Что такое машинное обучение и почему это важно
Опубликовано: 2018-06-12Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение — три самых модных слова в отрасли сегодня. И часто мы склонны использовать термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) как синонимы. Однако эти два термина очень разные — машинное обучение является одним из важнейших аспектов гораздо более широкой области ИИ.
Нидхи Чаппелл, руководитель отдела машинного обучения в Intel , точно выразил это следующим образом :
«ИИ — это в основном интеллект — то, как мы делаем машины интеллектуальными, а машинное обучение — это реализация поддерживающих его вычислительных методов. Я думаю об этом так: ИИ — это наука, а машинное обучение — это алгоритмы, которые делают машины умнее».
Таким образом, говоря простыми словами, ИИ — это область, которая включает в себя превращение машин в «интеллектуальные и умные» единицы, тогда как МО — это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается обучением компьютера «учиться» выполнять задачи самостоятельно. .
Разница между наукой о данных, машинным обучением и большими данными!
Теперь давайте углубимся в то, что такое машинное обучение.
Оглавление
Что такое машинное обучение?
Согласно SAS , «Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это направление искусственного интеллекта, основанное на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека».
Несмотря на то, что термин «машинное обучение» был в центре внимания лишь недавно, концепция машинного обучения существует уже давно, и самым ранним примером этого является машина « Энигма» Алана Тьюринга, которую он разработал во время Второй мировой войны. Сегодня машинное обучение окружает нас почти повсюду, от обычных вещей в нашей жизни до более сложных вычислений, связанных с большими данными. Например, самоуправляемый автомобиль Google и персональные рекомендации на таких сайтах, как Netflix, Amazon и Spotify, — все это результаты машинного обучения.
Как машины учатся?
Чтобы лучше понять вопрос «что такое машинное обучение», мы должны знать методы, с помощью которых машины могут «обучаться» сами по себе. Существует три основных способа, с помощью которых устройства могут научиться что-то делать: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. В то время как почти 70% машинного обучения контролируется, только около 10-20% обучения без учителя.
Контролируемое обучение
Обучение под наблюдением имеет дело с четко определенными и очерченными входными и выходными данными, а алгоритмы здесь обучаются с помощью помеченных тегов. При обучении с учителем алгоритм обучения получает как определенный набор входных данных, так и правильный набор выходных данных. Таким образом, алгоритм затем изменит структуру в соответствии с образцом, который он воспринимает в полученных входных и выходных данных. Это модель обучения с распознаванием образов, включающая такие методы, как классификация, регрессия, предсказание и повышение градиента.
Обучение с учителем обычно применяется в случаях, связанных с историческими данными. Например, используя исторические данные о транзакциях по кредитным картам, контролируемое обучение может прогнозировать будущие возможности ошибочных или мошеннических транзакций по картам.
Нейронные сети: приложения в реальном мире
Неконтролируемое обучение
В отличие от контролируемого обучения, в котором используются исторические наборы данных, неконтролируемое обучение — это приложения, в которых отсутствуют какие-либо исторические данные. В этом методе алгоритм обучения выходит за рамки данных, чтобы создать подходящую структуру — хотя данные лишены тегов, алгоритм разбивает данные на более мелкие фрагменты в соответствии с их соответствующими характеристиками, чаще всего с помощью дерева решений. Неконтролируемое обучение идеально подходит для приложений с транзакционными данными, таких как идентификация клиентских сегментов и кластеров с определенными атрибутами.
Алгоритмы обучения без учителя в основном используются при создании персонализированного контента для отдельных групп пользователей. Онлайн-рекомендации по торговым платформам и выявление выбросов данных — два отличных примера обучения без учителя.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением очень похоже на традиционный метод анализа данных, когда алгоритмы учатся методом проб и ошибок, после чего объявляют результаты с наилучшими возможными результатами. Обучение с подкреплением состоит из трех основных компонентов: агента, среды и действий. Агент здесь относится к учащемуся/лицу, принимающему решение; среда состоит из всего, с чем взаимодействует агент, а действия относятся к тому, что агент может выполнять.
Этот тип обучения помогает улучшать алгоритм с течением времени, поскольку он продолжает корректировать алгоритм по мере обнаружения в нем ошибок. Маршруты Google Maps — один из лучших примеров обучения с подкреплением.
Теперь, когда вы знаете, что такое машинное обучение, включая типы, в которых вы можете заставить машины учиться, давайте теперь посмотрим на различные приложения машинного обучения в современном мире.
Эти 6 методов машинного обучения улучшают здравоохранение
Почему машинное обучение важно в современном мире?
После того, что такое машинное обучение, следует следующий важный вопрос: «Какова важность машинного обучения?»
Основная цель машинного обучения — помочь организациям улучшить их общее функционирование, производительность и процесс принятия решений за счет изучения огромных объемов резервов данных. По мере того, как машины начинают учиться с помощью алгоритмов, это поможет предприятиям разгадывать такие закономерности в данных, которые помогут им принимать более эффективные решения без необходимости вмешательства человека. Помимо этого предварительного преимущества, машинное обучение имеет следующие преимущества:
Своевременный анализ и оценка
Алгоритмы машинного обучения, просеивая огромные объемы данных, таких как отзывы и взаимодействия клиентов, могут помочь вам провести своевременный анализ и оценку ваших организационных стратегий. Когда вы создаете бизнес-модель, просматривая несколько источников данных, вы получаете возможность увидеть соответствующие переменные. Таким образом, машинное обучение может помочь вам понять поведение клиентов, что позволит вам соответствующим образом оптимизировать стратегии привлечения клиентов и цифрового маркетинга.
Прогнозы в реальном времени стали возможными благодаря быстрой обработке
Одной из наиболее впечатляющих особенностей алгоритмов машинного обучения является то, что они очень быстрые, в результате чего обработка данных из нескольких источников происходит быстро. Это, в свою очередь, помогает делать прогнозы в реальном времени, которые могут быть очень полезны для бизнеса. Например,
- Анализ оттока . Он включает в себя определение тех сегментов клиентов, которые могут покинуть ваш бренд.
- Потенциальные клиенты и конверсия . Алгоритмы машинного обучения дают представление о моделях покупок и расходов различных сегментов клиентов, что позволяет компаниям разрабатывать стратегии, которые могут минимизировать потери и увеличить прибыль.
- Удержание клиентов . Алгоритмы машинного обучения могут помочь определить невыполненные работы в ваших политиках привлечения клиентов и маркетинговых кампаниях. Благодаря такой информации вы можете скорректировать свои бизнес-стратегии и улучшить общее качество обслуживания клиентов, чтобы сохранить свою клиентскую базу.
Преобразование отраслей
Машинное обучение уже начало трансформировать отрасли благодаря своей способности предоставлять ценную информацию в режиме реального времени. Финансовые и страховые компании используют технологии машинного обучения для выявления значимых закономерностей в больших наборах данных, предотвращения мошенничества и предоставления индивидуальных финансовых планов для различных сегментов клиентов. В сфере здравоохранения носимые устройства и фитнес-датчики на основе технологии машинного обучения позволяют людям заботиться о своем здоровье, что сводит к минимуму нагрузку на медицинских работников. Машинное обучение также используется в нефтегазовой отрасли для обнаружения новых источников энергии, анализа полезных ископаемых в недрах, прогнозирования отказов систем и так далее.
Изучите курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
Инженеры по машинному обучению: мифы против реальности
Конечно, все это лишь верхушка айсберга. Если вам интересно понять, что такое машинное обучение, лучше изучить технологию глубже. Мы надеемся, что смогли помочь вам понять, что такое машинное обучение, хотя бы поверхностно. Всегда есть так много всего, что нужно сделать и узнать, что простой вопрос «что такое машинное обучение» поможет лишь немного. Пришло время копнуть глубже и освоить технологию!
