Машинное обучение - это когда компьютер "учится" делать какую-то работу, но при этом он не использует жесткие правила, а анализирует большое количество данных. Он находит в этих материалах закономерности и на их основе учится самостоятельно принимать решения.
Это работает примерно так:
1. Вы даете компьютеру большой набор данных о какой-то задаче. Например, фотографии автомобилей и информацию о том, какая это модель.
2. Компьютер анализирует эти сведения и ищет в них общие черты. Он замечает, что определенные формы, цвета, детали указывают на конкретные модели машин.
3. Затем компьютер "учится" сопоставлять новые фото с тем, что он уже видел. Он определяет модели автомобилей даже на незнакомых ему фото.
4. Чем больше информации получает компьютер, тем лучше он становится в этой задаче. Его "знания" постоянно растут и совершенствуются.
Главное - дать компьютеру большое количество подходящих материалов, а он сам "поймет", как их использовать. Это экономит время и позволяет решать задачи, которые трудно реализовать с помощью обычных программ.
С помощью ML мы также получаем ответы на вопросы от голосового помощника в смартфоне и подборку контента на таких сервисах как Youtube и Netflix. Машинное обучение чаще всего используется в этих сферах:
1. Производство (18,8%)
2. Финансы (15,4%)
3. Здравоохранение (12,2%)
4. Транспорт (10,6%)
5. Безопасность (10,1%)
Как машинное обучение (ML) поможет в бизнесе
1. Оптимизирует бизнес-процессы:
- ML автоматизирует рутинные задачи и примет решения на основе анализа данных;
- Выявит аномалии и предотвратит мошенничество.
2. Улучшит взаимодействия с клиентами:
- Подберет предложения и рекомендации под клиента и выявит их предпочтения;
- Анализирует поведение пользователей;
- Внедрит умных чат-ботов и виртуальных ассистентов.
3. Сможет разработать инновационные продукты и услуги:
- Изучит обратную связь клиентов и их потребности;
- Улучшит существующие продукты на основе поведенческих показателей.
Применение машинного обучения в бизнесе позволит получить конкурентные преимущества за счет глубокого понимания клиентов, оптимизации внутренних процессов и принятия обоснованных стратегических решений. Это открывает новые горизонты для развития и роста компаний, независимо от их размера и отрасли.
Где используется ML в повседневной жизни
1. В голосовых помощниках:
Алиса, Siri, Google Assistant и др. используют машинное обучение для распознавания и понимания голоса.
2. В смартфонах:
Функция автоматического распознавания лиц на фото также работает на основе ML.
3. Подборка контента в приложениях:
Рекомендации по фильмам, музыке и книгам на платформах КиноПоиск, Яндекс Музыка, Spotify, YouTube и Netflix являются одним из примеров МО.
4. Здравоохранение:
В диагностике и лечении различных болезней также помогает машинное обучение. Алгоритмы ML могут изучать факты об анализах, медицинские изображения и историю пациента для предсказания проблем со здоровьем и выбора правильного лечения.
5. Финансы:
В финансовой системе ML используется для предвидения изменений на фондовом рынке, выявления мошенничества, оптимизации инвестиционных портфелей, а также в решениях о выдаче кредитов.
Заключение
Машинное обучение играет важную роль в бизнесе и повседневной жизни. Оно предотвращает случаи мошенничества, исследует покупателей и потребителей, автоматизирует задачи, помогает врачам в выявлении болезней, прогнозирует фондовый рынок. Будущее уже наступило, а ML - это ключ к будущему. Используйте его прямо сейчас и откройте для себя новые возможности.