Машинное обучение: просто о сложном

Машинное обучение — это специализированный способ, позволяющий обучать компьютеры, не прибегая к программированию. Отчасти это похоже на процесс обучения младенца, который учится самостоятельно классифицировать объекты и события, определять взаимосвязи между ними.

ML открывает новые возможности для компьютеров в решении задач, ранее выполняемых человеком, и обучает компьютерную систему составлению точных прогнозов при вводе данных. Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником, а в представлении многих даже синонимом.

Наконец, машинное обучение — одна из наиболее распространенных форм применения искусственного интеллекта современным бизнесом. Если компания еще не использует ML, то в ближайшее время наверняка оценит его потенциал, а ИИ станет основным двигателем IT-стратегии многих предприятий. Ведь искусственный интеллект уже сегодня играет огромную роль в трансформации развития ИТ-индустрии: клиенты больше внимания уделяют интеллектуальным приложениям, чтобы развивать свой бизнес с помощью ИИ. Он применим к любому рабочему процессу, реализованному в программном обеспечении, — не только в рамках традиционной деловой части предприятий, но также в исследованиях, производственных процессах и, во все большей степени, самих продуктах.

Примечание
На международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных Artificial Intelligence Journey (AI Journey) президент по глобальным продажам, маркетингу и операциям Microsoft Жан-Филипп Куртуа сообщил , что пандемия COVID-19 форсировала интерес к использованию машинного обучения: 80% компаний уже внедряют его в свою деятельность, а 56% планируют увеличить объем инвестиций в эту сферу.

Необычайный успех machine learning привел к тому, что исследователи и эксперты в области ИИ сегодня по умолчанию выбирают этот метод для решения задач.

В основе машинного обучения лежат три одинаково важных компонента:

• Данные. Собираются всевозможными способами. Чем больше данных, тем эффективней машинное обучение и точнее будущий результат.
• Признаки. Определяют, на каких параметрах строится машинное обучение.
• Алгоритм. Выбор метода машинного обучения (при условии наличия хороших данных) будет влиять на точность, скорость работы и размер готовой модели.

В основу существования и развития машинного обучения легли три основных принципа:

• Инновационность: возможности ML открывают новые перспективы развития и роста практически всех отраслей экономики.
• Специфичность: машинное обучение применяется для внедрения и разработки новых продуктов исключительно людьми, которые разбираются в IT-технологиях.
• Простота: продукты, реализуемые с использованием технологий машинного обучения, становятся понятны даже школьникам и людям преклонного возраста.

Задачи, которые способно решить машинное обучение, напрямую определяют выгоды для бизнеса и возможности решения социальных проблем государствами разных стран. К основным задачам относятся:

• Регрессия. Предоставляет прогноз на основе выборки объектов с различными признаками.По итогам анализа данных на выходе получается число или числовой вектор. Например, таким образом работает кредитный скоринг — оценка кредитоспособности потенциального заёмщика.
• Классификация. Выявляет категории объектов на основе имеющихся параметров. Продолжает традиции машинного зрения, поэтому часто можно встретить термин «распознавание образов»: например, идентификация разыскиваемых людей по фото или на основании словесного описания внешности.<
• Кластеризация. Разделяет данные на схожие категории по объединяющему признаку. Например, космические объекты кластеризируют по удаленности, размерам, типам и другим признакам.
• Идентификация. Отделяет данные с заданными параметрами от остального массива данных. К примеру, участвует в постановке медицинского диагноза по набору симптомов.
• Прогнозирование. Работает с объемами данных за определенный период и предсказывает на основе анализа их значение через заданный период времени. Примером может служить прогноз погоды.
• Извлечение знаний. Исследует зависимости между рядом показателей одного и того же явления или события. Например, находит закономерности во взаимодействии биржевых показателей.

Как видим, спектр задач машинного обучения широк, что подтверждает его перспективность в использовании как коммерческими предприятиями, так и в социальных проектах.

Для простоты восприятия типы машинного обучения принято разделять на три категории:

• обучение с учителем (supervised learning);

• обучение без учителя (unsupervised learning);

• обучение с подкреплением (reinforcement learning).

Этот тип максимально похож на процесс познания окружающего мира ребенком, только в роли малыша выступает алгоритм. Данные, подготовленные для анализа, изначально содержат правильный ответ, поэтому цель алгоритма — не ответить, а понять, «Почему именно так?» путем выявления взаимосвязей. Результатом становится способность выстраивать корректные прогнозы и модели.

Для данного типа обучения ключевым понятием является паттерн — обрабатывая значительные массивы данных, алгоритм должен сперва самостоятельно выявлять закономерности. На следующем этапе на основе выявленных закономерностей машина интерпретирует и систематизирует данные.

Принципы обучения с подкреплением заимствованы из психологических экспериментов: машина пытается найти оптимальные действия, которые будет предпринимать, находясь в наборе различных сценариев. Эти действия могут иметь как краткосрочные, так и долгосрочные последствия, а от алгоритма требуется обнаружить эти связи.

Инструменты машинного обучения используют на следующих этапах:

• сбор и подготовка данных;

• построение модели;

• обучение и развертывание приложений.

Для выполнения каждого из этих этапов применяются специализированные платформы. Они различаются по языку программирования (Python, Cython, C, C++, CUDA, Java), операционным системам (Linux, Mac OS, Windows) и тому, какие задачи можно решить с их помощью.

Сегодня на рынке представлено несколько десятков программных инструментов:

• TensorFlow;

• Shogun;

• Keras.io;

• Rapid Miner;

• Google Cloud ML Engine;

• Amazon Machine Learning (AML);

• Accord.NET;

• Apache Mahout;

• Microsoft Azure ML;

• SberCloud ML Space

Машинное обучение уже применяется во всех сферах деятельности человека. Еще в 2017 году под управлением Стэнфордского университета был запущен новый индекс AI100 для отслеживания динамики в сфере ИИ. Согласно данным, полученным университетом, количество стартапов с 2000 по 2018 год выросло в 14 раз. Рассмотрим, в каких областях нас ждут технологические прорывы благодаря ML.

В будущем роботы станут самообучаться ранее поставленным перед ними задачам. К примеру, смогут работать над добычей полезных ископаемых — нефти, газа и других. Они смогут, например, изучать морские глубины, тушить пожары. Программисты могут самостоятельно не писать массивные и сложные программы, опасаясь допустить ошибку в коде. ИИ повлияет и на повышение качества частной жизни человека: у нас уже есть беспилотные автомобили, роботы-пылесосы, трекеры сна, физической активности и здоровья и прочие продукты интернета поведения.

Самый наглядный пример использования машинного обучения в маркетинге — поисковые системы Google и Яндекс, которые с его помощью контролируют релевантность рекламных объявлений.Социальные сети FaceBook, ВКонтакте, Instagram и другие применяют собственные аналитические машины для исследования интересов пользователей и совершенствования персонализации новостной ленты.Маркетинговые исследования, предваряющие разработку и релиз продуктов компании, станут проще с точки зрения реализации, а итоговые данные будут более точными. Выделение кластеров в группах со схожими параметрами превратит кастомизированные предложения в реальность — можно будет решать задачи не групп потребителей, а каждого в отдельности.

Современную сферу обеспечения безопасности невозможно представить без машинного обучения. Системы распознавания лиц в метро и использование камер, сканирующих лица и номера машин при движении по автодорогам, стали неотъемлемой частью человеческой жизни и незаменимыми помощниками для полиции в поиске преступников и потерявшихся людей.

Более точные биржевые прогнозы и оценка капитализации брендов, решения о выдаче кредитных продуктов частным лицам и предприятиям, определение стоимости и целесообразности страховки и даже снижение очередей в офисах при параллельном сокращении издержек на персонал — только часть возможностей, которые станут доступны в этой сфере.

На основе Big Data разрабатываются специальные предложения для гостей с учетом загрузки посадочных мест в ресторанах и кафе, функционируют сервисы по планированию закупок для поваров.

Примечание
Воронежская пивоварня Brewlok и разработчики из NewShift решили использовать возможности Big Data для разработки рецепта идеального пива. На протяжении месяца они собирали отзывы и выделяли критерии оценки вкуса, аромата и цвета. На основе полученных данных из почти двух с половиной тысяч отзывов аналитики сформулировали описание «идеального пива», которое легло в основу рецепта.

В медицинских учреждениях машинное обучение позволяет быстро обрабатывать данные пациента, производить предварительную диагностику и подобрать индивидуальное лечение, опираясь на сведения о заболеваниях пациента из базы данных. ML также позволяет автоматически выделять группы риска при появлении новых штаммов вирусных заболеваний.

Анализ почвы доказывает или опровергает наличие полезных ископаемых, помогает очертить площадь будущей разработки.

Технологии машинного обучения уже стали частью повседневной жизни, при этом количество стартапов и продуктов на основе машинного обучения активно растет. Будучи причиной технологических революций в некоторых сферах экономики, ML способно быть драйвером в масштабах бизнеса и государств. Сегодня самое время задуматься об интеграции машинного обучения в бизнес-процессы, чтобы не утратить конкурентоспособность.

1. Информационно-аналитический ресурс по машинному обучению
2. Wikipedia.org
3. Machine learning and learning theory research