Услуги машинного обучения


Услуги машинного обучения

За большинство достижений в приложениях с искусственным интеллектом ответственно машинное обучение. Многие популярные сервисы используют его в работе, например: системы рекомендации контента на Netflix, TikTok, YouTube; поисковые системы Гугл и Яндекс; социальные сети Фейсбук и Твиттер. Примеров таких сервисов сотни, вы пользуетесь ими ежедневно, даже не задумываясь. При этом каждая платформа собирает как можно больше данных о вас: какие жанры нравятся, на какие страницы чаще переходите, на что реагируете. Затем вся информация используется для тренировки машин, чтобы они предугадывали, что вы можете захотеть увидеть или услышать дальше.

Что собой представляет машинное обучение

Машинное обучение (ML) — раздел искусственного интеллекта, который предоставляет системам возможность тренироваться на массивах данных и совершенствоваться на основе опыта, а не на программном коде. Простым языком — это методы, которые применяют к компьютерам, чтобы они приобретали собственный опыт как люди. А по-научному — это методы анализа входных данных, которые автоматизируют построение алгоритмической модели. Они основаны на идее, что машины могут самостоятельно учиться на данных, идентифицировать шаблоны, выявлять закономерности, а затем делать прогнозы и принимать оптимальные решения.

ML — не новое изобретение, оно зародилось в 1960-х из распознавания образов и попыток научить компьютеры выполнять определённые задачи без программирования. Разработчики моделей хотели посмотреть, смогут ли компьютеры самообучаться на данных.

Термин «машинное обучение» придумал учёный Артур Самуэль в 1959 году. Он описал его как процесс, в результате которого машина становится способной учиться, не будучи явно запрограммированной. Это относилось к изобретённой им первой программе, которая училась играть в шашки самостоятельно. А вот как определяют этот термин известные исследовательские центры:

Стэнфордский университет: «Это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования».
Вашингтонский университет: «Это алгоритмы, способные понимать, как выполнять важные задачи, обобщая примеры».
Университет Карнеги — Меллона: «Это дисциплина, которая старается ответить на вопросы, как построить компьютерные системы, автоматически совершенствующиеся с опытом, каковы фундаментальные законы, управляющие процессами обучения».

Благодаря новым технологиям и большим данным нынешние разработки в машинном обучении придали ему новый импульс. Теперь оно сильно отличается от того, каким было в прошлом веке.

Как работает машинное обучение

Машинное обучение проходит в 4 этапа:

  1. Подготовка массива данных — сбор данных из источников, необходимых для решения задачи, последующая очистка, создание выборки. Выборка бывает нужна, когда массив слишком велик, а для решения задачи достаточно небольшой части данных.
  2. Обучение — подбор математической функции, позволяющей решить задачу. В каждом методе ML свои функции.
  3. Оценка — проверка правильности и эффективности работы алгоритмов на другой выборке данных. Эта контрольная выборка выделяется на этапе подготовки.
  4. Коррекция — доработка алгоритмов, чтобы сделать их более точными, эффективными, компактными. Процесс может повторяться.

При создании модели машинного обучения важен итеративный подход, потому что, подвергаясь воздействию новых данных, она может самостоятельно адаптироваться. Модель тренируется на предыдущих расчётах, чтобы получить надёжные повторяемые решения.

Цели ML — научить машину предсказывать результат по входным данным, автоматизировать решение сложных задач, повысить точность результатов. Для достижения целей необходимы такие компоненты:

  • Данные — примеры решений, расчёты, статистика, показатели, примеры текстов, исторические события. Чем они разнообразнее, тем проще машине найти закономерности. ИТ-корпорации собирают данные годами и объединяют в огромные массивы — датасеты.
  • Признаки — свойства или характеристики, на которые машина должна обратить внимание при тренировке. Чем их меньше и чем чётче они обозначены, тем проще тренироваться. Однако для сложных задач приходится учитывать миллионы параметров, определяющих, как входы преобразуются в выходы.
  • Алгоритмы — способы решения задачи. Для одной задачи их может быть несколько, так что лучше выбирать эффективные.

Какие методы используются в машинном обучении

Чаще всего используются 3 метода ML: с учителем (или контролируемое), без учителя (или неконтролируемое), с частичным привлечением учителя (или полуавтоматическое). Под учителем подразумевается либо обучающая выборка, либо инженер, указывающий правильные ответы на заданных объектах.

Эти методы считаются классическими. Они применяются для обучения систем на большинстве онлайн-сервисов. Скорее всего, вы пользовались плодами их работы, поэтому рассмотрим классику подробнее.

Обучение с учителем

Для каждого прецедента учитель задаёт пару «ситуация — требуемое решение», а модель тренируется на известных входных и выходных данных, то есть на примерах. Здесь применяется классификация (чтобы предсказать категорию) и регрессия (чтобы предсказать значение).

Допустим, мы имеем набор данных с двумя переменными: цены биткоина (входные данные) и цены эфира (выходные данные). Можем построить модель и с помощью машинного обучения сделать прогноз цен на основе корреляции между этими криптовалютами.

В составе этого метода используются такие алгоритмы: дерево решений, линейная регрессия, логистическая регрессия, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор.

Обучение без учителя

Для каждого прецедента учитель задаёт только «ситуацию», а модель должна самостоятельно придумать решение, то есть без примеров, поискав во входных данных зависимости. Здесь применяется кластеризация (чтобы разделить по схожести), ассоциативные правила (чтобы выявить последовательности) и уменьшение размерности (чтобы найти зависимости).

Допустим, мы имеем данные с ценами лайткоина за прошлый год. Можем построить модель и поставить ей задачу — предсказать цены на этот год, но никакие метки не предоставим (кроме дат). Дальше пусть сама пытается найти закономерности, например, по сезонам, выходным дням, восходящим или нисходящим трендам.

В составе этого метода используются такие алгоритмы: латентно-семантический анализ, метод главных компонент, метод k-средних, сдвиг среднего значения, сингулярное разложение, Apriori, DBSCAN.

Обучение с частичным привлечением учителя

Для одной части прецедентов учитель задаёт пару «ситуация — требуемое решение», а для другой — только «ситуацию».

Допустим, мы имеем набор данных с двумя переменными: новости о догекоине (входные данные) и цены догекоина (выходные данные). Из них только половина новостей и половина цен связаны между собой, то есть мы наполовину проделали разметку: такая новость прошла — цена изменилась вот так. Другую половину работы возложим на модель, пусть сама определит, какие из оставшихся новостей повлияли на цену этой криптовалюты.

Современные методы

Помимо 3 классических, инженеры практикуют ещё 4 современных метода ML:

  1. С подкреплением — тип обучения с учителем, который для каждого прецедента задаёт пару «ситуация — принятое решение». Только им выступает не инженер, а среда (например, нейронная сеть), с которой взаимодействует модель.
  2. Трансдуктивное — тип обучения с частичным привлечением учителя, который задаёт конечную обучающую выборку прецедентов. Модель должна по этим данным составить прогноз в отношении других данных, из тестовой выборки.
  3. Активное. Модель сама может назначать себе следующий прецедент, на который станет известно решение.
  4. Онлайновое (или динамическое). Обучение как с учителем, так и без него, в ходе которого данные поступают потоком в последовательном порядке. Модель должна мгновенно принимать решение по каждому прецеденту, обновлять прогнозы для следующих и доучиваться на зависимостях из новых прецедентов.

Инженеры, занимающиеся машинным обучением профессионально, также применяют ансамбль методов, то есть несколько обучающих алгоритмов. От группы алгоритмов можно получить более эффективные прогнозы, чем от каждого по отдельности. Вдобавок алгоритмы исправляют ошибки друг у друга.

Алгоритмы ML выявляют определённые шаблоны в данных и используют их в правильном русле. Они находят естественные закономерности, которые помогают принимать безошибочные решения и составлять точнейшие прогнозы.

А ещё сегодня команды машинного обучения чаще создают нейронные сети и проводят глубокое обучение. Нейронная сеть — модель с набором искусственных нейронов и связей между ними, которая строится наподобие сетей нервных клеток живого организма. Здесь нейроны — это функции со множеством входов и одним выходом, а связи — это каналы, через которые нейроны передают друг другу данные.

Где применяется машинное обучение

ML развивается невероятными темпами и внедряется повсюду. Все ИТ-корпорации запустили свои платформы машинного обучения на заказ. Другие компании внедряют их решения в свои сервисы, чтобы дать пользователям невиданные ранее преимущества.

Почтовики используют ML для борьбы со спамом. Соцсети применяют его для автоматического распознавания лиц и подбора релевантных тегов. Поисковики узнают с его помощью ваши предпочтения, чтобы показывать персонализированные результаты в выдаче.

С ростом больших данных разработка решений машинного обучения стала востребована в финансах, страховании, торговле, здравоохранении, транспорте и других областях.

В финансах

Финансовым и инвестиционным компаниям машинное обучение нужно для анализа рыночных данных. Модели помогают им, а также их клиентам-инвесторам выискивать инвестиционные возможности, определять тренды на рынке, подбирать удачные моменты для купли-продажи активов.

Банки применяют интеллектуальный анализ данных, чтобы идентифицировать клиентов с профилями высокого риска, а также кибернаблюдение, чтобы обнаружить признаки мошенничества.

В страховании

Страховые компании применяют сложные статистические модели, которые используют данные о клиентах для прогнозирования страховых случаев. Обращаясь за разработкой систем машинного обучения, эти компании избавляются от сложных способов решения регулярных задач.

Некоторые автостраховщики учитывают привычки вождения как один из основных факторов при определении стоимости страховки. Они просят страхователей установить в автомобилях устройства мониторинга показателей, связанных с их привычками вождения. Эти данные также используются для прогнозирования вероятности несчастных случаев и создания индивидуальных страховых планов.

В электронной коммерции

Яркий пример ML — усовершенствованные возможности поисковых систем. Разработка алгоритмов машинного обучения и их внедрение в формы поиска на сайтах электронной коммерции позволяет интернет-магазинам предоставить релевантные результаты по запросам посетителей. Самообучаемый поисковик лучше поймёт, что имел в виду пользователь, и сформирует соответствующую выдачу, а не сосредоточится только на том, что тот набрал.

Такой улучшенный поиск повышает вероятность конверсии в 3-4 раза, тем самым увеличивая продажи магазину.

В розничной торговле

Те же онлайн-магазины, а также офлайн-ритейлеры заказывают машинное обучение, чтобы модели анализировали истории покупок, а алгоритмы рекомендовали сопутствующие товары. Для них модели также собирают и анализируют данные, а затем используют их для персонализации маркетинговых кампаний, оптимизации цен, планирования поставок товаров. Наконец, для понимания потребностей каждого покупателя индивидуально.

В здравоохранении

ML обрело спрос в отрасли здравоохранения благодаря появлению носимых устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациентов в реальном времени. Модели помогают медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или красных флажков, которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.

В транспортной отрасли

Анализ данных для определения закономерностей и тенденций используется в транспортной отрасли, где надо повышать эффективность маршрутов и прогнозировать потенциальные проблемы. Модели и алгоритмы ML стали полезными инструментами для компаний доставки, грузоперевозки, общественного транспорта.

Чем машинное обучение полезно вашему бизнесу

Машинное обучение позволяет анализировать огромное количество данных и повысить точность прогнозирования. Хотя оно показывает быстрые и точные результаты при поиске выгодных возможностей или опасных рисков, для надлежащей подготовки моделей могут потребоваться дополнительные ресурсы и время.

Сочетание ML с когнитивными технологиями может сделать его более эффективным при обработке больших объёмов данных. Доступ к большим данным и нейронные сети помогли машинному обучению стать ещё полезнее.

Повышение точности ввода данных

При анализе данных по-прежнему актуальна аксиома «мусор на входе — мусор на выходе». Однако современные алгоритмы ML способны не только анализировать поступающие данные, но и очищать их, чтобы улучшить результаты.

Дублирование и неточность данных представляют проблему для бизнеса, стремящегося автоматизировать внутренние процессы. Разработка модели машинного обучения позволит повысить эффективность ввода данных и их качество, что сильно сократит неточности и дубли.

Ввод данных — это только начало. Сегодня уже разработана технология обработки естественного языка, которая способна анализировать текст, понимать его содержание и использовать эту информацию для подготовки отчётов.

Улучшение качества рекомендаций

ML уже работает внутри таких сервисов, как Amazon и Netflix. Их пользователи покупают товары или услуги, а затем получают предложение других интересных продуктов. Чем больше люди потребляют, тем лучше система понимает их предпочтения и чётче делает подходящие предложения, которые так же хороши, как советы друзей. Это полезный инструмент для повышения качества обслуживания клиентов и их лояльности.

Вам необязательно торговать в масштабах, сравнимых с Amazon, чтобы использовать алгоритмы для достижения подобных результатов. Будь вы розничным продавцом одежды, страховым агентством или инвестиционным фондом, ML поможет донести информацию о ваших продуктах потенциальным покупателям.

Есть 2 способа улучшить качество рекомендаций:

  1. Предлагать дополнительные услуги, которые заинтересуют действующих клиентов, как в примере с Netflix. Естественно, узнавать интересы и подстраиваться под них будут машины.
  2. Анализировать и сегментировать аудиторию с помощью одних моделей, которые затем будут передавать отфильтрованную информацию другим моделям или чат-ботами. Последние, в свою очередь, будут обращаться с рекламными предложениями к перспективным клиентам.

Улучшение обслуживания клиентов

Удовлетворение растущих ожиданий клиентов — эффективный способ, который компании используют для достижения лучших результатов. У покупателей постоянно возникают вопросы о товарах или услугах, за которые они платят. Компании должны быстро отвечать на них, только трудно делать это в реальном времени. Тогда на помощь приходит ML.

Для обработки первичных обращений в службу поддержки можно использовать интеллектуальных чат-ботов. Машинное обучение создаёт видимость, будто клиентам отвечает живой сотрудник. Чат-ботов на основе ML также можно использовать для ответов на запросы через соцсети.

Персонализация в реальном времени

Маркетинговые кампании зависят от своевременности и актуальности. Отправляйте клиентам нужные сообщения в нужное время, чтобы они могли двигаться по воронке продаж. ML помогает оперативно получать информацию о характеристиках и предпочтениях клиентов.

Наблюдение за цифровым поведением покупателей помогает выявить темы, которые их интересуют. В результате компании становятся способны оказывать клиентам персонализированные услуги.

Определение целевых рынков и аудитории

Использование больших данных вкупе с ML помогает определить целевой рынок, а также привязать профили клиентов к предпочитаемым товарам или услугам. Возможность отфильтровать и сузить профили полезно при таргетировании в маркетинговых кампаниях.

Применяйте машинное обучение с выгодой

Перечисленные выше способы применения машинного обучения доступны не только ИТ-гигантам, любые компании могут получить выгоды от этого направления в искусственном интеллекте. Ваш бизнес тоже может повысить эффективность решений, улучшить результаты работы, предоставить клиентам более качественные услуги, если реализовать машинное обучение качественно.

Мы привели дюжину примеров того, как ML способно автоматизировать ввод данных и бизнес-процессы. Машины помогают выполнять эту работу быстрее, дешевле, эффективнее. На практике мы знаем гораздо больше вариантов применения, которые помогут вам достичь показателей, несопоставимых с ручными или полуавтоматическими способами.

Если вы заинтересованы в применении машинного обучения, то компания Polygant поможет внедрить его в ваш бизнес. Для уточнения сроков и стоимости машинного обучения заполните форму заявки, и наши менеджеры сразу же свяжутся с вами.

Ваше сообщение было успешно отправлено. Мы скоро с Вами свяжемся!