Что лежит в основе прогноза машинного обучения? Как он работает и как он может помочь вам?
Прогнозирование с использованием машинного обучения - это процесс создания модели, которая могла бы увидеть образцы данных и выработать ответ на вопрос, что будет, если данные изменятся. Полученный ответ - это прогнозная информация, которую можно использовать для принятия решений и определения того, как действовать в будущем.
Классический пример прогноза машинного обучения - это использование нейронных сетей для категоризации изображений.
Нейронные сети могут обрабатывать большие объемы изображений и находить в них общие черты. Они могут научиться различать машины от домашних животных, например. Для этого нейронная сеть обрабатывает тысячи изображений, рассматривая каждое изображение как массив чисел, связанных со значениями пикселей.
Но что происходит внутри нейронной сети, когда мы отправляем ей массивы пикселей? Вся работа заключается в обработке большого количества данных, которые будут использоваться для прогнозирования будущих значений. Каждый нейрон работает относительно просто, он получает сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передает сигналы дальше в сеть. В то же время, нейронная сеть может использовать алгоритмы, наподобие обратного распространения ошибки, чтобы уточнить свои прогнозы и улучшить свою точность.
Другой пример использования прогноза машинного обучения - это прогнозирование цен на акции на фондовом рынке. Здесь намного труднее, чем в примере с изображениями, поскольку нужно учитывать очень много факторов, которые могут влиять на цену акции в будущем. Например, мы можем использовать данные о доходах компании, прогнозах технического и фундаментального анализа, а также экономических и политических событиях.
С помощью машинного обучения, мы можем обучить компьютерную модель на основе прошлых данных о ценах на акции и попытаться предсказать цену акции на будущее. Также можно использовать времянные ряды для прогнозирования цены актива на основе цены предыдущего дня, недели, месяца или года.
Но как именно работает алгоритм прогнозирования цен на акции, который использует машинное обучение? Обычно это делается с помощью обучения модели, которая будет запоминать особенности изменения цены акции в зависимости от факторов, которые мы собрали для каждой компании.
Модели машинного обучения могут быть направлены на обучение на разных частях этого процесса. Некоторые модели будут выбирать для нас самые важные факторы для прогнозирования цены акции, а другие модели могут выбирать подходящий алгоритм оптимизации.
Для того чтобы понять, как работает машинное обучение, нужно знать про разные типы алгоритмов. Разные алгоритмы будут лучше работать в той или иной ситуации в зависимости от типа данных, которыми мы располагаем. Например, для целевых переменных тоже могут быть свои алгоритмы.
Самым простым и распространенным типом алгоритмов машинного обучения являются линейные алгоритмы. Они используются для решения задач классификации и регрессии. Суть заключается в том, чтобы оптимизировать значение коэффициентов, которые будут приложены к входным данным.
Другой вид алгоритмов определения классификации называются деревьями решений. Они используют алгоритмы, которые основаны на деревьях, построенных на основе данных. Задачей такого дерева является найти оптимальную последовательность условий, которая поможет различать объекты и определять, к какому классу они относятся.
Алгоритмы кластеризации — это метод захвата данных, который позволяет различным машинным обучающимся алгоритмам объединять объекты в группы на основе некоторого сходства или различия между ними. Они основаны на нескольких аспектах, таких как разные меры расстояний, алгоритмы уменьшения размерности и пр.
Важно понимать, что машинное обучение - это искусство настройки модели на основе данных. Данные могут быть очень разными, и каждый тип данных требует своего собственного алгоритма и настройки. Но несмотря на это, все алгоритмы машинного обучения основаны на том, чтобы найти оптимальную модель, которая будет наилучшим образом предсказывать будущие значения.
Использование прогнозирования на основе машинного обучения может быть крайне полезным для бизнеса. Например, он может использоваться для прогнозирования спроса на товары и услуги, определения лучшей стратегии продаж, разработки производственного графика, контроля качества продукции, анализа рядов временных данных и более. Эти данные могут быть использованы для определения лучших практик, увеличения прибыльности компаний и сокращения затрат.
В заключение, прогнозирование на основе машинного обучения - это эффективный метод для обнаружения важных трендов в вашем бизнесе и принятия оптимальных решений на основе этих тенденций. Но для того чтобы успешно применять машинное обучение, нужно понять, как оно работает, и какие алгоритмы лучше использовать в разных ситуациях. И только после этого вы сможете получить настоящую ценность от машинного обучения.
Ещё по теме: