Машинное обучение – метод, перспективы применения которого с уверенностью можно назвать фантастическими. В скором времени он будет задействован практически во всех сферах и сможет охватить все направления экономики. Несмотря на то, что этот метод у многих на слуху, далеко не все в полной мере понимают, что он собой представляет и как именно влияет на нашу жизнь. При этом технологии, появившиеся в результате машинного обучения, широко используются и становятся всё более привычными. Попробуем объяснить, что такое машинное обучение простыми словами, и разобраться, как оно происходит и где применяется.
Главное о машинном обучении
Что такое машинное обучение? Не что иное, как особый метод, который используется для обучения компьютеров, однако без применения программирования. Условно этот процесс можно сравнить с тем, как познаёт мир маленький ребёнок – он сам выстраивает между различными событиями связи, классифицирует и распознаёт объекты.
Благодаря машинному обучению возможности, имеющиеся у компьютеров, расширяются буквально с каждым днём – в особенности в том, что касается тех задач, которые до недавнего времени решал исключительно человек. Системы благодаря машинному обучению делают максимально точные прогнозы, если предоставить им качественные данные. Кроме того, машинное обучение повышает потенциал AI – искусственного интеллекта, расширяет сферы его применения.
По сути, машинное обучение избавляет программиста от необходимости составлять инструкции, описывать проблемы и предсказывать их, подробно «разбирать» решения. Для выполнения этой работы сегодня достаточно заложить в компьютер готовый алгоритм, по которому система будет самостоятельно находить нужные решения, используя данные. На основе анализа данных, в свою очередь, определяются закономерности, а за ними и прогнозы.
Интересный факт: пик роста интереса к машинному обучению и его применению начался в период пандемии коронавируса. В настоящее время не менее 80% компаний во всём мире активно внедряют такое обучение в свою работу, а около 60% предприятий готовы увеличивать инвестиции в соответствующее направление.
Условно сам процесс машинного обучения обеспечивается за счёт нескольких базовых компонентов.
- Данные, сбор которых осуществляется разными способами. От объёма данных напрямую зависит эффективность и успешность машинного обучения, а также точность результата в перспективе.
- Признаки, на основе которых можно определить параметры построения обучения.
- Алгоритм – то есть метод, который определяет оперативность работы, точность результатов и масштабы модели в готовом виде.
Говорить об уровне машинного обучения и успешности его результатов можно только в том случае, если в процессе используются действительно качественные данные как основа.
Принципы
У машинного обучения есть свои принципы, на которых до сих пор базируется и развитие, и само существование этого метода:
- Инновационность – по сути, машинное обучение позволяет открывать принципиально новые перспективы для роста и активного развития в большей части направлений современной экономики.
- Специфика – обучение по такому типу могут осуществлять только те люди, которые на хорошем уровне знают современные компьютерные технологии.
- Удобство – то, что появляется в результате машинного обучения, должно быть простым, ровно настолько, чтобы работать с ним могли все люди без исключения, вне зависимости от возраста и уровня компьютерной грамотности.
Машинное обучение позволяет решить целый спектр задач, и именно от них зависит то, какую выгоду потенциально могут получить бизнес, государство – например, с целью решения проблем социального характера.
Задачи
Ключевые задачи машинного обучения:
- Классификация – с учётом заданных параметров можно определить категории ряда объектов.
- Регрессия – прогнозы формируются исходя из выборки объектов, обладающих разными признаками. В результате такого анализа можно получить какое-либо число или как минимум вектор. По такому принципу осуществляется оценка кредитоспособности человека при принятии решения о выдаче ему займа.
- Идентификация – данные, у которых есть определённые и указанные параметры, отделяются от массива других данных. Так, исходя из конкретных симптомов заболевания, может быть поставлен диагноз.
В числе других задач машинного обучения – кластеризация, в рамках которой данные делятся на похожие категории на основе ряда общих признаков. Машинное обучение «заточено» также на работу с заданным объёмом данных в конкретный период времени, что позволяет их анализировать и в результате давать прогноз, касающийся их значения, спустя определённое количество времени.
Широкий спектр задач, который имеет машинное обучение, позволяет говорить о перспективах его применения в самых разных сферах, начиная от производства и заканчивая социальными услугами.
Как осуществляется машинное обучение
Условно типы машинного обучения можно поделить на несколько категорий:
- С наставником (учителем).
- Без наставника (учителя).
- С подкреплением.
Наиболее понятный и близкий человеку тип машинного обучения – с учителем. По этому же принципу обучаются и сами люди, начиная с самого детства. Однако субъектом обучения становится алгоритм. Для анализа заранее готовятся данные, и в них уже есть корректный ответ. Так что задача алгоритма – не просто дать ответ, который уже известен, а попытаться понять, почему ответ именно таков. Чтобы это понять, алгоритм находит взаимосвязи и в процессе активно учится формировать правильные модели и прогнозы.
Машинное обучение без учителя осуществляется по похожему принципу, однако главное понятие здесь – паттерн. Алгоритм обрабатывает внушительные объёмы данных и в процессе определяет закономерности. Затем он анализирует эти закономерности, систематизирует и предварительно интерпретирует данные.
Что касается машинного обучения с подкреплением, то суть этого принципа своими корнями уходит в психологию. Так, машина ищет действия – те, которые она сможет использовать в разных условиях и при разных сценариях. У этих действий могут быть долгосрочные, краткосрочные последствия. Дальше дело за алгоритмом – ему нужно обнаружить связи.
Как реализуется машинное обучение
В процессе машинного обучения применяются различные инструменты, набор которых напрямую зависит от конкретного этапа. Это может быть сбор данных и их подготовка, построение готовой модели, развёртывание разработанных приложений.
Каждый из этапов проходит на специальных платформах, которые друг от друга отличаются, в том числе по языку программирования, ОС (операционным системам) и по набору задач, которые можно решить с их использованием.
В числе инструментов, которые используются для машинного обучения, – Shogun, Microsoft Azure ML, Rapid Miner и другие. Их общее количество исчисляется десятками.
Где применяются технологии машинного обучения
Как уже отмечалось, машинное обучение получает всё более широкое распространение. Расширяются и сферы его применения – в целом, это практически все сегменты, в которых занят человек.
Робототехника
Согласно прогнозам, уже в ближайшем будущем роботы получат возможности для самообучения задачам, которые они решали ранее. Так, они смогут принимать участие в добыче газа, нефти, других полезных ископаемых или использоваться в рамках изучения животного мира, в том числе подводного.
Программист, каким бы умным и аккуратным он ни был, может допускать ошибки при написании кода. Когда за дело берётся робот, это исключено. В результате машинного обучения в нашем распоряжении уже появились такси-беспилотники, фитнес-браслеты, следящие за количеством часов сна, подсчитывающие калории. В перспективе число таких продуктов будет только увеличиваться.
Безопасность
Та сфера, в которой без машинного обучения уже невозможно обойтись. В результате такого подхода появились камеры с опцией распознавания лиц, автомобильных номеров, другие технологии, которые широко используются, в том числе органами правопорядка.
Финансы
В ближайшей перспективе машинное обучение позволит повысить точность биржевых прогнозов, поможет более эффективно и адекватно оценивать капитализацию, принимать решения о предоставлении кредитов с минимальными рисками. Также можно будет рассчитывать стоимость страховки и решать, нужна ли она в принципе. Вместе с внедрением этих технологий будут сокращаться затраты на персонал в компаниях.
Медицина
В сфере медицины машинное обучение тоже открывает немало интересных перспектив. Так, уже сегодня благодаря ему данные пациентов обрабатываются в разы оперативнее, проводится диагностика предварительного типа, подбирается правильное лечение – на основании данных о состоянии здоровья человека.
Кроме того, благодаря машинному обучению появилась возможность определять группы риска в ситуациях, когда миру начинают угрожать новые штаммы вирусов.
Как происходит постановка диагноза? Под объектом понимается человек, то есть пациент, под признаком – те симптомы, которые у него есть, а также результаты исследований, анализов, анамнез, используемые и завершённые схемы лечения. Также во внимание могут приниматься пол пациента, наличие у него кашля, головной боли, кожной сыпи. Порядковый признак в данном случае – степень тяжести состояния, в котором находится пациент. Также есть и количественные признаки, например, показатели пульса и давления, вес пациента и его рост, возраст.
Вся перечисленная информация собирается, загружается в систему, а дальше к работе приступает программа с навыками машинного обучения. Что она может:
- Обеспечить диагностику дифференциального типа, то есть уточнить конкретный вид имеющегося у пациента заболевания.
- Подобрать стратегию дальнейшего лечения.
- Дать прогноз в том, что касается длительности заболевания, его развития и исхода.
- Спрогнозировать вероятность осложнений.
- Определить характерные синдромы, которые сопутствуют конкретному заболеванию.
Можно предположить, что даже профессиональный и опытный врач просто физически не в состоянии комплексно обработать объём такой информации, причём сразу по нескольким пациентам, сравнить их с другими данными и представить конкретный результат. Так что для медиков машинное обучение станет отличным подспорьем.
Добыча ископаемых
Признаки – это те сведения, которые удалось получить в ходе разведки. В основном это наличие на конкретной территории определённых пород ископаемых, их свойства, химические и физические.
Для того, чтобы сделать выборку, достаточно рассмотреть прецеденты двух видов:
- Те районы, где уже обнаружены месторождения ископаемых.
- Те районы, где ископаемые пока ещё не найдены.
Стоит отметить, что, если речь идёт о редких ископаемых, их добыча обусловлена рядом специфических особенностей. Так, в некоторых случаях число признаков существенно выше, чем количество объектов. Иными словами, традиционные статистические методы будут просто бесполезны.
С учётом этого в рамках машинного обучения система «натаскивается» на поиск закономерностей среди тех данных, которые уже сформированы в единый массив. С этой целью сначала нужно определить максимально информативные и относительно небольшие группы признаков. Они будут наиболее показательны в том, что касается наличия ископаемых на тех или иных территориях.
Перспективы развития машинного обучения
Методы машинного обучения распространяются и внедряются активно, однако и на этом пути всё ещё есть препятствия. В их числе – отсутствие ресурсов на внедрение таких технологий у многих компаний, а также отсутствие нужной инфраструктуры. Впрочем, с этой задачей успешно справляются за счёт оптимизации процессов и упрощения схем взаимодействия.
Уже сегодня многие эксперты прямо называют машинное обучение предвестником мировых революций технологического масштаба – как минимум, в ряде экономических направлений. О чём можно сказать точно, так это о том, что машинное обучение действительно может стать драйвером развития и роста в самых разных масштабах.
В ближайшей перспективе, вероятно, фокус будет смещён на внедрение машинного обучения в бизнес-процессы, на интеграции в них машинного обучения. Это будет необходимо компаниям как минимум для того, чтобы стойко выдерживать растущую конкуренцию на рынке.
В настоящее время методы машинного обучения во многом определяют эффективность работы предприятий, их потенциальный успех. К 2025 году, как подсчитали эксперты рынка, больше половины всех профессий в нескольких сферах будут полностью автоматизированы. В перспективе это позволит справиться с дефицитом кадров.
