День создания полноценного искусственного интеллекта все ближе. Сейчас мы все еще далеки от утопического будущего технократии и всевластия разумных машин, но алгоритмы, называемые технологией машинного обучения, используются все чаще повсеместно в наши дни в разных сферах. Страх общества перед современными тенденциями развития технологий базируется на отсутствии понимания этой комплексной технологии.
ML+AI = будущее технологий рынка приложений
В свою очередь, машинное обучение является отраслью искусственного интеллекта и техники анализа данных. Отрасль основана на концепции, согласно которой системы могут учиться на опыте и новых данных, определять конкретные модели и принимать решения, в то время как вмешательство человека сводится к минимуму.
Итак, Machine Learning (ML) является приложением работы с искусственным интеллектом (AI), который предоставляет системам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования в реальном времени. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.
Процесс обучения начинается с определенного набора данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкция, для того, чтобы выискивать закономерности в данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель - дать компьютерам возможность учиться автоматически, без участия человека и посторонней помощи, и соответствующим образом корректировать действия.
Как это работает?
Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как контролируемые или неконтролируемые. В целом, данные алгоритмы могут применять полученные данные в прошлом по отношению к новым данным, используя отмеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного обучающего набора данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. При этом, алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с конкретными “правильными” примерами окончательных данных, и находить ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель развития.
Напротив, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется никаким образом. Система исследует данные и может сделать выводы из наборов данных.
Улучшение алгоритмов машинного обучения используется для взаимодействия с окружающей средой - поиск методом проб и ошибок является наиболее важными характеристиками обучения этого метода, что позволяет программам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте, чтобы максимизировать его производительность.
Машинное будущее
В настоящее время машинное обучение является одной из самых популярных тем и неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мы уверены, что вы используете приложения машинного обучения на ежедневной основе. Даже те люди, которые ничего не знают о машинном обучении, испытывают его каждый день! Например, Netflix рекомендует шоу и фильмы своим подписчикам на основе прошлой истории и предпочтений. Эта система работает благодаря алгоритму машинного обучения, и в 2017 году она сэкономила Netflix $ 1 млрд.
Машинное обучение позволяет анализировать огромное количество данных. Хотя обычно это дает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его надлежащей подготовки могут также потребоваться дополнительное время и ресурсы. Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации.
Где может быть использовано машинное обучение? Одной из самых значимых индустрий является сфера обслуживания клиентов - для обеспечения более высокого уровня удобства для клиентов и эффективности для агентов поддержки. Инструменты, ориентированные на поддержку, обеспечиваемые машинным обучением, становятся все более популярными благодаря их простоте использования и успешным применениям в различных отраслях промышленности. Gartner прогнозирует, что к 2021 году 15 процентов взаимодействия с клиентами будут полностью обрабатываться искусственным интеллектом!
В следующем выпуске мы расскажем вам о сферах применения и конкретных кейсах, где машинное обучение может повысить эффективность работы. Подписывайтесь на наш канал и следите за новыми статьями!