Машинное обучение: что это такое, для чего нужно и как устроено

Что такое машинное обучение

Машинное обучение или Machine Learning — это раздел науки об искусственном интеллекте, основная идея которого состоит в том, что ИИ может самостоятельно анализировать информацию и выявлять причинно-следственные связи, то есть — обучаться. С минимальным участием человека.

Для полного понимания, рассмотрим на примере. Наверняка, вы когда-нибудь общались с чат-ботом на сайте или в приложении. Когда вы отправляете текстовый запрос, он реагирует нужным действием. Чтобы создать такой сервис, программисты вбивают в код возможные команды и запросы с условными конструкциями. Такую программу нельзя назвать обучаемым искусственным интеллектом, скорее его имитацией.

А вот когда вы вводите поисковый запрос в Google или Яндекс, поисковик сам анализирует информацию и на её основе показывает вам рекламные предложения. Не только релевантные вашему запросу, но и те, на которые откликнулись другие пользователи, интересующиеся такой же или схожей тематикой. Так работает обучаемый искусственный интеллект: самостоятельно изучает множество данных и делает выводы.

Задача machine learning — научить искусственный интеллект действовать как человек: познавать мир с помощью переработки большого количества информации, полученного опыта и выполнять задачи. Прогнозировать события, самостоятельно обучаться, работать с минимальным участием программистов.

Для чего нужно машинное обучение

ML позволяет программам работать эффективнее: если программисты допустили ошибку в коде или забыли прописать функцию — система впадает в ступор. Обучаемая программа будет совершать попытки самостоятельно справиться с задачей.

Глобальная цель машинного обучения — упростить жизнь человека. Уже сегодня показательный результат наблюдается во многих сферах: от обычной повседневной жизни до экономики и производства.

Наверняка, вы слышали о самоуправляемых или беспилотных автомобилях. Для поездки в таком авто не нужен водитель — пассажир доедет из точки А в точку Б с помощью искусственного интеллекта. Создатели машин уверены, что использование такого транспорта позволит сократить количество ДТП на дорогах и экономить на перевозке и доставке грузов.

Более знакомый и узнаваемый пример — умный робот-пылесос. Существуют модели, которые самостоятельно создают карту дома и планируют оптимальный маршрут уборки. Также они умеют определять тип покрытия и подбирать подходящую программу. Чем чаще вы запускаете пылесос, тем лучше он справляется с задачей — это происходит за счёт самообучаемости программы.

Расчёт стоимости поездок в такси-агрегаторах, формирование «‎умной»‎ ленты с вашими интересами в соцсетях, рекомендуемые товары на маркетплейсах, распознавание лиц на видео и фотографиях, генерация изображений и текстов — всё это и многое другое уже умеет и делает искусственный интеллект при помощи машинного обучения.

Как устроено и каким бывает машинное обучение

Для машинного обучения всегда необходимы три составляющие: алгоритм, данные, признаки.

Алгоритм — это способ, которым будет решаться задача. Алгоритмы бывают разные. У одной задачи может быть несколько вариантов решений — в машинном обучении также. Но даже самый лучший алгоритм не даст результата, если будет недостаточно данных.

Данные — это условные образцы. Если необходимо научить программу распознавать черты лица человека — нужны фотографии людей. Если требуется спам-фильтр для почты — примеры спам-писем. Для создания «‎умной»‎ ленты в соцсетях — лайки и репосты пользователей. Чем больше данных, тем лучше. Десятки или даже сотни тысяч как минимум.

Признаки — по-другому: свойства, характеристики или, на языке программистов, фичи. Программа должна понимать, на что ей обращать внимание. Отбор признаков может занимать большую часть времени всего процесса. Когда их слишком много, программа может работать медленно и неэффективно. Если к процессу отбора подключается человек и самостоятельно определяет «‎верные»‎, он может внести субъективность. Это снижает эффективность.

В машинном обучении есть четыре основных направления:

• Классическое обучение
• Обучение с подкреплением
• Ансамблевые методы
• Глубокое обучение

Для классического обучения характерны простые данные и простые признаки. Это основы машинного обучения, которые появились ещё в 1950-х годах. С его помощью работают рекомендательные алгоритмы соцсетей, спам-фильтры и даже банковские системы блокировки карт. Принято разделять классическое машинное обучение на две категории: с учителем и без.

В первом варианте программист управляет обучением — обозначает признаки и машина обучается на конкретных примерах. Если стоит задача научить алгоритм распознавать на фото пешеходные переходы, то человек размечает картинки и даёт машине примеры.

Во втором случае — просто загружаются данные, например те же изображения, и машина сама определяет схожие характеристики.

Обучение с подкреплением используют для создания тех же роботов-пылесосов и самоуправляемых автомобилей, некоторых игр, автоматической торговли и управления ресурсами предприятий. Этот направление подходит для задач, которые предполагают не анализ данных, а выживание в среде. При таком обучении машина не рассчитывает все возможные ходы, а направляет усилия для минимизации ошибок. Сперва для программы создают искусственную среду, где она практикуется, а после переносят в изначально планируемую.

Ансамблевые методы обучения дают самые точные результаты, наряду с глубоким обучением. Их используют для разработки сайтов все крупные корпорации. Идея заключается в составлении ансамблей из нескольких обучающих алгоритмов, где один исправляет ошибки другого или других и выдаёт лучший результат. Этот вид машинного обучения активно используется разработчиками поисковых систем.

Глубокое обучение может заменить все вышеперечисленные направления. Оно применяется для обучения программ для распознавания лиц на фото и видео, распознавания и синтеза речи, создания машинных переводов. В диджитал активно набирают популярность нейросети, способные генерировать текстовый и визуальный контент. Некоторые из них обучаются на простых алгоритмах, более сложные — с применением глубокого обучения. Нейросеть может работать с объёмными данными, задействовав при этом несколько устройств.

Что изучать, чтобы освоить машинное обучение

На первый взгляд машинное обучение может показаться чем-то сложным и пугающим. На деле всё не так страшно. Безусловно, понадобятся отличные знания математики, владение базовой статистикой и теорией вероятности. Также необходимо знать английский язык и основы программирования. Располагая такими навыками, вы уже можете создать свою нейросеть.

Главный язык программирования для машинного обучения на сегодняшний день — это Python. Под него подстроено большинство образовательных программ и основные готовые фреймворки, которые упрощают процесс написания кода.

Преимуществом будет специализированное техническое или математическое образование, но если его нет — вы можете обучиться с 0 самостоятельно. Сделать первые шаги в IT-карьере поможет курс «‎Web-программист»‎ в Академии «‎Сигма»‎.

На курсе вы изучите такие языки как HTML, CSS, PHP, SQL. Познакомитесь со структурой веб-страниц и научитесь вёрстке. Узнаете основы работы с базами данных, особенности работы с поисковыми системами и SEO-оптимизацией. Под руководством внимательных наставников самостоятельно оформите первые кейсы для портфолио.

Обучение проходит онлайн: просматриваете лекции и выполняете практические задания на удобной образовательной платформе Odin. Все материалы доступны в записи, вы можете совмещать учёбу с другими занятиями. К каждой выполненной практической работе преподаватели оставляют развёрнутую обратную связь. 75% обучения — это практика.

За три месяца вы станете квалифицированным специалистом и дополните своё резюме новыми востребованными IT-навыками. Также по завершению обучения у вас будет документ установленного образца, подтверждающий квалификацию.

С поиском работы поможет Центр карьеры. Для каждого студента Академии предоставляется доступ к материалам по трудоустройству: более 90 инструкций и чек-листов. HR-специалисты помогут составить сильное резюме, оформить портфолио и научат правильно откликаться на вакансии работодателей. На бесплатной индивидуальной консультации вы составите карьерный план и определите направление дальнейшего развития.

Самые активные студенты получат возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнёрах. Также у вас будет доступ к закрытым телеграм-каналам с проверенными работодателями, где ежедневно публикуется 10+ актуальных вакансий.

Начните успешную карьеру в IT — запишитесь на курс «‎Web-программист»‎ в Академии «‎Сигма»‎.