Что такое машинное обучение?
В современном мире часто можно услишать о машинном обучение, но машинное обучение что это?
Машинное обучение – это одна из наиболее динамично развивающихся областей в сфере информационных технологий. Каждый год в ней происходят значительные изменения и появляются новые технологии, которые меняют способ работы и повседневную жизнь людей. В этой статье мы рассмотрим несколько последних трендов в машинном обучении, которые повлияют на будущее этой области.
Благодаря машинному обучению программисту не нужно создавать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и решения. Вместо этого в компьютер или программу внедряется алгоритм, который самостоятельно находит решения, используя комплексный анализ статистических данных, выявляя закономерности и на их основе делая прогнозы.
Истоки технологии машинного обучения на основе анализа данных уходят в 1950-е годы, когда были разработаны первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетия основной принцип остался неизменным. Однако, благодаря стремительному росту вычислительных мощностей компьютеров, сложность выявляемых закономерностей и точность прогнозов значительно возросли, а спектр решаемых задач с использованием машинного обучения существенно расширился.
Для запуска процесса машинного обучения сначала необходимо загрузить в компьютер датасет — набор исходных данных, на которых алгоритм будет учиться. Например, можно использовать фотографии собак и кошек с метками, обозначающими, к какому классу они принадлежат. После обучения программа сможет самостоятельно распознавать объектов на новых изображениях без меток. Обучение продолжается и после выдачи прогнозов: чем больше данных анализируется, тем точнее программа распознает изображения.
С помощью машинного обучения компьютеры могут распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то машинное обучение активно используется для проверки грамматики в текстовых редакторах и на телефонах. Учитывается не только правильность написания слов, но и контекст, оттенки смысла и другие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное автоматически писать новостные статьи на экономические темы и о спорте, без участия человека.
Типы машинного обучения
Машинное обучение (machine learning, скоращенно ml) уже не является непонятной и недоступной технологией. Сегодня оно находится в центре внимания и применяется во многих сферах жизни. Но какие новые возможности появились в последнее время?
Все задачи, решаемые с помощью машинного обучения (ML), можно разделить на следующие категории:
1. Задача регрессии – прогнозирование на основе выборки объектов с различными признаками. Результат должен быть вещественным числом (например, 2, 35, 76.454 и т.д.), как в случае определения цены квартиры, стоимости ценной бумаги через полгода, ожидаемого дохода магазина на следующий месяц, или качества вина при слепом тестировании.
2. Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Это конечное число ответов, часто в формате «да» или «нет»: например, присутствие кота на фотографии, распознавание человеческого лица на изображении, или диагностика рака у пациента.
3. Задача кластеризации – распределение данных на группы. Примеры включают сегментацию клиентов мобильного оператора по уровню платежеспособности или классификацию космических объектов как планеты, звезды, черные дыры и т.д.
4. Задача уменьшения размерности – сокращение большого числа признаков до меньшего количества (обычно 2-3) для удобства визуализации (например, сжатие данных).
5. Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она схожа с задачей классификации, но есть важное отличие: аномалии – редкие явления, и обучающих примеров для их выявления либо очень мало, либо нет вовсе, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, обнаружение мошеннических действий с банковскими картами.
Для решения каких задач может применяться машинное обучение?
Цель машинного обучения (ml) - это частичная или полная автоматизация выполнения сложных профессиональных задач в различных сферах человеческой деятельности.
Машинное обучение находит применение в широком спектре областей:
- Распознавание речи
- Анализ изображений
- Распознавание рукописного ввода
- Техническая диагностика
- Медицинская диагностика
- Прогнозирование временных рядов
- Биоинформатика
- Обнаружение мошенничества
- Выявление спама
- Классификация документов
- Технический анализ на бирже
- Финансовый контроль
- Кредитный скоринг
- Прогнозирование ухода клиентов
Область применения машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная цифровизация способствует накоплению огромных объемов данных в науке, промышленности, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению на основе прецедентов, чтобы на основе данных обучить компьютерные системы делать прогнозы, принимать решения и выполнять задачи. В прошлом, когда таких данных не существовало, эти задачи либо не ставились вовсе, либо решались принципиально иными методами.
Методы машинного обучения
Поскольку машинное обучение сформировалось, с одной стороны, из науки о нейронных сетях, которая разделилась на методы обучения сетей и различные топологии их архитектуры, а с другой стороны, впитало в себя методы математической статистики, приведённые ниже способы машинного обучения исходят из нейронных сетей. Основные виды нейронных сетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (и их модификации), могут обучаться с учителем, без учителя и активно. Однако некоторые нейронные сети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому, классифицируя методы машинного обучения по способу обучения, в отношении нейронных сетей корректнее говорить о классификации алгоритмов их обучения, а не о принадлежности к определённому виду.
Обучение с учителем — для каждого примера задаётся пара «ситуация, требуемое решение»:
- Метод коррекции ошибки
- Метод обратного распространения ошибки
Обучение без учителя — для каждого примера задаётся только «ситуация», и требуется сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов:
- Альфа-система
- Гамма-система
- Метод ближайших соседей
Обучение с подкреплением — для каждого примера имеется пара «ситуация, принятое решение»:
- Генетический алгоритм
Активное обучение — отличается тем, что обучаемый алгоритм самостоятельно выбирает следующую исследуемую ситуацию, по которой станет известен правильный ответ.
Какого типа машинного обучения не бывает?
Любой метод машинного обучения должен основываться на алгоритмических и математических принципах, поэтому не существует типа машинного обучения, который не имел бы теоретической основы. Однако методы машинного обучения могут различаться по степени эффективности и универсальности в зависимости от задачи и исходных данных. Например, невозможно создать универсальный алгоритм, способный справляться с любыми задачами машинного обучения без настройки или предварительной обработки данных. Также не существует единого алгоритма машинного обучения, который бы одинаково эффективно работал с различными типами данных, такими как текст, изображения, звук и т.д.
Обучающая и тестовая выборки
Понимание концепций обучающей и тестовой выборок критически важно для успешного обучения моделей машинного обучения и получения точных предсказаний:
Обучающая выборка представляет собой набор данных, на которых модель обучается. Она настраивает свои веса и определяет зависимости между входными данными и целевой переменной на основе этих данных.
Тестовая выборка, с другой стороны, это независимый набор данных, на которых модель не обучалась, но который используется для оценки ее качества и точности предсказаний.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки необходимо для оценки способности модели к обобщению на новых данных, которые не присутствовали в обучающей выборке. Если модель обучается и тестируется на одних и тех же данных, она может демонстрировать высокую точность предсказаний, но при этом плохо справляться с новыми данными. Это явление называется переобучением (overfitting) и приводит к неспособности модели эффективно решать реальные задачи с разнообразными данными.
Чтобы избежать переобучения и проверить способность модели к обобщению, необходимо использовать тестовую выборку для проверки точности предсказаний на новых данных. Тестовая выборка должна быть репрезентативной для всего набора данных, но не должна пересекаться с обучающей выборкой.
Кросс-валидация основывается на идее разделения данных на несколько складок (folds), обучения модели на нескольких из них и использования оставшейся части данных для тестирования модели. Эта процедура повторяется несколько раз с разными комбинациями складок, и в итоге получается оценка точности модели на всем наборе данных.
Кросс-валидация позволяет оценить точность модели на независимых данных и сравнить качество разных моделей на одних и тех же данных. Этот метод также помогает уменьшить влияние случайных факторов, таких как разбиение на обучающую и тестовую выборки, и улучшить устойчивость модели.
