість валют;
• аналізувати попит;
• навчати розумну техніку.

Технологія машинного навчання розвиває безліч різних індустрій. Серед сфер, де вона застосовується — бізнес, медицина, фінансова галузь, промисловість і IT-сфера.

Target

Американська торговельна мережа Target використовує машинне навчання для того, щоб передбачати поведінку покупців. На основі даних про покупки алгоритми визначають зміни в житті, інтереси й потреби клієнтів, щоб пропонувати їм рекламу актуальних для них товарів.

Google

Весною 2019 року корпорація Google відкрила нову лабораторію з робототехніки й розвитку машинного навчання.

Спільно з дослідниками з MIT та інших американських університетів Google створила робота TossingBot, який тренується на власному досвіді завдяки технології машинного навчання. Він навчився підбирати різні предмети й закидати їх у певні контейнери.

Також Google створює робота, який застосовуватиме машинне навчання для орієнтування й пересування в незнайомих просторах.

Майбутнє машинного навчання

Експерти з машинного навчання передбачають, що вже до 2021 року загальні інвестиції в розвиток технології становитимуть майже $58 млрд. У результаті будуть розроблені складніші нейромережі, які стануть основою для розумніших пристроїв із новими можливостями.

Фахівці сходяться на думці: у майбутньому голосові асистенти стануть кориснішими, захисні програми будуть досконалішими, безпілотні автомобілі зможуть самі орієнтуватися в просторі і скорочувати затори, а пацієнти отримають індивідуальну медичну допомогу.