Михаил Богданов: перспективы машинного обучения

Михаил Богданов, бизнес-аналитик, рассказал о возможносятх машинного обучения. Фото Виктории Костенко.
Михаил Богданов, бизнес-аналитик, рассказал о возможносятх машинного обучения. Фото Виктории Костенко.

23 мар­та 2017 года в Пен­зе про­шел митап Теп­ли­цы соци­аль­ных тех­но­ло­гий на тему «Пер­спек­ти­вы машин­но­го обу­че­ния». Спи­ке­ры Миха­ил Бог­да­нов, кон­суль­тант в обла­сти биз­нес-ана­ли­ти­ки, и Алек­сандр Ива­нов, про­фес­сор, пре­по­да­ва­тель Пен­зен­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та, рас­ска­за­ли участ­ни­кам о зада­чах, видах и пер­спек­ти­вах машин­но­го обу­че­ния.

Сего­дня с помо­щью машин­но­го обу­че­ния мы уме­ем рас­по­зна­вать речь, повы­шать каче­ство фото­гра­фий, изу­чать осо­бен­ность заго­лов­ков и содер­жи­мо­го ста­тей, выпол­нять меха­ни­че­скую рабо­ту, тре­бу­ю­щую боль­шо­го коли­че­ства вре­ме­ни и сил, вме­сто чело­ве­ка.

Что такое машинное обучение?

Машин­ное обу­че­ние (от англ. machine learning) – обшир­ный под­раз­дел искус­ствен­но­го интел­лек­та, изу­ча­ю­щий мето­ды постро­е­ния алго­рит­мов, спо­соб­ных обу­чать­ся.

Поня­тие «машин­ное обу­че­ние» име­ет отно­ше­ние к таким поня­ти­ям, как «искус­ствен­ный интел­лект» и «глу­бо­кое обу­че­ние».

Все три тер­ми­на непо­сред­ствен­но свя­за­ны друг с дру­гом. Если изоб­ра­зить это в виде лест­ни­цы, то пер­вой сту­пе­нью стал тер­мин «искус­ствен­ный интел­лект», кото­рый появил­ся в 1950 году. В 1980 году появи­лось машин­ное обу­че­ние, кото­рое ста­ло частью искус­ствен­но­го интел­лек­та. С 2010 года при­ня­то выде­лять и такое поня­тие, как глу­бо­кое обу­че­ние.

Еще по теме: 4 спо­со­ба исполь­зо­вать машин­ное обу­че­ние для реше­ния про­блем

Искус­ствен­ный интел­лект (от англ. artificial intelligence) – свой­ство интел­лек­ту­аль­ных систем выпол­нять твор­че­ские функ­ции, кото­рые тра­ди­ци­он­но счи­та­ют­ся пре­ро­га­ти­вой чело­ве­ка.

Глу­бо­кое обу­че­ние – это набор алго­рит­мов машин­но­го обу­че­ния, осно­ван­ных на изу­че­нии мно­же­ства уров­ней пред­став­ле­ния и абстрак­ций.

Александр Иванов. Фото Виктория Костенко
Алек­сандр Ива­нов. Фото Вик­то­рия Костен­ко.

Задачи и виды машинного обучения

Машин­ное обу­че­ние рабо­та­ет с эле­мен­тар­ны­ми еди­ни­ца­ми дан­ных, кото­рые воз­ни­ка­ют в кон­крет­ных зада­чах. Его глав­ная функ­ция – авто­ма­ти­че­ски опре­де­лять вза­и­мо­свя­зи меж­ду пере­мен­ны­ми двух групп (наблю­да­е­мы­ми и скры­ты­ми). Это нуж­но, что­бы для про­из­воль­но­го объ­ек­та по его наблю­да­е­мым дан­ным мож­но было оце­нить воз­мож­ные зна­че­ния скры­тых ком­по­нен­тов.

«В зада­чи машин­но­го обу­че­ния вхо­дит про­гно­зи­ро­ва­ние, клас­си­фи­ка­ция, кла­сте­ри­за­ция, ран­жи­ро­ва­ние объ­ек­тов, поиск ассо­ци­а­тив­ных пра­вил. Целый набор функ­ций, кото­рый поз­во­ля­ет про­из­во­дить рабо­ту колос­саль­но­го объ­е­ма». Алек­сандр Ива­нов, про­фес­сор ПГУ.

«Есть два кли­ен­та, и бан­ки­ру нуж­но опре­де­лить, кому из них давать кре­дит, а кому нет, по нали­чию наблю­да­е­мых и скры­тых пере­мен­ных. Кто смо­жет его выпла­тить, а кто нас разо­рит. Вот клас­си­че­ская зада­ча машин­но­го обу­че­ния». Миха­ил Бог­да­нов, кон­суль­тант в обла­сти биз­нес-ана­ли­ти­ки.

Виды машинного обучения

Обу­че­ние с учи­те­лем. Модель содер­жит набор гото­вых реше­ний, с помо­щью кото­рых вычис­ля­ют­ся пара­мет­ры алго­рит­ма.

Некон­тро­ли­ру­е­мое обу­че­ние. Спо­соб обу­че­ния без учи­те­ля, где необ­хо­ди­мо искать зави­си­мость меж­ду объ­ек­та­ми.

Закреп­ле­ние обу­че­ния. Модель зани­ма­ет­ся оцен­кой каче­ства реше­ния.

«В пер­вых трех при­ме­рах исполь­зу­ет­ся обу­ча­ю­щий набор дан­ных. Преж­де чем выпу­стить систе­му в бой, мы ее тре­ни­ру­ем либо на исто­ри­че­ских дан­ных (для про­гно­за), либо на дан­ных, под­го­тов­лен­ных вруч­ную (для рас­по­зна­ва­ния обра­зов и для спам-филь­тра). Послед­ний алго­ритм «тре­ни­ру­ет­ся» сам по мере поступ­ле­ния дан­ных». Миха­ил Бог­да­нов, кон­суль­тант в обла­сти биз­нес-ана­ли­ти­ки.

Участники митапа. Фото Виктории Костенко
Участ­ни­ки мита­па. Фото Вик­то­рии Костен­ко.

«Сего­дня мы гово­рим не о пер­спек­ти­вах машин­но­го обу­че­ния, а о том, что оно уже дав­но «сре­ди нас», то есть при­ме­ня­ет­ся повсе­мест­но. А в даль­ней­шем вли­я­ние машин­но­го обу­че­ния будет рас­ши­рять­ся и углуб­лять­ся». Миха­ил Бог­да­нов