Рассказываем, что такое машинное обучение, какие задачи оно решает и как работает.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, ориентированная на разработку алгоритмов и моделей, которые извлекают закономерности из данных и принимают решения без явного программирования.
Иными словами, вместо того чтобы задавать жесткие инструкции для выполнения конкретной задачи, система обучается на основе опыта и данных. Это позволяет ей самостоятельно улучшать свою производительность с течением времени.
Машинное обучение создает модели, которые умеют обобщать знания из обучающего набора данных и применять их для эффективного решения новых, ранее не встречавшихся задач. Основные типы машинного обучения включают надзорное обучение, безнадзорное обучение и обучение с подкреплением.
Типы машинного обучения
Надзорное обучение
Надзорное обучение — один из ключевых подходов в машинном обучении, при котором модель обучается на размеченных данных, где для каждого входного образца предоставляется соответствующий выход или метка. Суть надзорного обучения заключается в том, чтобы научить модель отображать входные данные на соответствующие им выходы, основываясь на имеющихся примерах.
Задачи, решаемые с использованием надзорного обучения: распознавание образов, классификация текста, предсказание цен на акции и медицинская диагностика.
Безнадзорное обучение
Безнадзорное обучение — подход в машинном обучении, при котором модель обучается на неразмеченных данных, не имеющих предоставленных выходных меток. В отличие от надзорного обучения, где модель учится на парах входных данных и соответствующих им выходах, в безнадзорном обучении модель выявляет внутренние структуры и закономерности в данных самостоятельно.
Безнадзорное обучение применяется в маркетинге для кластеризации клиентов и улучшения стратегий продаж, в кибербезопасности — для обнаружения аномалий в сетевом трафике, в биоинформатике — для кластеризации генов, в медицинской диагностике — для сегментации изображений.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, основанный на взаимодействии с окружающей средой. В этом подходе робот принимает решения в среде, действуя определенным образом, и получает положительные или отрицательные обратные связи в виде подкреплений (rewards) в зависимости от успешности своих действий.
Примеры применения: игры, управление роботами, оптимизация ресурсов в сети, управление финансовыми портфелями и другие задачи, где принятие последовательности решений влияет на будущий результат.
Как проходит обучение
Представим, что у нас есть задача разработать систему, способную автоматически распознавать написанные от руки цифры от 0 до 9. Для этого мы можем использовать надзорное обучение и нейронную сеть.
Обучающий набор данных
Мы создаем набор данных, состоящий из изображений написанных от руки цифр, каждому изображению приписывается метка с указанием правильной цифры.
Модель нейронной сети
Создаем нейронную сеть, которая состоит из слоев нейронов, способных извлекать характеристики из изображений.
Нейронная сеть — это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, которая построена по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Обучение
Подаем на вход нейронной сети изображения из обучающего набора, а затем сравниваем предсказанные цифры с правильными метками и корректируем параметры нейронной сети (веса и смещения) так, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
Тестирование
Используем другие изображения, которые не входили в обучающий набор, для проверки эффективности обученной модели.
Применение
Теперь мы можем использовать эту обученную модель для распознавания написанных от руки цифр без явного программирования правил для каждой цифры.
Этот пример демонстрирует, как машинное обучение позволяет создавать модели, которые обучаются на основе данных и автоматически адаптируются к новым примерам, не требуя явного программирования для каждой конкретной ситуации.
***
Подписывайтесь на нас здесь и в других социальных сетях:
