Machine Learning

Машинное обучение подразумевает анализ данных для выявления в них закономерностей и имитации процесса получения опыта с пошаговым повышением точности.

ML может применяться для классификации данных, построения прогнозов, выявления показателей и других задач.

• Сбор и подготовка данных. Объединение доступных данных и проверка на целостность, структурированность и наличие ошибок.

• Обучение модели. Разделение данных на две группы: для проверкии обучения.
  

• Проверка модели. Сопоставление соответствия и точности конечной модели данных с предварительно выбранным набором для проверки.
  

• Интерпретация результатов. Изучение полученных данных для разработки аналитики, формирования выводов и прогнозирования результатов.<
  

Выделяют два типа машинного обучения:

• дедуктивное;

• индуктивное.

Дедуктивное обучение подразумевает наличие сформулированных и формализованных знаний, объединенных в базу знаний. В ней указываются условия и соответствующие действия — например, включение кондиционера при повышении температуры выше 25 градусов или увлажнителя при снижении влажности. Дедуктивное обучение применяется для выведения новых правил и взаимосвязей, относящихся к конкретному случаю.

Индуктивное обучение подразумевает выявление закономерностей в эмпирических данных, то есть связано с постоянным анализом. Оно направлено на получение знаний из данных и предназначено для разработки прогнозов на основе выявленных закономерностей. Для индуктивного обучения используются разные методы: контролируемое (с учителем), неконтролируемое (без учителя) и обучение с подкреплением.

Контролируемое машинное обучение — метод ML с применением наборов размеченных (с установленными закономерностями) данных, которые можно классифицировать и использовать для прогнозирования результатов. При контролируемом обучении задействуются:

• нейронные сети;

• наивный байесовский классификатор;
  

• логистическая регрессия и другие методы.
  

Контролируемое ML используется в спам-фильтрах, для распознавания языков, принятия решений о выдаче кредитов.

Неконтролируемое машинное обучение — метод ML, используемый для обучения алгоритмов с применением неразмеченных наборов данных.Такие модели используются, когда нужно без помощи человека выявить закономерности и взаимосвязи в данных.

При контролируемом обучении используются:

• сингулярное разложение;

• вероятностная кластеризация;
  

• нейросети;
  

• кластеризация методом k-средних и другие методы.

Обученные таким способом модели используются для разноуровневой аналитики, разделения клиентов на сегменты, нахождения шаблонов и распознавания общих признаков.

Машинное обучение с подкреплением — метод ML, сочетающий преимущества контролируемого и неконтролируемого обучения. Процесс разделен на два этапа:

• обучение модели на размеченных данных для настройки алгоритма классификации и распознавания признаков;

• самостоятельное обучение модели на неразмеченных наборах данных.
  

То есть, обучаемой модели предоставляется начальный набор правил, по которому модель продолжает обучаться до получения результата.

Метод применяется в логистике, при тактическом планировании задач и разработке маршрутов для механизмов автоматического вождения автомобилей.

Машинное обучение используется в разных сценариях. Распространенные варианты:

Прогнозирование поведения клиентов. Для интеллектуального анализа данных: выявления закономерностей особенностей поведения, причин отказа и других сведений, необходимых для оптимизации стратегии развития компании.

Разработка механизмов рекомендаций. Для изучения паттернов поведения заказчиков и обработки информации об их предпочтениях для персонализации предложений и увеличения числа привлеченных клиентов. Механизмы рекомендаций используются многими, например: Amazon, Netflix, Spotify и другими.

Компьютерное зрение. Для извлечения информации из изображений, видео и других визуальных данных для последующего принятия решений. Например, компьютерное зрение используется для распознавания объектов на картинке, проектирования и других задач. 

Оценка рисков. Для анализа исходных данных о человеке и событии и разработке персонализированных прогнозов. Например, ML используется банками для оценки кредитоспособности клиента и принятия решения о выдаче кредита, а также автоматическими банковскими системами для выявления мошеннических операций.

Повышение целостности данных. Для нахождения закономерностей в доступном наборе размеченных или неразмеченных данных для восстановления недостающей или частично поврежденной информации.

Составление прогнозов спроса. Для изучения пользовательского спроса в течение недели, месяца, года или другого периода и прогнозирования объема продаж для подготовки необходимого складского запаса. Такое прогнозирование исключает как неоправданные инвестиции в товар, так и случаи его недостатка на складе.

Повышение безопасности. Для отслеживания и распознавания подозрительных действий или приемов злоумышленников, а также разработки методов противодействия им. В этом случае ML применяется для оптимизации и повышения эффективности корпоративных систем информационной безопасности.

Планирование логистики. Для разработки коротких и безопасных маршрутов доставки товаров, в том числе с учетом данных о загруженности дорог, их состояния, риска аварий и других доступных компании сведений.

Machine Learning имеет практическое значение для разнопрофильных компаний, помогая ускорить анализ данных и принятие решений, повысить точность прогнозов и решать другие задачи — это подтверждает опрос компании Algorithmia.

По итогам 2020 года 34% компаний использовали ML в бизнес-процессах и уже к 2024 году объем рынка машинного обучения составит $30.6 млрд при ежегодном росте сферы на 44%.

Технология машинного обучения продолжает совершенствоваться, а инструменты для ее использования — становятся функциональнее и доступнее. Благодаря этому, можно ожидать, что в ближайшие годы ML перестанет быть инновацией и будет использоваться повсеместно, обеспечивая компаниям конкурентные преимущества.

1. Искусственный интеллект

2. Data Science

3. Нейронные сети