Что такое машинное обучение?
Проще говоря, машинное обучение — это способность компьютеров к самообучению на основе вводимых в них данных. В то время как традиционно компьютер выполняет действия, строго предписанные установленными в нем программами, в системах машинного обучения он находит решение, самостоятельно анализируя эти данные и выявляя в них вероятные связи, закономерности и закономерности. Это происходит из-за различных алгоритмов ML. Например, алгоритм классификации позволяет машинам отличать обычное сообщение от спама.
При любом обучении обучение имеет важное значение. ML не является исключением. Это непрерывное обучение. Алгоритм https://blumica.ru/catalog/kastryuli/ обрабатывает полученную информацию в вероятный результат. В случае неправильного результата вносится небольшая коррекция – и это происходит столько раз, сколько необходимо, пока результат не будет удовлетворительным.
Например, если вы хотите, чтобы компьютер устанавливал оптимальные цены на недвижимость на основе набора характеристик, он будет “тренироваться” до тех пор, пока его результаты не будут соответствовать рыночным. Более того, по мере своего развития система машинного обучения приобретает способность делать более точные прогнозы, чем люди-профессионалы.
Вряд ли можно назвать какие-либо области бизнеса, в которых решения для машинного обучения не приносили бы ощутимой пользы. Крупные розничные торговцы широко используют его прямо сейчас. Внимательно изучая малейшие изменения в поведении клиентов, он может более эффективно настраивать таргетированную рекламу и автоматически создавать персонализированные электронные письма, что не под силу ни одному специалисту по маркетингу.
ML может взять на себя огромный объем рутинной работы, устраняя ошибки и неточности, вызванные человеческим фактором. Будь то классификация документов или анализ изменений на рынке, машина сделает это гораздо быстрее и эффективнее, чем человек. Таким образом, ML может значительно оптимизировать многие операции, экономя время, средства и позволяя компаниям достигать бизнес-целей намного быстрее и умнее.
Каковы компоненты системы машинного обучения
Структура системы машинного обучения может обеспечить более четкое понимание того, как она работает. Его основными элементами являются: прием и хранение необработанных данных; Преобразование данных; обучение модели и тестирование модели; Вывод (прогнозирование). Давайте рассмотрим их поближе.
Сбор и хранение данных
На самом деле, данные — это то, что модель ML использует для обучения. Вот почему его сбор и усвоение здесь так важны. Традиционное программирование требует для обработки лишь ограниченного набора типичных образцов. В то же время, чтобы научить алгоритмы ML правильно реагировать на любую вводимую информацию, вам потребуется гораздо больше данных. Процесс становится еще более сложным, поскольку характеристики, необходимые для прогнозирования, могут быть получены из разных источников. Более того, эти источники постоянно меняются.
Каковы вероятные источники? В области электронной коммерции они могут включать активность пользователей в Интернете, журналы событий мобильных приложений, а также внешние факторы, такие как геолокация или погода. Система ML способна одновременно анализировать все эти факторы для получения точных прогнозов.
Поскольку полученные данные могут быть полезны в дальнейших запросах, имеет смысл создать промежуточное хранилище, к которому система будет обращаться при необходимости. Такое хранилище часто называют “озером данных”. Он может содержать как необработанные, так и обработанные данные.
Преобразование данных
Информация, собранная системой, поступает в нее в виде необработанных данных. Чтобы сделать ее работоспособной, ее необходимо соответствующим образом преобразовать. Это преобразование может включать в себя фильтрацию событий по определенным критериям. Например, нам нужно знать только те действия пользователей, которые произошли за последние несколько месяцев или исключительно в определенной геолокации.
Часто приходится иметь дело с недостающей или искаженной информацией. Система может обнаруживать различные ошибки в данных. Все подобные ошибки должны быть отсеяны, недостающие данные должны быть заполнены, например, средним значением для определенной категории.
Другой важной задачей является объединение данных из разрозненных источников. Например, в электронной коммерции нам может потребоваться сопоставить возраст пользователя, его недавнюю активность с его геолокацией. В самоуправляемых автомобилях следует учитывать его скорость, объекты, обнаруживаемые компьютерным зрением, и погодные условия. При медицинской диагностике система должна учитывать историю болезни, все симптомы, лечение, которое проводилось ранее, возраст пациента, недавние результаты анализов и т. Д.
В любом случае, вся эта информация должна быть стандартизирована и преобразована в формат, подходящий для машинной обработки.
Обучение и тестирование моделей
Этапы обучения и тестирования модели ML образуют своего рода цикл. Результаты обучения тестируются, результаты тестов перенаправляются на переподготовку. Это циклическое движение повторяется до тех пор, пока результат обучения не превратится в точный прогноз, который становится результатом системы.
На этом этапе важно выбрать правильную модель ML, а также наилучшие настройки для выбранной модели. Возможно, вам потребуется протестировать несколько различных моделей, чтобы найти наиболее подходящую для ваших бизнес-потребностей. Возможно, вы выберете комбинацию разных, такой подход называется методом ансамбля.
Также важно настроить адекватное отображение результатов работы системы, чтобы они были наиболее удобны в использовании для конечных пользователей системы. Вы можете получить результаты в виде таблиц. Кому-то понадобится отчет, который автоматически отправляется на электронную почту. Вам также может понадобиться подробная инфографика. Все эти параметры также могут быть настроены в вашем решении для машинного обучения.
Вместо заключения
Лучший способ проверить эффективность системы ML — это протестировать ее в “дикой природе”. Достаточно ли надежны результаты его работы в реальных условиях, как он работает с новыми, невидимыми данными? Поэтому чрезвычайно важно следить за работой системы и, при необходимости, вносить необходимые изменения. В любом случае, внедрение машинного обучения в ваш бизнес — это большой шаг вперед и возможность открыть для себя новые возможности.