Машинное обучение: где нам помогают роботы?
Считается, что искуственный интеллект – это что-то о профессиях будущего, где машина заменит человека. На самом деле алгоритмы машинного обучения уже давно применяются в нашей повседневной жизни.
Как работает машинное обучение?
Для того, чтобы внедрить автоматизацию, нужно три вещи: данные, признаки и алгоритм.
Данные – это массив информации, то, что нужно анализировать. Например, электронные письма, тексты, книги, фотографии товаров, результаты анализов или рентгеновские письма.
Признаки – категории, по которым проводится анализ. Человек задает характеристики, машина обобщает или отделяет данные.
Алгоритмы – методы, с помощью которых производится отбор. Выделяют три больших группы: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением.
Обучение с учителем – это метод, где человек задает характеристики, по которым надо сортировать данные. Например, отобрать картинки, на которых изображены предметы синего цвета, найти определенные слова в тексте.
Обучение с подкреплением – методика, при которой машина собирает данные и учится работать с их помощью. Например, обучение в среде применяется для беспилотных автомобилей. Роботу дается виртуальная карта, он сам по ней передвигается и запоминает, где светофор, где пешеходный переход, а где можно в столб врезаться.
Где применяется машинное обучение?
Методы с учителем работают повсеместно. Например, спам-фильтры распределяют письма по заданным признакам, а банковские системы используют алгоритмы для одобрения кредитов. Также на этих методах работают поисковые системы, дигностика в медицинских лабораториях, определение языка, перевод рукописного текста в печатный.
Обучение без учителя используется реже. Такие методы подходят для объединения локаций на карте, сжатия изображений, разметки новых данных. Обучение с подкреплением используется для роботов-пылесосов, компьютерных игр, автоматизации производства – везде, где нужно проанализировать данные, и обобщить их, чтобы получить максимальную выгоду.
Машинное обучение – сложный и увлекательный предмет. С его помощью можно понять, как работают многие привычные нам системы. Мы уже настолько привыкли к искуственному интеллекту, что не задумываемся, как программа подбирает интересные фильмы, музыку или рекомендует товары, которые можно купить вместе.
