Машинное обучение (ML) возникло как производная от искусственного интеллекта. Это позволяет компьютерам самообучаться, развивать интеллектуальные системы, предоставляя соответствующие наборы данных из прошлого и распознавая существующие в них закономерности. Сегодня, поскольку данные в больших объемах доступны из различных областей посредством оцифровки, будь то демография клиентов или товарный инвентарь, гораздо проще наблюдать повторяющиеся закономерности, которые затем можно использовать для повышения эффективности и точности системы.
Чем машинное обучение отличается от традиционного программирования?
Традиционное программирование предполагает разработку компьютерного кода для каждой задачи. Это помогло автоматизировать и ускорить операции значительно по сравнению с ручными операциями. Однако есть несколько областей, где довольно сложно придумать единый алгоритм для задачи. Рассмотрим в качестве примеров языковую обработку и перевод речи. Использование подхода на основе машинного обучения гарантирует, что система улучшается через наблюдение. Идея состоит в том, чтобы постоянно улучшать вывод системы с помощью точных и сложных алгоритмов путем многократных итераций уже доступной информации.
Как работает машинное обучение?
Процесс машинного обучения начинается с получения полезных необработанных данных для предметной области, которые затем преобразуются в подготовленные данные. Затем разрабатываются аналитические модели путем обработки и выявления закономерностей в этих подготовленных данных с использованием сложных алгоритмов с помощью нескольких итераций. Затем модели развертываются в приложении, и полученный результат позволит специалисту по обработке данных делать безопасные и надежные прогнозы будущего поведения данных. Сегодня для специалистов по обработке данных доступны графические инструменты для разработки соответствующих моделей, которые затем можно использовать в приложениях для определения вероятности будущих событий.
Преимущества машинного обучения
Почувствовав огромный потенциал приложений машинного обучения в своем бизнесе, крупные корпорации вложили значительные средства в машинное обучение и уже пожинают его преимущества:
- С помощью машинного обучения компании могут получить желанное преимущество среди своих конкурентов, точно и быстро прогнозируя будущие изменения на рынке.
- Прогнозы доходов организаций становятся более точными с помощью алгоритмов, созданных на основе анализа прошлых финансовых вложений.
- Более глубоко изучая поведение потребителей, компании могут ориентироваться на потенциальных клиентов и обеспечивать их большее удовлетворение.
- Производственные подразделения получают лучшую информацию для улучшения и разработки новых продуктовых линеек.
- Теперь компании могут улучшить свои программы приема кандидатов и удержания сотрудников.
Текущие приложения машинного обучения
Машинное обучение уже давно стало частью нашей жизни. Захватывающие разработки и инновации находятся на грани того, что крупные корпорации, инвестирующие в машинное обучение, могут предложить несколько алгоритмов для улучшения перевода речи, а также для отслеживания и предотвращения кибератак и утечек данных.
Именно с помощью ML платформы социальных сетей, такие как Twitter и Facebook, предоставляют предложения контактов, которые могут быть известны пользователям. Google использует машинное обучение, чтобы рекомендовать фильмы, шоу или продукты на основе истории поиска пользователей. Возможности языковой обработки и перевода Google были значительно улучшены с помощью сложных алгоритмов, разработанных и используемых для машинного обучения. IBM Watson не только использует искусственный интеллект и когнитивное обучение, но также помогает специалистам по обработке данных и аналитикам создавать модели для машинного обучения с помощью мощных возможностей интеллектуального анализа данных с минимальным дополнительным программированием или без него.
Обнаружение мошенничества
Сегодня банки и финансовые учреждения используют ML для обнаружения мошеннических действий в Интернете и оповещения своих ценных клиентов. Используя несколько моделей машинного обучения, разработанных на основе итеративного анализа данных по существующим надежным финансовым транзакциям клиентов, корпорации теперь могут более точно выявлять несоответствия.
Языковой перевод
Языковой перевод от Google совершил гигантский скачок с развитием машинного перевода. Это предполагает использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые представляют собой сложные алгоритмы машинного обучения, которые могут развиваться после каждой итерации. Языки сложны с наличием грамматики, использованием слов и словосочетаний и положением слов. Но теперь машинный перевод может переводить языки с большей точностью с помощью RNN, который может определять шаблоны в языках, которые помогают кодировать и декодировать предложения.
Лекарство
Медицинская диагностика - еще одна область, в которой роль ML выглядит многообещающей. Благодаря наличию больших объемов данных в виде исследовательских журналов, результатов биопсии, сканирований, профилей крови и так далее, теперь можно разработать алгоритмы машинного обучения, которые могут эффективно диагностировать медицинские состояния. Недавний отчет MIT Technology Review указывает на успех алгоритмов машинного обучения, разработанных южнокорейскими исследователями, которые могут идентифицировать людей, у которых может развиться болезнь Альцгеймера.
Вывод
Машинное обучение изменило определение будущего аналитики данных и вычислений. Он проник в торговлю, финансовые услуги, науки о жизни, промышленную автоматизацию и многое другое. Сегодня машинное обучение может практически имитировать когнитивные навыки человека, чтобы находить решения посредством анализа данных в более крупном масштабе, превышающем человеческие возможности.
Теперь мы изучили возможности, преимущества и приложения машинного обучения в различных областях. В следующей статье этой серии мы более подробно рассмотрим использование машинного обучения в рекомендациях по продуктам.
Эта статья была первоначально опубликована на сайте sixvertical.com Арчаной Манодж.