Машинное обучение представляет собой направление технологий искусственного интеллекта. Хотя общепринятого определения машинного обучения пока не выработано, отраслевые эксперты сходятся в понимании его назначения – это попытка заставить ИИ учиться и действовать как человек, а также постоянно находиться в процессе самообучения на основе представленных человеком данных о мире.
Машинное обучение характеризуют как направление ИИ, отвечающее за разработку алгоритмов и статистических моделей, которые используются компьютерными системами для выполнения задач без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и логические выводы. Такой подход хорошо показывает себя в работе с большими объемами данных, поскольку системы на основе предложенных закономерностей учатся более точно прогнозировать результаты.
Некоторые эксперты называют машинное обучение наиболее перспективным направлением технологий ИИ, в частности, ввиду его потенциального влияния на экономические, технологические и производственные процессы по мере достижения зрелости технологии. Так, аналитики считают, что машинное обучение способно помогать компаниям стимулировать рост за счет автоматизации и замены традиционных способов работы с данными. Используя ПО, которое анализирует очень большие объемы данных на высокой скорости, компании могут быстрее достигать результатов.
Машинное обучение основывается на идее, что между любой комбинацией данных, входных или выходных, имеется математическая связь. Исходя из этого допущения модель машинного обучения разрабатывает алгоритм на основе «скормленных» ей данных для того, чтобы сгенерировать сведения о взаимосвязи данных.
На сегодняшний день алгоритмы машинного обучения подразделяются на 4 категории:
- с учителем – в этом случае специалист по работе с данными дает обучаемой системе размеченные «преподавателем» обучающие данные для оценки существующих между ними корреляций. Алгоритмы, обученные таким образом, могут хорошо себя показывать в системах распознавания, к примеру, рукописного текста;
- без учителя – в этом случае алгоритмы обучаются без участия учителя, используя неразмеченные данные. В этом случае система учится самостоятельной категоризации получаемых данных и поиску закономерностей. Системы, обученные этим способом, эффективны в построении языковых моделей, а также в статистике и анализе данных, где могут использоваться для автоматизации очистки данных и поиска аномалий, что повышает качество прогнозов, которые можно сделать на их основе;
- с частичным привлечением учителя – этот способ представляет собой комбинацию двух названных выше категорий. При использовании этого метода системе предоставляется небольшое количество размеченных и большое – неразмеченных данных для обучения. Сначала данные с метками используются для обучения алгоритма машинного обучения. Затем алгоритм, обучившийся частично, сам помечает данные без меток. Такой способ подходит для создания моделей для работы с текстом;
- с подкреплением – этот способ представляет собой абстрактный подход, в рамках которого системе присваивается «вознаграждение», зачастую в форме баллов, за то, что она проходит через определенные шаги. Цель для обучающегося алгоритма – собрать наибольшее число баллов. Этот способ лучше всего работает в неопределенных и сложных средах данных, однако все еще уступает человеку, поэтому редко применяется из-за рисков ошибки. Основной отраслью его применения в последние годы была и остается индустрия развлечений, в частности, в видеоигровая отрасль.
Машинное обучение на практике
На практике машинное обучение применяется в различных зависимых от данных отраслях – к примеру, в банковской сфере, маркетинговых, статистических и социологических исследованиях, бизнес-планировании, инвестиционной отрасли, ритейле и других направлениях. Так, маркетплейсы и стриминговые сервисы используют машинное обучения для составления персональных пользовательских рекомендаций на основе предпочтений, покупок и отзывов, а крупные оффлайн-магазины и склады применяют большие данные и машинное обучения для отслеживания наличия и поиска товара на складах.
Алгоритмы машинного обучения используются в сфере инвестиций, где применяются для анализа рынка. В рамках такой работы алгоритмы отслеживают новости и выбирают наиболее выгодные активы для покупки. Используя прогнозную аналитику, система может предсказывать, как изменится стоимость определенных акций в течение установленного периода и корректировать данные после каждого важного события в этой отрасли. Так, по данным исследований консалтинговых агентств, около 50% хедж-фондов – инвестиционных фондов, нацеленных на получение максимальной прибыли при минимальных рисках – используют машинное обучение в процессе принятия решений об инвестировании, а также для оптимизации портфелей.
Машинному обучению нашлось место и в сельскохозяйственной отрасли. С помощью алгоритмов на основе ретроспективных данных можно прогнозировать цены на сельхозпродукцию, анализировать урожайность и оптимизировать использование земель, а также способствовать восстановлению экосистем. Также алгоритмы за счет анализа снимков помогают идентифицировать и бороться с болезнями сельскохозяйственных культур и вредителями.
Наука представляет собой еще одну большую область, в которой применение машинного обучения может привести к значительным результатам – и уже приводит к научным открытиям. Например, алгоритмы машинного обучения используют в молекулярной биологии для открытия новых соединений, создания новых материалов и лекарств. Так, в 2020 году нейросеть AlphaFold от DeepMind, созданная на основе машинного обучения, смогла смоделировать процесс сворачивания белка, что впоследствии может помочь биологам и медикам предсказывать и исправлять ошибки в сворачивании, которые ведут к нейродегенеративным заболеваниям и расстройствам.
Преимущества и недостатки
Как и любой другой подход машинное обучение не решение всех проблем. Если к его преимуществам относят возможность определения и поиска решений, на которые человек может не обратить внимания, автономность работы после настройки, повышение эффективности по прошествии времени за счет непрерывного обучения и наращивания опыта и обработку различных форматов данных в динамических, больших объемов и сложных сред данных, то к слабым сторонам, по мнению отраслевых экспертов, можно отнести:
- дороговизну и трудоемкость первичной подготовки алгоритма,
- зависимость от количества доступных данных,
- необходимость в больших первоначальных инвестициях,
- необходимость в наличии специалиста для корректной интерпретации представляемых системой результатов.
Мировой рынок машинного обучения
С учетом общей популярности технологий искусственного интеллекта и продолжающегося роста интереса к ИИ на фоне демократизации технологий, которая четко проявилась в 2023 году, интерес к машинному обучению также показывает рост. Эта тенденция, по мнению экспертов, сохранится в ближайшей перспективе. На 2023 год объем мирового рынка машинного обучения достиг отметки в $158,8 млрд, при этом годовой прирост составил 120% – такой показатель связан прежде всего с эффектом низкой базы, когда в 2022 году на фоне кризиса полупроводников, необходимых для развития высокотехнологичных отраслей, объем рынка снизился на 46%.
Вы можете дочитать этот и другие материалы сайта, оформив подписку.
