Что такое машинное обучение и как его можно использовать? — Пресс-релизы

Что такое машинное обучение и как его можно использовать?

Что такое машинное обучение и как его можно использовать?а

Машинное обучение (ML) все еще может показаться футуристичным и сложным в реализации. Однако на самом деле он окружает почти каждого человека, который ежедневно пользуется электроникой. Чтобы полностью понять роль и возможности машинного обучения, вы должны понять, как оно работает.

Термин «машинное обучение» часто используется как синоним термина «искусственный интеллект». Хотя эти понятия тесно связаны, они не совпадают. Искусственный интеллект — это область науки, занимающаяся созданием систем, которые могут имитировать человеческий интеллект и решать сложные задачи, которые до сих пор могли быть реализованы только людьми. Он способен не только распознавать, анализировать и оценивать поставленные проблемы, но и самостоятельно создавать совершенно новые вещи. В настоящее время основным применением искусственного интеллекта являются такие приложения, как помощники (Siri, Cortana), чат-боты, способные самостоятельно решать простые задачи на веб-сайтах, видеоигры, где есть необходимость симулировать противника или даже робототехника.

Машинное обучение, в свою очередь, является лишь частью концепции искусственного интеллекта. Это технология, которая позволяет системе самосовершенствоваться на основе предоставленных ей данных. Задачи машинного обучения ограничены узкой конкретной областью, в которой должна работать данная система. В отличие от искусственного интеллекта процесс машинного обучения не способен создавать что-то новое, а лишь получать наиболее оптимальные решения поставленной задачи. Наиболее популярными приложениями, использующими возможности ML, являются онлайн-поисковики, алгоритмы, подсказывающие пользователям наиболее интересные материалы в социальных сетях, распознавание изображений или фильтрация спама из почтовых ящиков. Для компаний, которым необходимо спроектировать, разработать и запустить бесперебойно работающее решение на базе машинного обучения стоит обратиться в компанию по разработке программного обеспечения Nlabteam.

Как машина учится?

Машинное обучение происходит с помощью специально созданных алгоритмов, позволяющих системе усваивать и анализировать новые данные.
Их можно разделить на 3 основные категории:

  1. Обучение под наблюдением.
    Это самый популярный алгоритм, используемый в ML. Он заключается в постоянном человеческом контроле в виде предоставления машине данных, содержащих немедленный ответ на поставленную задачу. Например, это могут быть электронные письма с меткой, содержат ли они желаемое сообщение, или спам или фотографии с подписью, что они собой представляют. После ввода в систему соответствующего количества правильно классифицированных данных она сможет самостоятельно оценивать поступающие к ней необработанные данные — без какой-либо маркировки об их содержании. Разумеется, такая оценка будет возможна только в том случае, если поступающие данные будут точно из той же категории, которую система проанализировала ранее.
  2. Неконтролируемое обучение.
    Процесс обучения без учителя аналогичен процессу обучения с учителем. Однако в этом случае в систему отправляются только данные без меток относительно их содержания. Система самостоятельно разбивает заданные данные на категории, метки которых в дальнейшем определяет человек. В большинстве случаев пользователь должен заранее определить количество категорий, которым система будет относить данные.
  3. Обучение по подкреплению.
    Происходит в неизвестных средах, т. е. где и вход, и выход не определены. Единственными данными, которые получает машина, является сигнал усиления, который она получает после определения результата. Этот сигнал может быть как положительным, так и отрицательным. Этот метод аналогичен методу проб и ошибок – машина будет менять результат до тех пор, пока не получит положительный сигнал. Обучение с подкреплением используется, в том числе, поисковыми системами — если пользователь переходит по предложенной им ссылке после ввода пароля, система трактует это как положительный сигнал, в противном случае — как отрицательный.
Система предотвращения вторжений (IPS) — сетевое приложение, повышающее безопасность за счет обнаружения атак в режиме реального времени.
Он использует два основных метода:

  • эвристический анализ — проверка заголовков входящих пакетов, а затем отбор тех, которые могут представлять угрозу для системы,
  • сигнатурный анализ — поиск в пакетах строк данных, характерных для сетевых атак.

Анализ сетевого трафика (NTA) — инструмент анализа безопасности, используемый администраторами компьютерных сетей для обнаружения проблем, которые могут повлиять на функциональность, доступность и безопасность сетевого трафика. Его основная задача — проверять сетевой трафик устройств, подключенных к Интернету, тип данных, загружаемых устройствами, и уровень пропускной способности, используемой каждым устройством. Благодаря обнаружению аномалий в реальном режиме NTA может блокировать DDoS-атаки и другие вредоносные действия, выполняемые устройствами, подключенными к сети.

Приложения для машинного обучения

Наиболее популярным применением машинного обучения обычно являются приложения для товарных рекомендаций, автозамены в текстовых редакторах, навигационных системах или онлайн-поисковиках. Однако возможности ML гораздо больше. По оценкам Gartner, почти каждая компания из списка 500 крупнейших компаний мира использует машинное обучение, а во всем мире это решение внедрили примерно 15% предприятий. Основным применением машинного обучения в бизнесе является финансовый анализ, сопоставление правильных продуктов с нужными клиентами и грамотный маркетинг. Машинное обучение также широко используется в кибербезопасности, наиболее важные приложения в этой области — система предотвращения вторжений (IPS) и анализ сетевого трафика (NTA) — уже используются во всем мире почти каждой системой, требующей сетевого трафика.

Одним из сегментов, где роль машинного обучения так же важна, как и в бизнесе, является медицина. Приложения, использующие машинное обучение, способны выявлять аномалии, заболевания или дегенерации на основе продуктов медицинской визуализации (рентген, ультразвук и т. д.) гораздо точнее, чем человек. ML также позволяет выбрать лучшую терапию для пациента, анализируя его данные, такие как генетический риск, образ жизни, другие принимаемые лекарства или даже активность в социальных сетях. Эти же данные также широко используются в клинических испытаниях, особенно при запуске нового продукта. Использование расширенного прогностического анализа, основанного на машинном обучении, для выявления кандидатов на клинические испытания приводит к достижению того же эффекта с гораздо меньшей контрольной группой.

крошечный мл

Машинное обучение также является важной частью рынка IoT и микроконтроллеров. Большинство операций, связанных с машинным обучением, требуют для работы больших объемов памяти и мощности ЦП, что часто недостижимо в небольших приложениях IoT и чипах с батарейным питанием, поэтому приложения должны быть разгружены — расчеты отправляются в вычислительные облака, где они обрабатываются. Относительно новый тренд на рынке — Tiny ML — может изменить такое положение дел. Благодаря использованию гораздо более эффективных алгоритмов машинного обучения и повышению эффективности 32-битных микроконтроллеров появилась возможность перенести некоторые задачи машинного обучения из облака напрямую на маломощные устройства. Технологические гиганты, такие как Apple, Huawei, Google, Intel и ARM, уже выпустили чипы для работы с этой концепцией.

ML Маркет

Машинное обучение давно перестало быть просто академическим соображением и стало одним из крупнейших секторов электронного и ИТ-рынка. Его растущее распространение в различных отраслях отражает эффективность его алгоритмов, структур и методов для быстрого решения сложных проблем. Согласно данным, собранным LinkedIn, более 100 000 из размещенных на сайте вакансий требовалось знание ML как необходимого критерия для данной должности, 12 000 из них требовали хорошего знания TensorFlow — самой популярной библиотеки программирования для ML.

Related Articles

Close