Что такое машинное обучение?

Понятие машинного обучения вошло в нашу жизнь не так давно. Для некоторых это фантастическое будущее, которое уже наступило, но для основной массы – это непонятное словосочетание.

Что такое машинное обучение?

Под машинным обучением (Machine Learning) понимается множество разных методов (математических, вычислительных, статистических), которые используются для создания алгоритмов, умеющих решать задачи, основываясь на выявлении закономерностей во входящих данных. Решение появляется не в результате вычислений по какой-то четкой формуле. Оно будет зависеть от определенного «набора» критериев, признаков, значений.

Где применяется машинное обучение?

Самый простой ответ на этот вопрос – практически везде. Например, в промышленности. Здесь машинное обучение используется для сокращения простоев на производстве. Они возникают из-за нехватки сырья, непредвиденных поломок и т.д., и для предприятия могут стоить миллионы рублей. Используя методы машинного обучения, можно в разы сократить подобные сбои. Для этого с датчиков оборудования регулярно снимают показания и смотрят, какие из них приводят к издержкам. Анализ такой информации позволяет спрогнозировать, когда случится ЧС и как ее избежать. Кроме этого, машинное обучение применяется в менеджменте производства. Те же самые данные с датчиков дают специалистам пищу для размышлений, помогая определить и снизить процент брака, оптимизировать конкретные этапы производственного процесса, отследить состояние оборудования.

Машинному обучению нашлось место и в финансах. С помощью определенных алгоритмов можно оценивать возможные риски и вырабатывать мероприятия по их сокращению, оценивать кредитоспособность клиентов, бороться с мошенниками.

Machine Learning – часть медицинской сферы. В этом случае оно позволяет улучшить клиентский сервис, быстро и правильно поставить диагноз, автоматизировать некоторые роботизированные операции. Машинное обучение применяется и в маркетинге для предсказывания действий покупателей, контроля остатков товара, рекламы, создания персонализированных предложений.

Особенности машинного обучения

Machine Learning бывает двух видов: с учителем и без учителя. В данном контексте «учитель» – это вовсе не человек с указкой, стоящий у доски, а вмешательство человека в процесс обработки данных. В обучении с учителем мы имеем данные, которые нужны для прогнозирования ситуации, и некую гипотезу. Без учителя у нас есть исключительно данные, у которых нам необходимо найти свойства.

На что способно машинное обучение?

Возможности Machine Learning, по большому счету, безграничны. Используя четкие алгоритмы и правила, компьютеры автоматизируют огромное количество процессов и снижают риск ошибок, возникающих из-за человеческого фактора. В этом и заключается принцип машинного обучения.

Итак, что получается, если используются техники Machine Learning:

• Оперативное кризисное реагирование: вспышки эпидемий, техногенные катастрофы, миссии поисковиков и спасателей – все это предполагает максимальную скорость действий. Задача «умной машины» заключается в прогнозировании ситуации, например, определении траектории распространения лесного пожара, что, в свою очередь, позволит службе спасения бросить силы в нужную сторону и скорее помочь нуждающимся.
• Перспективы для сельского хозяйства: сегодня бурно развивается новая сельскохозяйственная модель. Ее называют точное земледелие. Сейчас специалисты могут получить данные с двух- и трехмерных камер, чтобы спрогнозировать, как будут развиваться растения.
• Экологическая безопасность: современные роботы стоят на страже природных богатств и помогают минимизировать вредное влияние производства на окружающую среду, а специальные приборы умеют «слушать лес» и искать подозрительные шумы (звуки бензопилы или работающего грузовика).
• Улучшение системы здравоохранения: техника и приборы, используемые в медицине, сокращают время проведения обследования и выдают максимально точные результаты о состоянии организма. На основании подробнейших данных врач может практически безошибочно поставить диагноз и назначить эффективное лечение. «Медицинский» компьютер также умеет проводить анализ историй болезней пациентов и формировать статистические отчеты.
• Управление инфраструктурой города: машинное обучение применяется для создания комфортной и безопасной городской среды. Существуют сервисы, которые могут определять очаги дорожно-транспортных происшествий. Есть такие, которые координируют действия жителей и экспертов, анализируют и предлагают изменения в схемах дорожного движения на определенном участке.

Одно из перспективных направлений развития Machine Learning – решение проблемы инклюзивности и равенства. Машинное обучение способно в разы облегчить и улучшить жизнь людей с ограниченными возможностями. К примеру, новые технологии уже позволяют распознавать, анализировать и интерпретировать эмоции людей, страдающих аутистическими расстройствами.

Плюсы и минусы машинного обучения

Преимущество Machine Learning заключается в автоматизации процессов, что приводит к экономии времени для получения результата. Плюс ко всему, искусственный интеллект помогает предотвратить нежелательные последствия какого-либо действия (в глобальных масштабах – даже аварийную ситуацию или стихийное бедствие). Это возможно благодаря просчету тысячи вариантов развития событий. Из недостатков стоит сказать о всегда присутствующем человеческом факторе. Да, с помощью машинного обучения его можно свести к минимуму, но не отменить полностью.