Начнем с объяснения, что такое машинное обучение (ML). Машинное обучение - это форма искусственного интеллекта (ИИ), в которой алгоритмы с использованием данных обучаются выполнять задачи, чтобы научиться делать более точные прогнозы. В отличие от традиционного программирования, в котором программируются правила, ML позволяет системам автоматически учиться и совершенствоваться на собственном опыте, а не путем указания конкретных задач.
Машинное обучение в основном сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые могут учиться самостоятельно на данных, к которым у них есть доступ. Эта форма ИИ важна, поскольку дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и операционных схемах бизнеса, а также в значительной степени поддерживает разработку новых продуктов. Со временем эти алгоритмы, основанные на машинном обучении, могут приобрести ассоциации и облегчить адаптацию разработки продукта к тому, что именно ищут клиенты.
Типы машинного обучения
Как упоминалось выше, классическое машинное обучение предоставляет алгоритму данные и позволяет ему научиться становиться более точными в своих прогнозах. Существует четыре типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Тип применяемых данных алгоритма зависит от того, какой тип данных нужно прогнозировать .
При обучении с учителем указываются как вход, так и выход алгоритма. В алгоритмы подаются конкретные данные, и указываются переменные, которые должны быть оценены на предмет корреляции с помощью алгоритма. С другой стороны, обучение без учителя предполагает работу с немаркированными данными. Алгоритмы просматривают наборы данных в поисках каких-либо значимых корреляций. Данные вместе с прогнозами, которые выводятся алгоритмами, предопределены.
Полу-контролируемое обучение - это сочетание обучения с учителем и без учителя. В этом типе машинного обучения специалисты по данным вводят алгоритм, в основном помеченный данными, но результат не предопределен. Модель может исследовать данные самостоятельно и развивать собственное понимание входных данных .
Обучение с подкреплением часто используется для обучения модели выполнению многоэтапного процесса, имеющего четкие, определенные правила. Этот тип машинного обучения предоставляется с запрограммированным алгоритмом для выполнения задачи, который дает ей положительный или отрицательный сигнал по мере того, как он определяет, как выполнить задачу. По большей части алгоритм решает проблему самостоятельно.
Кто его использует и для чего
Знакомы с Facebook? Затем вы увидели машинное обучение в действии - вот что лежит в основе новостной ленты Facebook. Если вы когда-нибудь задумывались, как доставляется ваш персонализированный канал, вот как он работает с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вы склонны останавливаться и читать сообщения определенного человека или группы, вам скоро будет показано больше сообщений этого человека из нашей группы, и если вы по-прежнему будете интересоваться их содержанием, вы вскоре будете одним из первых, кто увидит их новейшие сообщения.
За кулисами движок пытается закрепить закономерности в вашем поведении в сети. Если вы измените шаблоны и не сможете читать сообщения этого человека или группы в ближайшие недели, ваша лента новостей изменится соответствующим образом - это машинное обучение.
Другое применение машинного обучения
Хотя машинное обучение является механизмом рекомендаций, у него есть и другие применения. ML используется для CRM (управления взаимоотношениями с клиентами). Программное обеспечение CRM способно использовать модели машинного обучения для анализа электронной почты и побуждать членов отдела продаж в первую очередь отвечать на самые важные сообщения. В то время как более продвинутые системы могут даже дать потенциально эффективные ответы.
Бизнес-аналитика. Известно, что поставщики средств бизнес-аналитики и аналитики используют машинное обучение в своем программном обеспечении для выявления потенциально важных точек данных, шаблонов точек данных и аномалий.
Информационные системы управления персоналом (HRIS) используют машинное обучение для фильтрации приложений и определения лучших кандидатов на должность.
Беспилотные автомобили. Алгоритмы машинного обучения позволили полуавтономным автомобилям распознавать частично видимые объекты и предупреждать водителя.
Виртуальные помощники. Такие, как Siri или Bixby, обычно сочетают модели машинного обучения с учителем и без учителя для интерпретации естественной речи и предоставления контекста.
Библиотеки PHP
Не так давно, когда я изучал идею искусственного интеллекта и машинного обучения, Python был языком, который я принял во внимание. Этот язык широко используется для машинного обучения, искусственного интеллекта, а также для анализа данных. Я считал, что это был правильный выбор для достижения поставленных мной целей.
Однако после некоторых исследований я понял, что PHP также можно использовать для машинного обучения с правильной библиотекой. PHP становится все быстрее и быстрее с каждой выпускаемой версией, и есть библиотеки, такие как Rubix ML или PHP-ml, которые можно использовать для машинного обучения и искусственного интеллекта.
Rubix ML - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, то есть ее можно использовать бесплатно. Эта библиотека включает в себя реализации нескольких алгоритмов машинного обучения и позволяет создавать программы, которые учатся на ваших данных, используя PHP в качестве языка. Некоторые из Rubix ML предоставляют инструменты для всего жизненного цикла машинного обучения от ETL (извлечение, преобразование, загрузка, манипулирование и обобщение данных) до обучения, перекрестной проверки и производства с более чем 40 контролируемыми и неконтролируемыми алгоритмами обучения.
PHP-ml - еще одна библиотека, которую можно использовать для машинного обучения, но, к сожалению, она больше не разрабатывается. Обе библиотеки PHP-ml и RubixML имеют множество функций для:
- Уточнение - распознавание изображений или расширенный анализ текста
- Регрессия - прогнозирование результатов с непрерывной оценкой, например, оценка цен на продукты.
- Кластеризация - более слабая форма классификации. Группировка элементов, метки которых неизвестны, на основании их сходства.
Помимо библиотек, для машинного обучения также можно использовать AWS (Amazon Web Services). AWS предоставляет множество различных сервисов для машинного обучения, таких как Amazon SageMaker, Amazon Kendra, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition, Amazon Forecast и многие, многие другие.
AWS предоставляет полный SDK (комплект для разработки программного обеспечения) для PHP, поэтому можно свободно использовать все эти сервисы в своем проекте PHP.
Итак, хотя хотелось бы думать, что Python - лучший выбор, существуют другие языки и библиотеки, поддерживающие машинное обучение и искусственный интеллект. При имеющихся возможностях выбор и применение языка может оказаться не таким простым. Тем не менее, что бы вы ни решили использовать, воспользуйтесь всеми его доступными и актуальными функциями, помня при этом вышеупомянутые типы обучения машинного обучения и вашу конечную цель.
