Что можно считать главным результатом машинного обучения
Что такое Machine Learning и каким оно бывает
Что такое машинное обучение
Machine Learning (ML, с английского – машинное обучение) — это методики анализа данных, которые позволяют аналитической системе обучаться в ходе решения множества сходных задач. Машинное обучение базируется на идее о том, что аналитические системы могут учиться выявлять закономерности и принимать решения с минимальным участием человека.
Давайте представим, что существует программа, которая может проанализировать погоду за прошедшую неделю, а также показания термометра, барометра и анемометра (ветрометра), чтобы составить прогноз. 10 лет назад для этого написали бы алгоритм с большим количеством условных конструкций If (если):
От программиста требовалось описать невероятное количество условий, чтобы код мог предсказывать изменение погоды. В лучшем случае использовался многомерный анализ данных, но и в нем все закономерности указывались вручную. Но даже если такую программу называли искусственным интеллектом, это была лишь имитация.
Большая часть программ с искусственным интеллектом на самом деле состоит из условных конструкций
Машинное обучение же позволяет дать программе возможность самостоятельно строить причинно-следственные связи. ИИ получает задачу и сам учится ее решать. То есть компьютер может проанализировать показатели за несколько месяцев или даже лет, чтобы определить, какие факторы оказывали влияние на изменение погоды.
Вот хороший пример от гугловского DeepMind:
DeepMind от Google самостоятельно научился ходить
Программа получала информацию от виртуальных рецепторов, а ее целью было перевести модель из точки А в точку Б. Никаких инструкций по этому поводу не было – разработчики лишь создали алгоритм, по которому программа обучалась. В результате она смогла самостоятельно выполнить задачу.
ИИ, словно ребенок, пробовал разные методы, чтобы найти тот, который лучше всего поможет добиться результата. Также он учитывал особенности моделей, заставляя четвероногую прыгать, человекообразную – бежать. Также ИИ смог балансировать на двигающихся плитах, обходить препятствия и перемещаться по бездорожью.
Для чего используется машинное обучение
В примере выше описывалась ходьба – это поможет человечеству создавать обучаемых роботов, которые смогут адаптироваться, чтобы выполнять поставленные задачи. Например, тушить пожары, разбирать завалы, добывать руду и так далее. В этих случаях машинное обучение гораздо эффективнее, чем обычная программа, потому что человек может допустить ошибку во время написания кода, из-за чего робот может впасть в ступор, потому что не знает, как взаимодействовать с камнем той формы, которую не прописал разработчик.
Но до этого пройдет еще несколько лет или даже десятилетий. А что же сейчас? Разве машинное обучение еще не начали использовать для решения практических задач? Начали, технология широко используется в области data science (науки о данных). И чаще всего эти задачи маркетинговые.
Amazon использует ИИ с машинным обучением, чтобы предлагать пользователям тот товар, который они купят с наибольшей вероятностью. Для этого программа анализирует опыт других пользователей, чтобы применить его к новым. Но пока у системы есть свои недостатки – купив однажды шапку, пользователь будет видеть предложения купить еще. Программа сделает вывод, что раз была нужна одна шапка, то и несколько сотен других не повредят.
Похожую систему использует Google, чтобы подбирать релевантную рекламу, и у него такие же проблемы – стоит поискать информацию о том, какие виды велосипедов бывают, как Google тут же решит, что пользователь хочет погрузиться в эту тему с головой. Тем же самым занимается и «Яндекс» в своем сервисе «Дзен» – там МО используется для формирования ленты, точно так же, как и в Twitter, Instagram, Facebook, «ВКонтакте» и других социальных сетях.
Вы также могли работать с голосовыми помощниками вроде Siri – они используют системы распознавания речи, основанные на ML. В будущем они могут заменить секретарей и операторов кол-центров. Если вы загорелись этой идеей, можете попробовать сервис аудиоаналитики Sounds от VK.
Есть и другие примеры использования систем с машинным обучением:
То есть применение МО может быть самым разным. И даже вы можете использовать его в своих приложениях – для этого понадобится приобрести, настроить и поддерживать инфраструктуру обучения машинных моделей. Альтернатива — воспользоваться готовыми средствами машинного обучения на платформе VK Cloud Solutions (бывш. MCS).