Машинное обучение стремительно меняет облик и темпы развития бизнеса, каким мы его знаем. С одной стороны, мы видим горы обещаний технологических компаний о том, что машинное обучение сделает жизнь проще для всех. В то же время в мире есть часть общества, которая боится машинного обучения, особенно когда речь идет о наличии работы. Мы рассмотрим машинное обучение и выясним, как оно может реально помочь бизнесу.
Что такое технология машинного обучения?
Машинное обучение — это часть технологии, широко известной как искусственный интеллект (ИИ), направленной на создание систем, которые обучаются на основе исторических данных, выявляют закономерности в обучении и принимают логические решения, практически не требующие участия человека. Короче говоря, это метод анализа данных с использованием разнообразной цифровой информации, т.е. чисел, слов, кликов и изображений.
Приложения машинного обучения способны обучаться на основе вводимых данных и продолжать повышать точность выводимых результатов с помощью методов автоматической оптимизации. Общее качество модели машинного обучения зависит от следующего:
— Машинное обучение требует высококачественных входных данных.
Как для роста сада требуется качественное удобрение, так и для получения наилучшего результата модели машинного обучения требуются высококачественные данные. Низкокачественные или неточные данные дадут плохой результат.
— Для машинного обучения требуется высококачественная модель машинного обучения.
Существует множество алгоритмов, которые специалист по изучению данных может выбрать для удовлетворения своих потребностей. Важно выбрать алгоритм, наиболее подходящий для каждого конкретного случая использования. Более сложные нейронные сети популярны для некоторых алгоритмов, поскольку они, как правило, более точны и универсальны. Однако более простая модель часто работает лучше при использовании меньшего количества данных.
Начинать с проверенной модели машинного обучения крайне важно, поскольку она с большей вероятностью точно обнаружит особенности и закономерности в данных. Чем лучше данные, тем более точные решения и прогнозы сможет сделать машина.
- Читайте по теме технологии ИИ — искусственный интеллект в бизнесе: плюсы и минусы использования ИИ
Почему машинное обучение важно для современного бизнеса?
Популярность машинного обучения растет благодаря трем факторам:
- Доступность широкого спектра данных в больших объемах.
- Широкий и доступный доступ к вычислительным мощностям.
- Широкий доступ к высокоскоростному интернету.
Эти факторы облегчают компаниям разработку вычислительных моделей, способных быстро и точно анализировать сверхсложные массивы данных.
Машинное обучение используется для сокращения расходов, минимизации бизнес-рисков и улучшения качества жизни. Это может включать в себя составление рекомендаций по продуктам, выявление потенциальных угроз кибербезопасности, управление самоуправляемыми автомобилями и даже определение рака на рентгеновском снимке. Со временем мы наверняка увидим еще больше примеров того, как машинное обучение может улучшить жизнь во всех сферах.
Но что реально может сделать машинное обучение для развития и продвижения новых технологий?
Развеем несколько современных мифов о машинном обучении:
1-й миф: Машинное обучение более интеллектуально, чем человек
Нет никаких сомнений в том, что машинное обучение обладает мощной способностью находить закономерности и взаимосвязи в имеющихся наборах данных. Однако на данном этапе все еще необходимо вмешательство человека для оценки качества результатов.
На примере медицинского диагноза машинное обучение способно быстро проанализировать имеющиеся данные. Однако для исключения несоответствий в выводах необходимы врачи и другие медицинские специалисты.
2-й миф: Машинное обучение займет все рабочие места
Хотя в современной промышленности все больше роботов автоматизируют ручной труд на таких предприятиях, как фабрики, производственные мощности и медицинские операции, на данный момент это скорее вспомогательная технология, а не замена человеческому разуму и рукам. На самом деле, машинное обучение сделало современную деловую практику более эффективной за счет упрощения повторяющихся процессов.
3-й миф: Машинное обучение никогда не меняется
Кибербезопасность — отличный пример того, как машинное обучение постоянно расширяется в силу необходимости. Алгоритмы машинного обучения в сегодняшней среде кибербезопасности больше не будут работать в ближайшие несколько недель или месяцев.
Почему? Потому что преступники постоянно находят новые способы использовать технологии в своих целях. В то время как модели машинного обучения могут быть рутинными на заводе или складе, модели машинного обучения для кибербезопасности всегда придется создавать с нуля.
4-й миф: Машинное обучение требует больше данных для получения надежных результатов
Если вы специалист по исследованию данных, возможно, имеет смысл добавить больше точек данных в модель машинного обучения. Однако это не всегда является наилучшим использованием данных. Если в модель машинного обучения сбрасывается огромное количество данных, существует риск создания модели, которая запоминает информацию, что может привести к переподгонке модели.
Это также может привести к высоким показателям ошибок при работе с невидимыми данными. Вашей машинной модели нужны данные о садовых удобрениях для получения высококачественного результата. Ей также необходимы высококачественные данные, чтобы иметь больше шансов построить лучшую модель машинного обучения.
5-й миф : Машинное обучение может предсказывать будущее
Отчасти это правда, что компании могут использовать машинное обучение для прогнозирования будущего. Но модели машинного обучения могут предсказывать будущее только в том случае, если будущие события имеют какое-то отношение или связь с прошлыми событиями. Например, существуют некоторые модели машинного обучения, которые используют прошлые цены на акции для прогнозирования будущих цен на акции. Кроме того, погоду можно предсказать на основе информации о погоде в прошлом. Однако если машинную модель просят сделать прогноз на основе информации, которая не была введена до разработки модели, прогноз не будет точным и надежным.
Ожидается, что использование машинного обучения будет динамично расти. Поскольку Интернет и массивы данных становятся все более масштабными и мощными, можно ожидать, что компании решат использовать модели машинного обучения для решения некоторых из самых важных и сложных бизнес-задач.
Новые комментарии: