Способы машинного обучения и его применение на практике

С каждым годом популярность машинного обучения все больше увеличивается. Вы можете услышать про машинное обучение уже не только узких кругах и в специальной литературе, но и в любом другом месте. Многие из нас слышали про машинное обучение, но не многие из нас знакомы со способами машинного обучения. Способы машинного обучения бывают совершенно разные, а порой даже противоположные друг другу. Например, метод обучения с учителем совершенно противоположен методу обучения с учителем. Машинное обучения уже давно показало себя не только в теории и на бумаге, но и на практике. Несмотря на то, что внедрение машинного обучения довольно дорогостоящий процесс на сегодняшний день, многие глобальные корпорации активно внедряют его во все бизнес-процессы и это уже дает результаты. Выгоды от использования машинного обучения уже сейчас с лихвой покрывают затраты на него, а это значит, что в будущем, технология будет развиваться.

В статье рассматриваются: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с частичным привлечением учителя.

Gunkin MA, student

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

Nikitin KI, student

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

Shapiev MM, student

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

METHODS OF MACHINE TRAINING AND ITS APPLICATION IN PRACTICE

Annotation:

Every year the popularity of machine learning is increasing. You can only hear about narrow circles and in the special literature. Many of us have heard about machine learning. Methods of machine learning will be completely different, and sometimes even opposite to each other. For example, the teaching method takes into account the opposite teaching method. It was not only theory, but also practice. Despite the fact that the introduction of modern technology is quite an expensive process today, many global corporations are actively implementing it in all business processes, and this is already producing results. All this in the future, technology will evolve.

The article indicates: teaching with a teacher, teaching without a teacher, training with partial involvement of a teacher.

СПОСОБЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРАКТИКЕ

Машинное обучение (ML) - это категория алгоритмов, которая позволяет программным приложениям быть более точными в прогнозировании результатов без явного программирования. Основная предпосылка машинного обучения заключается в создании алгоритмов, которые могут принимать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходных данных при обновлении выходных данных по мере появления новых данных. Процессы, вовлеченные в машинное обучение, похожи на процессы интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования. И то, и другое требует поиска данных для поиска шаблонов и соответствующей корректировки действий программы.

Многие люди знакомы с машинным обучением по контекстной рекламе, которая как будто угадывает наши желания. Это происходит потому, что рекомендательные движки используют машинное обучение для персонализации онлайн-рекламы практически в реальном времени. Помимо персонализированного маркетинга, другие распространенные случаи использования машинного обучения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение угроз безопасности сети, профилактическое обслуживание и создание новостных лент.

Как работает машинное обучение? Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как обучаемые с учителем и без учителя.

Для алгоритмов, обучаемых с учителем требуется, чтобы специалист по данным или аналитик данных понимал основные принципы машинного обучения, чтобы обеспечить как ввод, так и желаемый результат. В общем случае принцип обучения с учителем выглядит так: мы показываем машине столько промеров, сколько у нас есть и даем к ним ответы. Система принимает на вход несколько потоков данных и решает, какой поток важнее, какой менее важен, этот процесс есть расстановка весов. Главной проблемой метода обучения с учителем является, то, что данные для обучения должны быть размечены заранее, и, если не получается найти уже готовый пут размеченных данных, то это становится проблемой для проекта с небольшим бюджетом.

Алгоритмы, обучаемые без учителя не должны обучаться на данных результата. Вместо этого они используют итеративный подход, называемый глубоким обучением, для анализа данных и получения выводов. Такие алгоритмы могут находить такие корреляции и взаимосвязи между данными, которые не может заметить аналитик. После обучения алгоритм может использовать свой банк ассоциаций для интерпретации новых данных. Эти алгоритмы стали возможными только в эпоху больших данных, так как они требуют огромных объемов обучающих данных.

Заключение

Итак, в статье были рассмотрены основные способы машинного обучения, а также способы его применения на практике. Но, к сожалению, из-за высокой стоимости внедрения машинного обучения, повсеместно использовать машинное обучение и все его возможности в нашей повседневной жизни пока что не представляется возможным. Хочется верить, что пройдет совсем немного времени, и машинное обучение настолько вольется в повседневную жизнь, что больше не будет вызывать ощущение чего-то необузданного и таинственного.