Машинное обучение: типы, краткая история и принцип работы

Развитие машинного обучения связано со значительным приростом мощности процессора и развития алгоритмов машинного обучения. Материалы по машинному обучению являются широко известными, а исследователи всё чаще занимаются более крупными проектами и автоматическими приложениями. Благодаря автоматическим системам машинного обучения уже используется в социальных сетях, медико-технических приложениях, медицинских центрах и системах распознавания голоса. В этом разделе мы рассмотрим следующие виды машинного обучения:

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Популяционное машинное обучение
• Ансамблевое машинное обучение

Также рассмотрим основные принципы работы машинного обучения и краткую историю его разработки.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, основанная на том, что компьютер способен изучать и отличать паттерны из больших наборов данных о действиях человека. Машинное обучение может использоваться для продвижения и принятия эффективных решений. Он основан на принципах и алгоритмах, используемых для предсказания моделей с искусственной интеллектуальной сетью. Машинное обучение также используется для детектирования неизвестных материалов и применения их в решении различных задач.

Существуют три типа машинного обучения: супервизионное обучение, нейронное обучение и искусственное интеллектуальное обучение. Супервизионное обучение использует выходные данные для обучения. Нейронное обучение использует нейросети для создания математических моделей, которые могут предсказывать выходные данные. Искусственное интеллектуальное обучение использует алгоритмы и инструменты для изучения и анализа данных.

Краткая история машинного обучения

История машинного обучения начинается еще в конце 1950-х годов с расчеты американским инженером армии Уолтером Джейном Фарром, который предложил идею о машинном обучении. За этим последовали несколько экспериментов с машинным обучением, до тех пор пока Никелай Левантев в 1959 году не построил "Перцептрон", первую в мире искусственную нейронную сеть. Затем разработали алгоритм обратного распространения ошибок Гауссового исключающего перекрестия в 1986 году, а также метод опорных векторов в 1989 году. Современное машинное обучение развивается и исследуется все более широко и используется для решения многих сложных задач в области искусственного интеллекта.

Задачи, решаемые машинным обучением сегодня

В настоящее время машинное обучение используется для решения очень разнообразных задач. Некоторые из них:

• Предсказания прогнозируемых значений, таких как цены на акции, актуальная погода или показатели здоровья;
• Нахождение информации и паттернов в неструктурированных данных, таких как фотографии или изображения;
• Определение автоматической рассылки имени пользователя;
• Классификация текстов или распознавание голоса;
• Распознавание объектов и других изображений;
• Обнаружение аномалий и мошенничество;
• Повышение эффективности бизнес-процессов;
• Извлечение структуры из текста и другие задачи обработки естественного языка.

Принцип работы машинного обучения

Принцип работы машинного обучения можно просто определить как процесс представления и изучения данных путем автоматизированного использования их для обнаружения закономерностей и тренировки алгоритмов. Машинное обучение было развито с целью улучшения эффективности и скорости анализа и использования больших объемов данных. Основная идея состоит в создании алгоритмов, которые самостоятельно могут анализировать данные и извлекать знания о них, поддерживая АИ на уровне относительно эффективных решений. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, таких как машинное обучение с учителем, машинное обучение без учителя, глубокое обучение и обучение с участием. Для создания приложений машинного обучения используются такие компоненты, как подготовка данных, выбор алгоритма, обучение, проверка результатов и мониторинг. Таким образом, основной принцип работы машинного обучения заключается в том, чтобы автоматизировать анализ и получение знаний из объемных данных.

2 типа машинного обучения

В машинном обучении можно выделить два основных типа: супервизионное обучение и нейронные сети.

Супервизионное обучение - это процесс использования правильной структуры данных в процессе изучения правил. Такие правила используются для выявления соотношений между данными и делают прогнозы на их основе. Такое обучение также называют индуктивным набором правил и подразумевает внедрение начально уже известных правил.

Нейронные сети - это подмножество машинного обучения, которое использует имитацию нейронной активности для решения задач. Нейронные сети используются для классификации данных и прогнозирования, таких как автоматический перевод текста. Они хорошо подходят для нелинейного распознавания образов и используют несколько слоев нейронов для деления данных и принятия лучшего решения.

Машинное обучение с учителем

Машинное обучение с учителем (также известное как супервизированное машинное обучение или приведение машинного обучения) – это процесс машинного обучения, в котором предоставляется учитель (компьютер или некоторый алгоритм) подсказка или задание. Цель процесса заключается в том, чтобы спрогнозировать результат на основе предоставленных учителем данных. Процесс супервизированного обучения разделяется на три основных этапа:

• На самом начальном этапе предоставляются данные и задание учителем.
• Второй этап – это обучение машины модели, преобразующей данные в ожидаемый результат.
• На конечном стадии модель проверяется на основе предоставленных данных и предоставленных учителем заданий.

В целом, машинное обучение с учителем показывает больше пользы, чем искусственные нейронные сети, потому что оно предлагает широкий спектр возможностей для идентификации и анализа данных, что увеличивает производительность модели.

Машинное обучение без учителя

Машинное обучение без учителя (также известное как Unsupervised Machine Learning) - это один из шести основных типов машинного обучения. Он открывает весьма широкие перспективы для решения разнообразных вычислительных задач. Несмотря на то, что обучение происходит без учителя, результаты машинного обучения могут быть достаточно надежными. Оно решает задачи трех основных к

Глубокое машинное обучение

Глубокое машинное обучение (Deep Learning) является наиболее перспективным и активно развивающимся направлением машинного обучения. Идеей за ним стало подразумевать работу слоев нейронных сетей, для непосредственной обработки больших объемов данных. Основная особенность глубоких сетей в том, что используются слои принимающие информацию и прилагающие этой информации процесс трансформации, для достижения определенных задач.

Глубокое машинное обучение может быть применено в различных областях, таких как:

• распознавание изображений;
• анализ текстов;
• распознавание голоса;
• машинный перевод;
• игры и т.д.

Глубокое машинное обучение применимо на практике, когда размер данных для моделирования слишком велик, чтобы программировать все процессы руками, или когда решаемые задачи слишком сложны, чтобы решить их с помощью традиционных алгоритмов машинного обучения. Глубокое машинное обучение позволяет автоматизировать более сложные процессы и получать более точные результаты.

Специалисты по машинному обучению

Специалисты по машинному обучению

Специалисты по машинному обучению разрабатывают решения в области искусственного интеллекта с использованием алгоритмов машинного обучения и других технологий. Их задачи включают в себя построение компьютерных моделей, повышение безопасности систем, обеспечение эффективности и точности работы приложений. Основными навыками этих специалистов должны быть знания алгоритмов машинного обучения, программирования, математики, физики, статистики и других дисциплин. Также необходимо иметь знания практического применения машинного обучения для решения настоящих проблем. Кроме того, все специалисты по машинному обучению должны быть хорошими коммуникаторами и иметь умение сотрудничать с другими участниками проекта.

Зарплата junior-специалиста и senior

Зарплата junior-специалиста и senior в области машинного обучения зависит от множества факторов, включая местоположение, отрасль и годы опыта. Средняя оплата для начинающих может составлять от 55 000 до 100 000 долларов в год, а для уважаемых Senior Machine Learning Engineer с пятилетним опытом и дальше - от 150 000 до 250 000 долларов в год.

Заработная плата зависит от многих факторов:

• Образование;
• Навыки работы с алгоритмами;
• Понимание моделей и архитектур;
• Наличие клиентского опыта;
• Место нахождения;
• Наличие лидерской позиции.

Преимущества курса GeekUniversity по машинному обучению

Курс GeekUniversity по машинному обучению предлагает дополнительные возможности для понимания и применения этой актуальной и многогранной технологии. Данный курс предназначен для всех людей, которые хотят получить продвинутые знания в этой области. Вот некоторые из преимуществ данного курса:

• В курсе вас ждут самые доступные и понятные объяснения современных решений в машинном обучении.
• Вы получите понятие о параллелизме и дистрибутивности, а также о методах распределенной обработки данных и аналитики.
• Курс поможет понять принцип работы машинного обучения и ознакомит с современными технологиями и инструментарием.
• Студенты смогут изучить различные алгоритмы и применить их на практике.
• Освоенные навыки помогут в исследованиях и инженерных проектах.