Если вы не жили под скалой, вы, вероятно, когда-то слышали о машинном обучении. Итак, что такое методы машинного обучения? Этот мощный инструмент обработки данных помогает аналитикам, специалистам по данным и владельцам бизнеса делать точные прогнозы, сортировать точки данных и находить закономерности в информации.
Хотя этот обзор сам по себе может показаться впечатляющим, он лишь дает представление о том, что машинное обучение делает для людей.
Хотите узнать больше о том, как работает машинное обучение? В этой статье мы расскажем вам все, что нужно знать о машинном обучении.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (МО) — это союз информатики и искусственного интеллекта. Это исследование проводится с использованием компьютерных алгоритмов, которые со временем постоянно совершенствуются. Его можно применять в самых разных областях, от кибербезопасности до распознавания голоса.
Как работает машинное обучение?
Если вы хотите понять, как работает машинное обучение, психология — отличное место для поиска. Авраам Каплан однажды сказал: Дайте маленькому мальчику молоток, и он обнаружит, что все, с чем он сталкивается, нужно стучать. Это утверждение прекрасно демонстрирует движущую силу машинного обучения.
Когда компьютер настроен на изучение чего-либо, его алгоритмы многократно проверяют несколько переменных, пока компьютер не найдет работающее решение. Чем больше переменных он тестирует, тем больше данных он может сравнить со своими результатами. Чем чаще он сравнивает свои результаты, тем быстрее машинное обучение найдет свое решение. Это простой, но эффективный процесс, который происходит постоянно в реальной жизни.
Методы машинного обучения
Машинное обучение можно разделить на три основные категории: неконтролируемое, контролируемое и частично контролируемое.
Неконтролируемое обучение
При неконтролируемом обучении компьютер делает выводы на основе собранных данных без какого-либо внешнего источника, сообщающего ему, какими должны быть эти выводы.
Этот тип обучения полезен для аналитических целей, но его развитие ограничено, потому что его не с чем сравнивать. Кроме того, поскольку вы предоставляете немаркированные данные, предназначенные только для ввода, нет реального способа измерить, насколько точны результаты.
Неконтролируемое обучение имеет свое место в машинном обучении, но обычно оно используется для исследовательского анализа или для создания данных, которые позже становятся входными данными для других анализов.
Например, если вы искали закономерности в покупательских привычках, вы могли бы провести неконтролируемое обучение на необработанных данных о покупках. Это позволит вам выявить тенденции и предсказать, какие другие покупательские привычки могут быть у ваших потребителей.
Контролируемое обучение
С другой стороны, контролируемое обучение предлагает анализ под руководством человека. Человек сообщает компьютеру, какие точки данных важны, а какие нет. Предположим, вы искали закономерности в привычках потребительских расходов. В этом случае вы могли бы провести обучение с учителем на необработанных данных о покупках, чтобы компьютер мог сказать вам, что, например, люди, которые покупают арахисовое масло, также склонны покупать желе.
Изображение автора: контролируемое обучение
Обучение под наблюдением с большей вероятностью даст точные результаты, чем обучение без учителя, поскольку оно опирается на человеческий вклад, а не просто на наблюдение. Вы даже можете использовать его, чтобы делать прогнозы и предпринимать корректирующие действия (при необходимости).
Например, если у компании есть бездействующий клиент, она может запустить обучение с учителем на данных, чтобы предсказать, насколько вероятно, что этот клиент перестанет совершать покупки. Это может помочь компании идентифицировать пользователей, которым грозит уход, тем самым давая им время для реализации стратегий по их удержанию.
Полуконтролируемое обучение
Когда неконтролируемое и контролируемое обучение объединяются, вы получаете полуконтролируемое обучение. Как и в обучении с учителем, в нем используется анализ под руководством человека. Однако это также позволяет компьютеру делать выводы на основе своих наблюдений.
Неконтролируемое обучение — это пассивный сбор входных данных. Напротив, обучение с полуучителем представляет собой смесь как входных, так и наблюдаемых данных. Этот тип машинного обучения использует процесс, называемый кластеризацией, для отделения релевантных данных от нерелевантных.
Например, вы можете использовать неконтролируемое обучение для поиска шаблонов в данных электронной почты. Затем вы можете использовать обучение с учителем, чтобы определить, какие из этих шаблонов актуальны, а какие нет. Затем вы можете использовать частично контролируемое обучение, чтобы сгруппировать соответствующие шаблоны вместе и исследовать их по одному.
Этот тип машинного обучения чрезвычайно эффективен, поскольку позволяет одновременно и целостно исследовать несколько типов данных.
Приложения машинного обучения
Вот некоторые из вопросов, на которые можно легко ответить:
- Какой доход мы будем иметь через 6 месяцев?
- Сколько запасов мы должны хранить завтра или через 30 дней, чтобы удовлетворить спрос?
- Каков эффект от продвижения нашего продукта? Что мы можем ожидать от другой будущей акции?
- хотят найти неполноценных клиентов, которые потратили много денег.
- Каковы мои самые важные продукты или клиенты, приносящие наибольшую прибыль «немногим жизненно важным» (?)
- Кто собирается отменить мою подписку и почему?
- Какая машина скоро выйдет из строя?
- Является ли это мошеннической операцией?
- Как лучше всего сегментировать продукты клиентов?
- Какие из моих лидов собираются конвертировать?
Вот некоторые возможные применения машинного обучения:
Предиктивная аналитика
Прогнозная аналитика использует машинное обучение для разработки алгоритмов, которые могут прогнозировать результаты, используя данные в реальном времени. Например, продавцы могут использовать прогнозную аналитику, чтобы предсказать, какие клиенты скоро уйдут.
Информационная безопасность
Машинное обучение стало популярным инструментом в кибербезопасности. Почему? Простой. Киберпреступники постоянно меняют шаблоны и методы атак, и, поскольку машинное обучение может использоваться для обнаружения необычных шаблонов в цифровой безопасности, оно помогает выявлять и предотвращать киберугрозы.
Распознавание голоса
Машинное обучение можно использовать для улучшения распознавания голоса. Анализируя образцы человеческой речи, машинные алгоритмы могут понять, как звучат определенные слова и фразы.
Например, многие люди неправильно произносят «supercalifragilisticexpialidocious». Когда вы спросите Alexa, как вы должны произнести полное название «Мэри Поппинс», она будет знать, что даже если вы произносите сокращенную версию слова, оно должно звучать не так.
Виртуальный помощник
Мы уверены, что вы знакомы с Alexa, Siri, Google Assistant. Но знаете ли вы, что все эти виртуальные помощники основаны на машинном обучении? Таким образом, каждый раз, когда вы даете инструкции — звоните, включаете музыку, получаете доступ к электронной почте и т. д. — ваш виртуальный помощник использует машинное обучение, чтобы понимать и действовать.
Медицинские прогнозы и диагностика
Машинное обучение помогает исследователям разрабатывать искусственный интеллект, способный предсказывать медицинские события до того, как они произойдут. Это может быть использовано, например, для прогнозирования инсультов и сердечных приступов.
Но он также сможет предсказать, какие люди могут заболеть в первую очередь, что поможет врачам лучше понять, кому может понадобиться что-то вроде профилактического лечения.
Заключение
Машинное обучение меняет то, как мы ведем бизнес, следим за нашими детьми и даже принимаем решения по благоустройству дома. Он поддерживает вашу ленту Netflix, ваше программное обеспечение CRM и даже автомобили с самостоятельным вождением. Если вам сейчас интересно, как использовать машинное обучение для вашего бизнеса, зайдите на Graphite и ознакомьтесь с доступными моделями машинного обучения без кода.
Первоначально опубликовано на https://graphite-note.com 8 марта 2022 г.
