Машинное обучение: что такое и где применяют

Мир вокруг нас меняется быстрее, чем когда-либо. Алгоритмы, которые еще вчера были научной фантастикой, сегодня помогают водить автомобили, рекомендовать фильмы и даже диагностировать сложные заболевания. Но как эти алгоритмы влияют на нашу жизнь? Какие отрасли уже переживают трансформацию благодаря им? Давайте разбираться.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение (ML, Machine Learning) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам самостоятельно находить решения задач, обучаясь на данных. В отличие от традиционного подхода к программированию, где разработчик пишет четкие инструкции, машинное обучение создает модели, которые находят закономерности в данных и применяют их для выполнения задач.

Традиционный подход к разработке ПО ограничен способностью программиста предвидеть все возможные сценарии. Машинное обучение сносит этот барьер: алгоритмы способны адаптироваться и учиться из опыта, анализируя огромные массивы данных, которые человек не смог бы обработать за разумное время.

Простой пример — электронная почта. Раньше фильтры для спама работали на основе заранее заданных правил: если в тексте письма есть слова вроде «бесплатно» или «выигрыш», оно помечалось как спам. Сегодня фильтры машинного обучения анализируют стиль, структуру и содержание миллиарда писем, чтобы понять, что на самом деле относится к спаму, а что — к важной переписке.

История: как все начиналось

Развитие машинного обучения началось в середине прошлого столетия, когда компьютеры начали решать проблемы, которые до этого момента были подвластны исключительно человеку. В 1946 г. мир увидел ЭНИАК — первую электронно-вычислительную машину. Она не только решала военные задачи, но и показала, что вычислительная техника может применяться в самых разных сферах.

В 1950 году британский математик Алан Тьюринг предложил тест, который определял, способен ли компьютер мыслить подобно человеку. Он стал концептуальной основой для создания искусственного интеллекта.

Вскоре, в 1958, Фрэнк Розенблатт создал персептрон — модель, которая имитировала работу человеческого мозга. Персептрон стал попыткой построить нейросеть, которая могла обучаться и адаптироваться к новой информации.

Немного позднее, в 59-м, Артур Самуэль изобрел первую самообучающуюся программу — игру в шашки. Она могла учиться на собственных ошибках и совершенствоваться без прямого вмешательства программиста. Тогда и появился термин «машинное обучение», который обозначает способность компьютеров осваивать новое без заранее прописанных инструкций.

К концу XX века технологии позволили ИИ совершить огромный рывок вперед, доказав свою жизнеспособность в таких областях, как медицина, финансы, юриспруденция и многих других. Одним из самых известных событий стал поединок суперкомпьютера Deep Blue, созданного IBM, и Гарри Каспарова в 1997 г. Победа машины вызвала настоящий фурор: впервые искусственный разум продемонстрировал способность не просто следовать алгоритму, а делать стратегические выводы на уровне профессионального шахматиста.

На рубеже 2000-х гг. интернет и возросшие мощности компьютеров стали катализаторами для нового этапа в развитии искусственного разума. Возможность обрабатывать большие объемы информации позволила ученым создавать модели, которые ранее казались невозможными. В 2006 г. Джеффри Хинтон, известный исследователь из Великобритании, ввел термин «глубокое обучение».

К началу 2010-х годов искусственный разум стал неотъемлемой частью технологического прогресса. В начале 2012 года лаборатория Google X Lab удивила мир созданием алгоритма, который научился распознавать кошек на видео, и запустило облачный сервис Google Prediction API для анализа данных. Вскоре были разработаны нейросети, которые распознавали лица с точностью до 97%. Технологические гиганты начали активно инвестировать в искусственный интеллект, предоставляя его в виде облачных решений для разработчиков.

Помимо мировых корпораций, подобные услуги предлагают и локальные компании. Например, стоит обратить внимание на «Облачные решения и IT‐инфраструктуру для бизнеса» от Рег.ру. Вы сможете тестировать бизнес‐идеи и запускать проекты любой сложности, используя профессиональные инструменты, адаптированные под ваши потребности.

Как работает машинное обучение

ML можно представить как процесс обучения машины думать, анализировать и делать выбор, как это делает человек, только гораздо быстрее и с невероятной точностью.

Представьте, что вы хотите научить компьютер распознавать изображения кошек. Вместо того чтобы вручную описывать, как выглядят кошачьи уши, усы и хвосты, вы предоставляете машине тысячи изображений кошек и других субъектов или объектов. Искусственный интеллект анализирует эти данные, выделяет ключевые характеристики и обучается распознавать кошек на новых изображениях. Процесс машинного обучения делится на несколько этапов:

1. Сбор данных. Машинное обучение невозможно без информации, которая поступает в алгоритмы. Это могут быть тексты, изображения, числовые значения или звуковые записи. Для компьютера эти данные — набор характеристик, которые он исследует и преобразует в более структурированную форму. Чем больше информации, тем больше возможностей для анализа, но только если она качественная и структурированная.
2. Обработка информации. Реальные данные часто «шумные» или неполные. Например, в наборе фотоматериалов могут быть размытые снимки или дубли. На текущем этапе информация очищается, нормализуется и подготавливается к исследованию.
3. Обучение модели. На основе обработанных сведений она обучается. Для этого применяются различные подходы, о которых мы поговорим позже.
4. Тестирование и оценка. После обучения модель проверяется на новых данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет понять, насколько хорошо она справляется с задачей.
5. Применение и дообучение. После успешного тестирования модель применяется в реальной среде. Однако мир меняется, и данные меняются вместе с ним, поэтому модель периодически дообучают.

Задачи машинного обучения

Машинное обучение уже давно перестало быть просто инструментом автоматизации. Оно превратилось в технологию, которая помогает решать задачи, требующие анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей, часто недоступных человеческому восприятию. Но глобальная цель не изменилась — создать искусственный интеллект, который по аналитическим способностям не уступал бы человеку или даже превосходил его. Этот путь включает решение более узких задач, каждая из которых раскрывает потенциал машинного обучения в разных областях.

Классификация

Классификация применяется, когда нужно разделить объекты на определенные категории, которые были заранее обозначены. Машина изучает данные, затем находит закономерности и использует их для дальнейшего принятия решения. Например, в медицине классификация может распознавать опухоли на рентгеновских снимках, разделяя их на доброкачественные и злокачественные. В промышленности она помогает контролировать качество продукции: алгоритм определяет, у какой детали есть дефект, а какая соответствует стандарту.

Распознавание шаблонов и аномалий

Машинное обучение прекрасно справляется с задачами обнаружения аномалий, например, выявления мошеннических транзакций в банковской сфере, где система замечает подозрительное поведение, которое отклоняется от нормы. Аналогично в промышленности алгоритмы анализируют параметры работы оборудования, предсказывая поломки до их возникновения. Такой подход помогает предотвращать аварии, экономить ресурсы и повышать эффективность работы систем.

Кластеризация

Кластеризация позволяет группировать объекты без заранее заданных категорий. Машина сама определяет, какие данные схожи между собой, основываясь на заданных критериях. Это особенно полезно в маркетинге, где компании анализируют поведение клиентов, чтобы выделить сегменты с общими характеристиками. Например, алгоритм может обнаружить группу клиентов, которые часто покупают товары определенной категории, и предложить им специальные акции. Кластеризация также используется в биологии для исследования генетических данных или в филологии для выделения тематических групп.

Обработка NLP

Обработка естественного языка связана с анализом речи или написанного текста. Алгоритмы NLP извлекают важную информацию и помогают понять ее содержание, тональность или структуру.

Пример — анализ отзывов на товары. Алгоритм обучается на базе размеченных данных в машинном обучении (положительных и отрицательных отзывов) и затем автоматически определяет тональность новых комментариев. Это помогает компаниям оценивать отношение клиентов к их продуктам.

Уменьшение размерности

В условиях огромных объемов информации одна из сложностей машинного обучения — это избыточность данных. Уменьшение размерности позволяет выделить только ключевые признаки, упрощая обработку без потери важной информации. В задачах распознавания изображений это означает, что алгоритм фокусируется не на каждом пикселе, а на главных характеристиках, например, цветах или текстурах. Так, для того чтобы различить тигра среди других животных, важно не изучать весь снимок, а распознать характерные цвета. Этот подход ускоряет работу алгоритмов и делает их более эффективными.

Регрессия

Задачи регрессии связаны с прогнозированием числовых значений на основе исторических фактов. Это программа для анализа сложных систем, где различные параметры взаимосвязаны. Например, финансовые аналитики используют ML, чтобы предсказать стоимость ценных бумаг, опираясь на статистику за предыдущие годы. Подобные программы используются для определения стоимости жилья, расчета популярности товара и прогнозирования погоды.

Алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы ML — это основа для построения интеллектуальных систем, которые анализируют информацию, выявляют зависимости и принимают решения. У алгоритмов есть свои особенности, а потому каждый из них применяется для определенных и зачастую разных целей. Знание этих методов позволяет специалистам выбирать наиболее подходящий подход в решении вопросов прикладного характера.

Линейная регрессия

Линейная регрессия — один из самых простых и понятных алгоритмов. Он нужен для вычисления значений на основе линейной зависимости одной переменной от другой. Это отличный способ для вычисления трендов и предсказательной аналитики, например, для предсказания роста продаж или изменений стоимости на рынке.

Логистическая регрессия

Хотя название может навести на мысль, что это метод регрессии, логистическая регрессия используется для задач классификации. Она помогает определить, к какой из двух категорий относится объект, например, является ли письмо нежелательным. Логистическая регрессия эффективна при работе с бинарными результатами и востребована в кибербезопасности.

Нейронные сети

Нейросети вдохновлены работой человеческого мозга. Они представляют из себя слои «нейронов», которые анализируют информацию и выявляют сложные зависимости. Кроме того, они лежат в основе глубокого обучения и решают задачи по классификации изображений, обработке звука, текста и даже генерации текстов.

K-средних

Кластеризация методом K-средних — один из самых применяемых методов при кластеризации. Он группирует информацию по схожести, создавая кластеры. Например, магазины могут использовать этот метод для сегментации клиентов, чтобы адаптировать маркетинговые кампании. K-средних широко применяется в бизнесе, биологии и социальной аналитике.

Метод опорных векторов (SVM)

Метод, который особенно действенен при разделении на категории и выявлении аномалий в высокоразмерных массивах информации. SVM используется в задачах распознавания образов, анализа текстов и биоинформатике, где требуется четкое разделение категорий.

Ассоциативные правила

Алгоритмы ассоциативных правил выявляют зависимости, которые происходят в массиве информации. К примеру, они могут выявить, что потребители, которые покупают молоко, с высокой долей вероятности возьмут и хлеб.

Деревья решений и случайные леса

Деревья решений — это простая и понятная модель, которая разветвляется на основании различных признаков информации. Каждый узел дерева — выбор на основании одного признака, а листы в конце ветвей содержат предсказание.

Случайные леса объединяют множество деревьев решений, чтобы повысить точность прогнозов. Эти методы используются в задачах классификации, регрессии, поиска аномалий и анализа сложных наборов данных.

Градиентный бустинг

Градиентный бустинг строит предсказания, объединяя несколько слабых моделей, чаще всего деревьев решений. Он обеспечивает высокую точность, в первую очередь при работе с анализом. Популярные реализации, например, XGBoost, LightGBM и CatBoost, применяются в финансовой деятельности, прогнозировании продаж и обнаружении нарушений.

Виды машинного обучения

Рассмотрим основные подходы к машинному обучению.

Обучение с учителем (Supervised Learning)

В этом методе ML информацию предоставляют: каждый пример уже содержит решение. Алгоритм изучает данные и строит модель, которая может прогнозировать результаты для новых, незнакомых данных. Например, программа может обучиться различать изображения представителей семейства кошачьих и псовых, анализируя тысячи размеченных изображений, где указано, какое животное на фото.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Когда данные не размечены, но в них есть скрытые паттерны, на помощь приходит обучение без учителя. Алгоритмы самостоятельно изучают массив информации, выявляют структуры, группы или аномалии.

Этот метод особенно полезен при работе с большими массивами данных, где невозможно вручную размечать информацию. Например, для сегментирования клиентской базы и разработки индивидуальных предложений.

Обучение с частичным участием учителя (Semi-Supervised Learning)

Этот подход совмещает элементы двух предыдущих. Когда разметить все данные невозможно, эксперты размечают лишь часть, а алгоритм обучается как на размеченных, так и на неразмеченных данных. Это позволяет добиться высокой точности модели и сэкономить ресурсы на разметке.

Этот метод применяется при распознавании речи, классификации изображений и анализе текстов. Например, при обучении системы, которая различает голосовые команды, достаточно некоторого количества записей.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Этот вид обучения моделирует поведение в постоянно меняющихся условиях, когда модель взаимодействует с окружением и получает обратную связь. За успешные решения он получает награды, а за ошибки — штрафы. Со временем модель начинает выбирать наиболее выгодные решения.

Применяется для решения сложных задач, таких как управление беспилотными автомобилями, разработка стратегий в играх или управление роботами. Например, алгоритмы для беспилотных автомобилей учатся реагировать на дорожные ситуации, имитируя реальные условия, включая неожиданные события, как например, появление пешеходов.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокое обучение — это один из самых передовых способов машинного обучения, в основе которого лежат многослойные нейронные сети. Оно применяется в распознавании изображений, анализе видео, анализе текста и даже создании искусственных художественных произведений. Например, системы распознавания лиц или голосовые ассистенты, Siri или Алиса, используют глубокое обучение для обработки информации.

Применение машинного обучения

Машинное обучение уже давно вошло в нашу жизнь. На сегодняшний день ML используется практически везде — от здравоохранения до сельского хозяйства.

Финансы

ML стало незаменимым помощником банков и финансовых организаций. Он помогает не только оценивать платежеспособность клиентов, но и защищать их средства. Системы обнаружения мошенничества анализируют операции и выявляют подозрительные операции: например, перевод денег с неизвестного устройства или в страну, где пользователь никогда не был. Так банки могут оперативно реагировать на угрозы и минимизировать риски, связанные с потерей денежных средств.

Кроме того, ML используется в кредитном скоринге. Алгоритмы автоматически рассчитывают кредитные рейтинги, оценивая множество факторов, таких как доход, история выплат и поведение клиента.

Медицина

В здравоохранении машинное обучение помогает спасать жизни. Один из самых известных примеров — AlphaFold, который в 2020-м смог предсказать сворачивание белков, что открыло новые горизонты в биохимии. Сегодня алгоритмы помогают врачам анализировать результаты рентгеновских снимков, выявлять опухоли на ранних стадиях и прогнозировать развитие заболеваний, например, Паркинсона и Альцгеймера.

Маркетинг

Машинное обучение уже сильно изменило маркетинг. Рекомендательные системы анализируют поведение пользователей, их предыдущие покупки и предпочтения. Например, интернет-магазины предлагают товары, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют клиента, а стриминговые платформы создают индивидуальные подборки фильмов и сериалов.

Более того, технологии машинного обучения используются в магазинах без касс и продавцов. Такие магазины анализируют поведение клиентов, отслеживают перемещение товаров и автоматически оформляют покупки.

Сельское хозяйство

С помощью алгоритмов фермеры могут анализировать состав почвы, определять оптимальное количество удобрений и прогнозировать урожайность. Также ML используется для мониторинга здоровья животных, предсказания надоев молока и оптимизации систем полива, ориентируясь на климатические показатели.

Прогнозирование погоды и природных явлений

ML помогает анализировать климатические показатели с невиданной ранее точностью. Системы (как пример, Meteum от Яндекса) используют показатели температуры, влажности и давления, чтобы делать локальные прогнозы погоды.

Такие технологии находят применение не только в повседневной жизни, но и в предотвращении природных катастроф, например, прогнозировании ураганов или засух.

Преимущества и недостатки машинного обучения

ML открыло новые возможности автоматизации, обработки информации и повышения эффективности процессов, но, как и у любой технологии, у него есть свои плюсы и минусы.

Плюсы машинного обучения:

• Выявление скрытых зависимостей. Алгоритмы машинного обучения способны находить закономерности в данных, которые сложно обнаружить без использования специальных программ.
• Улучшение точности со временем. Чем больше информации уходит в анализ, тем лучше модель обучается и точнее прогнозирует.
• Автономность работы. Системы могут функционировать самостоятельно, например, в кибербезопасности или рекомендательных сервисах.
• Оптимизация больших объемов информации. Алгоритмы справляются с огромными массивами данных, что делает их незаменимыми в системах, которые требуют обработки большого объема информации.

Минусы машинного обучения:

• Высокая стоимость внедрения. Создание и обучение моделей требует значительных инвестиций как в оборудование, так и в оплату работы специалистов.
• Требовательность к данным. Без достаточного объема качественных данных эффективность моделей снижается.
• Сложность интерпретации. Результаты работы модели часто сложно понять без помощи экспертов.
• Зависимость от оборудования. Для выполнения трудных вычислений требуются существенные вычислительные ресурсы, которые могут быть недоступны небольшим организациям.

Заключение

Машинное обучение уже перестало быть средством только для ученых и программистов — оно стало основой многих технологий, которыми мы ежедневно пользуемся. Оно помогает обрабатывать информацию, ускоряет процессы и открывает новые перспективы для бизнеса, медицины, образования и других сфер.

Потенциал машинного обучения огромен, и его будущее зависит от тех, кто создает эти технологии. Возможно, самые захватывающие результаты машинного обучения мы увидим уже завтра, ведь прогресс в этой области только набирает обороты.