Сегодня каждая сфера деятельности крутится вокруг больших данных. Но мозг человека не способен мгновенно обработать более миллиона значений и выдать какой-то результат. Поэтому ученые задумались о разработке компьютерных программ, которые могут не только обрабатывать данные, но и самостоятельно обучаться на них.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта. Обучение происходит за счет различных алгоритмов, которые позволяют программам автоматически улучшаться с каждой итерацией (повторение какого-либо действия) на основе опыта. Алгоритмы анализируют, сравнивают и проводят математические операции с большими данными, чтобы найти общие закономерности и изучить нюансы.



В передовой медицине, например, машинное обучение используют для выявления заболеваний. В программу загружается большое количество рентгеновских снимков с определенным диагнозом. Вместе со снимками в атрибутах базы данных присутствует описание болезни с характерной симптоматикой и изменениями показателей анализов. Алгоритм рассматривает каждое изображение в наборе данных и находит закономерности.

Модель машинного обучения учится распознавать болезнь. Чтобы протестировать алгоритм, разработчики создают 2 выборки — тестовую и тренировочную. Тренировочная выборка больше тестовой, поскольку именно на ней наша программа будет обучаться. После обучения мы тестируем точность алгоритма на данных для теста и смотрим результат.



Самый популярный алгоритм машинного обучения — алгоритм классификации. Например, нам нужно обучить программу отличать кошку от собаки. Для этого мы показываем алгоритму размеченные изображения животных, а затем просим его предсказать кто на картинке, не входящей в тренировочную базу данных. Такой способ обучения называется «обучение с учителем». Здесь мы четко дали алгоритму понять, что кошка, а что собака и попросили определить тестовую картинку.

Но что, если мы не будем говорить алгоритму отличительные признаки кошек и собак? Тогда алгоритму необходимо самостоятельно обнаружить шаблоны и обучиться без меток. Такой способ обучения называется «обучение без учителя».

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это попытка ученых создать компьютерную программу, работающую так же или лучше, чем мозг человека. Термин был введен в 1956 году группой исследователей, включая Аллена Ньюэлла и Герберта А. Саймона. Но только в 2012 году нейронные сети добились больших успехов и нашли и находят применение во все большем числе областей.

Искусственный интеллект сегодня помогает обществу быть прогрессивным и улучшает жизнь каждого человека. Его применяют для распознавания лиц, речи, классификации изображений, обработки естественного языка. Более того, специалисты по искусственному интеллекту получают одну из самых высоких зарплат в мире.

Как это работает?

Создание системы ИИ — сложный, кропотливый процесс. Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, необходимо изучить все его составляющие:

Машинное обучение — обучает машину делать выводы на основе прошлого опыта, выявляет закономерности и анализирует данные;

Глубокое обучение — обучает машину обрабатывать данные по слоям, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.

Нейронные сети — серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между лежащими в основе переменными. Нейронные сети работают по тому же принципу, что и человеческий мозг. Когда мы узнаем что-то новое, мы либо запоминаем, либо повторяем несколько раз, чтобы запомнить. В это время в мозге человека формируются связи. Когда связь сформирована, информацию невозможно забыть.

Обработка естественного языка (NLP) — обучение машины читать, понимать и интерпретировать язык. Машина должна понимать, когда пользователь хочет что-то сообщить и реагировать соответствующим образом.

Компьютерное зрение — обучение машины понимать изображения и различать объекты на нем.

Когнитивные вычисления — алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст, речь, изображения, объекты так, как это делает человек.

Где применить искусственный интеллект?

Искусственный интеллект может упростить многие сферы общественной жизни. Например, в медицине:

• Выполнение рутинных повседневных задач администратора, сводя к минимуму человеческие ошибки;
• Структурирование информации о пациентах, чтобы врачам легче было ее читать;
• Применение телемедицины для возможности обращения пациентов с первыми симптомами и выявления тяжести заболевания на ранних этапах;
• Считывание снимкоd МРТ, чтобы проверять наличие новообразований и снять нагрузку с врачей;
• Снижение риска ошибки во время проведения операции из-за усталости благодаря роботизированной хирургии.

В электронной коммерции:

• Получение лучших рекомендаций на основе анализа предпочтений каждого пользователя;
• Обслуживание клиентов в круглосуточном режиме с помощью чат-ботов;
• Фильтрация спама и неверифицированной информации;
• Оптимизация поиска — мгновенно найти именно то, что хочет пользователь.

В отделе кадров:

• Формирование культуры труда: анализ данных о сотрудниках и распределение их по командам, назначение проектов на основе компетенций, попытка предсказать об уходе;
• Поиск сотрудников: анализ резюме и сокращение продолжительности найма.