Когда мы регистрируемся на вебинар через чат-бота или просим голосовой помощник включить любимую песню, то не задумываемся, как работают данные технологии. На первый взгляд, это простые инструменты, но за ними стоит сложный процесс разработки с элементами машинного обучения.
Машинное обучение и программирование — две разные технологии. Для создания программ разработчику необходимо написать алгоритм — определенную последовательность действий, благодаря которому машина выдает нужный результат.
ML-инженер не пишет программу для компьютера, а обучает его искать взаимосвязи данных и на их основе самостоятельно принимать решения. То есть у алгоритма нет заданного результата, ему необходимо самостоятельно построить модель, которая ответит на поставленный вопрос. Задача машинного обучения — научить систему саму находить правильное решение.
Почему машинное обучение так востребовано
С помощью этой технологии можно разрабатывать машины и программы, которые мыслят почти как человек. Но при этом могут работать без перерыва на отдых, совершать меньше ошибок и обрабатывать любое количество данных.
В каких сферах используется машинное обучение
Способность компьютера обрабатывать и запоминать данные, анализировать и составлять прогнозы применяется практически везде. Приведем примеры, как отрасли используют модели машинного обучения.
- Банки. Специальная программа скоринг помогает обрабатывать большое количество кредитных анкет. Данная модель автоматически оценивает клиента: считает кредитный рейтинг, определяет его платёжеспособность и принимает решение — одобрить запрос или отказать.
- Маркетинг. Когда социальная сеть показывает рекламу или рекомендует разные сообщества определенной аудитории — это классический вариант применения машинного обучения.
- Медицина. В качестве примера можно привести программы, которые предварительно изучают большое количество снимков и запоминают разные патологии, а затем могут обрабатывать снимки новых пациентов и ставить по ним правильные диагнозы.
- Сельское хозяйство. Разработаны модели, которые способны исследовать состав почвы, подбирать необходимое количество удобрений и прогнозировать урожайность.
Как проходит процесс обучения машины
Искусственный интеллект не может сам анализировать данные или предсказывать их. Чтобы машина поняла, какие фильмы вы любите или какие новости вам будут интересны, её необходимо научить работать с информацией. Этим занимается специалист по Data Science.
Объясняем на простом примере, как проходит обучение: модель — это своего рода черный ящик. Он получает на входе определенные данные — условия задачи, а на выходе выдает какой-то ответ. Этот ящик наделяют разными дополнительными параметрами, которые и определяют, каким способом будут обрабатываться данные.
Когда мы что-то изучаем, то выполняем практически те же действия. Например, чтобы выучить наизусть стихотворение, необходимо несколько раз его прочитать и повторить. А чтобы решить задачу по математике, необходимо разобрать условия и подобрать нужный алгоритм. Эти виды обучения похожи на подбор, который настраивается в компьютере в зависимости от типов машинного обучения.
Если вы хотите пройти обучение и вместе с командой разработать программы с искусственным интеллектом, то вам точно будет интересен наш проект «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект».
