Что такое машинное обучение и как оно работает

Машинное обучение постепенно проникает в самые разные сферы нашей жизни. Врачам алгоритмы помогают определять заболевания на ранней стадии, водителям – снижать риски на дороге, а трейдерам – прогнозировать движение цены и находить лучшие точки входа в сделку. Рассказываем, как работает машинное обучение, где оно применяется и какое будущее его ждет.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта (ИИ), которая занимается созданием алгоритмов, способных самостоятельно обучаться и совершенствоваться на основе данных. Оно позволяет компьютерам выявлять закономерности в данных и принимать решения, не будучи запрограммированными на это.

Читайте также: Топ-7 областей, в которых применяется машинное обучение

Алгоритмы машинного обучения работают путем анализа больших объемов данных и поиска взаимосвязей между различными переменными. Затем они используют эту информацию для прогнозирования или принятия решений в отношении новых данных. Например, алгоритм машинного обучения может быть обучен на наборе данных о покупках клиентов, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью купят определенный продукт в будущем.

Как оно работает

Существует три основных типа алгоритмов машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Каждый имеет свои сильные и слабые стороны, а выбор алгоритма зависит от конкретной задачи и набора данных. Давайте рассмотрим их подробнее.

Обучение с учителем

Этот тип алгоритма предполагает обучение модели на наборе маркированных данных, которые уже распределены по категориям или классифицированы. Каждая точка данных связана с соответствующей выходной меткой. Алгоритм учится на помеченных данных и использует их для прогнозирования или классификации новой информации. К этому типу обучения относятся:

• Классификация изображений. Набор данных делится на две части – обучающую и проверочную. Первая используется для обучения модели, а вторая – для оценки эффективности. Модель должна минимизировать разницу между прогнозируемыми и фактическими выходами на обучающем множестве. Классификация изображений используется во многих приложениях, таких как распознавание лиц, обнаружение объектов и медицинская визуализация
  
• Обнаружение спама. Модель обучается на основе характеристик электронных писем – таких, как отправитель, тема и содержание письма, чтобы определять признаки, которые часто встречаются в спам-сообщения. Эта технология используется в большинстве почтовых клиентов – например, Gmail и Yahoo, для отсеивания нежелательных писем
  
• Прогнозирование цен акций. В этом случае набор данных состоит из исторических цен на акции, рыночных тенденций и экономических показателей. Модель учится определять признаки, которые наиболее важны для цены акции, и сопоставляет эти признаки с правильной меткой

Обучение без учителя

Такой тип обучения не предполагает наличия доступных маркированных данных – алгоритм должен самостоятельно обнаружить закономерности и взаимосвязи. К этому типу обучения относятся:

• Кластеризация. Это метод, используемый для объединения похожих точек данных на основе их характеристик или особенностей. Он может быть полезен для выявления закономерностей – например, определения сегментов потребителей на основе их покупательского поведения или группировки похожих новостных статей на основе их содержания
  
• Сокращение размерности. Данный метод используется для визуализации данных высокой размерности или снижения вычислительной сложности моделей машинного обучения. Одним из популярных алгоритмов является анализ главных компонент (PCA). Он помогает помочь выявить основную структуру данных и уменьшить количество признаков, необходимых для их представления
  
• Обнаружение аномалий. Этот алгоритм часто используется для обнаружения мошенничества или аномалий в финансовых операциях, выявления неисправного оборудования в производственном процессе или обнаружения необычного поведения в сети

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением подразумевает, что модель самостоятельно принимает решения и получает обратную связь в виде вознаграждений или наказаний. К этому типу обучения относятся:

• Автономное вождение. Исследователи из Nvidia используют обучение с подкреплением, чтобы модели могли ориентироваться в различных условиях, включая городские улицы, шоссе и проселочные дороги
  
• Игровой ИИ. Обучение с подкреплением широко используется в играх со сложным окружением и множеством целей – например, в Dota 2 от OpenAI. Модель учится управлять командой героев и координировать их действия для достижения цели – уничтожения базы вражеской команды. Процесс обучения включает в себя тысячи игр против самого себя и против игроков-людей
  
• Робототехника. Обучение с подкреплением имеет множество применений в робототехнике. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали основанный на этом методе алгоритм захвата предметов. А робот Spot от Boston Dynamics использует обучение с подкреплением для навигации в сложных условиях

Проблемы машинного обучения

Но несмотря на впечатляющие успехи, у машинного обучения все еще существует ряд проблем, которые необходимо решить.

Предвзятость и справедливость

Модели машинного обучения могут наследовать и усиливать общественные предубеждения. Например, если система распознавания лиц обучается на наборе данных, в котором преобладают мужчины и белые, она может с трудом распознавать людей другой расы или пола. Это приведет к несправедливому отношению и дискриминации, особенно в таких контекстах, как прием на работу, кредитование и уголовное правосудие.

Интерпретируемость и объяснимость

Понять, как именно модели машинного обучения приходят к конкретным прогнозам, бывает крайне сложно. Отсутствие прозрачности может стать препятствием для массового внедрения ИИ-технологий. Особенно в таких ответственных сферах, как здравоохранение, где ошибочные решения могут иметь серьезные последствия.

Качество и количество данных

Машинное обучение опирается на большие объемы данных. Однако их качество может повлиять на производительность и привести к неточным прогнозам. Кроме того, количество доступных данных может быть ограничено из соображений конфиденциальности, что затруднит разработку эффективных моделей.

Надежность и безопасность

Модели машинного обучения могут быть уязвимы к атакам злоумышленников. Намеренный ввод искаженных данных в обучающий набор позволит хакерам манипулировать поведением модели.

Подводим итоги

Машинное обучение представляет собой быстро развивающуюся область с множеством захватывающих возможностей. Но несмотря на достигнутый за последует годы прогресс, оно все еще требует дальнейших исследований и разработок для обеспечения надежности, этичности и достоверности работы моделей.

Решение перечисленных выше проблем потребует совместных усилий исследователей, практиков, политиков и широкой общественности. Исследователи должны и далее разрабатывать инновационные методы и технологии для решения этих проблем. Практики – убедиться, что они используют лучшие методики для обучения и оценки ИИ-моделей. Политики обязаны обеспечить этичный и ответственный подход к созданию и внедрению алгоритмов машинного обучения, а широкая общественность – принять участие в обсуждении, которое поможет обеспечить справедливое распределение его преимуществ.

Топ криптоплатформ | Апрель 2024

BingX Перейти →

Bitget Перейти →

Exodus Перейти →

BYDFI Перейти →

OKX Перейти →