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.
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.
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.
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:
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 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.
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 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 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.
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.
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 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 — 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.
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.
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.
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, 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.
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 — 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 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.
Рассмотрим основные подходы к машинному обучению.
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.
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.
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.
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 — 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.
Машинное обучение уже давно вошло в нашу жизнь. На сегодняшний день ML используется практически везде — от здравоохранения до сельского хозяйства.
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.
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.
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.
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.
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.
ML открыло новые возможности автоматизации, обработки информации и повышения эффективности процессов, но, как и у любой технологии, у него есть свои плюсы и минусы.
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.
К 2024 году интернет-магазины набрали большую популярность: большинство людей совершали онлайн-покупки хотя бы один раз…
Коммерческое предложение — это ключевой инструмент, который позволяет компаниям представлять свои товары и услуги потенциальным…
В кейсе рассказываем, как маркетинговое агентство DIY Service автоматизировало подбор и передачу кандидатов на вакансии…
В мире IT есть много операционных систем, каждая из которых претендует на звание «лучшей». Среди…
Рассмотрим, в чем особенности этой корпоративной структуры, какие у нее преимущества и недостатки. (далее…)
Байера можно назвать менеджером по закупкам, но эта профессия подразумевает больше личного вовлечения. Для успешной…