Внедрение машинного обучения в бизнес
Машинное обучение уже не является элитарной функцией, а стало способом расширения функционала приложений и, в целом, развития IT-компаний.
В рамках системы математических алгоритмов искусственный интеллект обучается анализировать данные и принимать решения, направленные на достижение поставленных целей.
Машинное обучение для «простого» разработчика
Очень нужно. Обученные под интересы программиста технологии искусственного интеллекта расширяют возможности для создания адаптивных и сложных цифровых продуктов. Обученные модели ИИ могут подстраиваться под поведение и предпочтения пользователей, а персонализированная рекомендация повышает эффективность и лояльность аудитории.
Цель – научить искусственный интеллект самому находить и принимать решения без дополнительной инструкции. Обучение виртуального помощника— это своего рода наука о том, как человек на основе прописанных алгоритмов учит искусственный интеллект самостоятельно совершать сложные ходы и улучшать опыт, пользуясь закономерностями прописанных моделей. В результате, ИИ научается анализировать большие объемы данных, которые не способен охватить человек, прогнозировать на основе полученной информации, вычислять и моделировать новые варианты, чтобы предложить человеку ранее не реализованное решение.
Типы машинного обучения
Разновидность зависит от вариантов участия человека в системе обучения искусственного интеллекта.- 1
Обучение с учителем
Человек – Data Scientist – контролирует искусственного интеллекта на всем пути обучения, показывая примеры, разъясняя и предлагая отработать материал, а затем по такому же принципу проанализировать материал. Специалист сопровождает ИИ до момента, как получит необходимый результат. Так отрабатывается функция фильтрации спама, технологии «компьютерного зрения».
- 2
Обучение без учителя
Искусственный интеллект самостоятельно анализирует и находит скрытые закономерности в неразмеченных данных без вмешательства специалиста. Подход удобен для кластеризации данных, выявления аномалий и других задач, при которых заранее не ясно, какую информацию можно извлечь из массива данных.
- 3
Обучение с частичным участием учителя
Специалист включается в процесс, где много однотипных по форме, но разнообразных по содержанию данных – распознавание фотографий, изображений и звуковых данных. ИИ находит и извлекает лица с фотографий, благодаря прописанному алгоритму узнавания форм и контуров, чтобы затем преобразовать в набор чисел или вектор (расстояния между глазами, носом, ушами). Созданный набор данных сравнивается с имеющимся архивом фотографий и изображений всемирного хранилища, чтобы найти наиболее подходящий вариант.
- 4
Обучение с подкреплением
Позволяет выработать ИИ адаптивное поведение, получая положительные или отрицательные сигналы в ответ на действия в рамках симуляции реальных условий. Обучение с подкреплением эффективно для разработки игровых приложений, систем управления роботами и беспилотного вождения.
- 5
Глубинное обучение
Обучение, основанное на многоуровневых нейронных сетях, которое моделирует сложные термические, семантические и другие связи, подобные человеческому мозгу.
Успешные примеры внедрения в систему машинного обучения
Машинное обучение стало неотъемлемым инструментом для эффективного функционирования сложных финансовых, научных и производственных систем, где требуются высокие вычислительные мощности для решения таких задач, как определение кредитного рейтинга, моделирование инвестиций, бизнес-планирование, контроль за мошенническими действиями и проведение научных исследований. С развитием и доступностью технологий искусственного интеллекта, как представители малого, так и крупного бизнеса, а также различные ведомства и отрасли, имеют возможность внедрять ИИ в свои системы для более глубокого анализа данных и принятия обоснованных решений.
Яндекс использует обучение цифрового помощника в сервисе Яндекс.Переводчик, обеспечивая точный и естественный перевод текстов между различными языками.
Функция прогнозирования активно внедряется в рабочие процессы специалистов IT-компаний, что позволяет сократить трудозатраты и повысить уровень обслуживания клиентов. Актуально для MedTech-индустрии: технологии Google используются в медицинских сервисах для структурирования всей информации о пациентах, включая медицинские осмотры, анализы и снимки. Цифровые помощники детально изучают большие объемы данных, помогая выявлять аспекты и риски, которые врач мог не заметить. Такие рекомендации формирует система Google DeepMind Health, внедряемая в нескольких больницах Англии.
В E-commerce онлайн-магазин использует машинное обучение для анализа покупательского поведения и прогнозирования оптимального торгового предложения, что также увеличивает эффективность. В то же время, такую технологию внедряют для поиска и нахождения забытых в системе и складе товаров, помогая бизнесу не терять финансовые возможности.
Машинное обучение основывается на наборах данных, а также на функциях и алгоритмах, с помощью которых обучают искусственный интеллект. Существует множество алгоритмов, среди популярных можно выделить: линейную регрессию, множественную линейную регрессию, алгоритмы классификации (логистическая регрессия, деревья решений, метод опорных векторов и k-ближайших соседей), а также алгоритмы кластеризации.
Адаптивность машинного обучения позволяет искусственному интеллекту выявлять причинно-следственные связи и находить самостоятельно лучшие варианты развития событий. Если раньше подтверждением высокоэффективности работы ИИ была способность обыграть гениального игрока в шахматы, то сегодня человек лишь направляет и обучает машину, чтобы та шла в неизвестное, даже для ее человеческого создателя.