Как машинное обучение может трансформировать бизнес — основы и стратегии

Машинное обучение (Machine Learning или ML) — распространенная форма искусственного интеллекта. Рассказываем об этой передовой технологии, принципах её работы, а также познакомиться с основными типами ML, на которых основаны сервисы и приложения, которыми мы пользуемся каждый день.

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой используются алгоритмы, обученные на наборах данных, для создания моделей, позволяющих машинам выполнять задачи, которые в противном случае были бы исключительной прерогативой человека. К таким задачам относятся, в частности, категоризация изображений, анализ данных и прогнозирование колебаний цен.

Сегодня ML представляет собой одну из наиболее распространенных форм искусственного интеллекта, часто лежащую в основе множества цифровых товаров и услуг, которые являются неотъемлемой частью повседневной жизни.

В этой статье мы рассмотрим технологию Machine Learning. Узнаем, на каких принципах она основана, какие виды машинного обучения существуют и как его можно применять на практике.
Также обсудим преимущества и недостатки машинного обучения. А в завершение расскажем, как эта технология может помочь в продвижении и управлении рекламными кампаниями в интернете.

Определение машинного обучения

Итак, машинное обучение (Machine Learning) — это область искусственного интеллекта (ИИ), в которой используются алгоритмы, обученные на наборах данных для создания самообучающихся моделей, способных предсказывать результаты и классифицировать информацию без вмешательства человека. Машинное обучение используется во множестве коммерческих приложений, включая рекомендации товаров потребителям на основе их прошлых покупок, предсказание колебаний на фондовом рынке и перевод текста с одного языка на другой.

В современном контексте термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» часто используются как взаимозаменяемые, что связано с широким распространением ML для целей ИИ в современном мире. Однако важно отметить, что эти два термина имеют существенные различия. В то время как термин «искусственный интеллект» используется для обозначения общей попытки создать машины, способные к человекоподобным когнитивным способностям, термин «машинное обучение» относится именно к использованию алгоритмов и наборов данных для достижения этой цели.

Примеры и варианты использования

Machine Learning — наиболее распространенный тип технологии ИИ, используемый во всем мире. Некоторые из наиболее распространенных примеров машинного обучения, с которыми человек может столкнуться в повседневной жизни, включают:

• Рекомендательные системы — это программные приложения, которые предлагают пользователям товары, песни или телепередачи на основе их предпочтений. Такие системы часто встречаются на таких платформах, как Яндекс Музыка, СберМаркет или Кинопоиск.

• Программное обеспечение для распознавания речи позволяет преобразовывать голосовые заметки в текст.

• Банковские службы обнаружения мошенничества используют автоматизированные процессы для выявления и отметки подозрительных транзакций.

• Интеграция самоуправляемых автомобилей и функций помощи водителю, таких как обнаружение слепых зон и автоматическая остановка, способна повысить общую безопасность транспортных средств.

Как работает машинное обучение?

Концепция машинного обучения одновременно проста и сложна.

Метод основан на алгоритмах, которые представляют собой списки правил. Эти правила корректируются и уточняются с использованием прошлых наборов данных. Это позволяет алгоритмам делать прогнозы и классификации при работе с новыми данными.

Например, алгоритм ML можно «обучить» на наборе данных, содержащем тысячи изображений цветов. Каждое изображение помечено типом цветка. После обучения алгоритм сможет правильно идентифицировать цветок на новой фотографии, используя характеристики, которые он узнал из предыдущих изображений.

Чтобы алгоритмы работали эффективно, их нужно постоянно улучшать и дорабатывать, пока они не получат полный набор инструкций для правильной работы.

Алгоритмы, которые прошли достаточное обучение, превращаются в модели машинного обучения. Это алгоритмы, которые научились выполнять конкретные задачи, например, сортировать изображения, прогнозировать цены на жильё или делать шахматные ходы.

В некоторых случаях алгоритмы объединяются в сложные сети, что позволяет им выполнять всё более сложные и запутанные задачи. Например, они могут генерировать текст и управлять чат-ботами. Этот процесс называется «углублённым обучением».

Хотя фундаментальные принципы машинного обучения довольно просты, в результате мы получаем сложные и утончённые модели.

Сравнение машинного и углубленного обучения

Изучая машинное обучение, вы наверняка столкнетесь с термином «углубленное обучение». Хотя эти два термина взаимосвязаны, они все же отличаются друг от друга.
Машинное обучение (Machine Learning) – это метод, при котором алгоритмы и данные используются для создания автономных или полуавтономных машин.

С другой стороны, глубокое обучение (Deep Learning или DL) – это разновидность машинного обучения, которая использует нейронные сети для эмуляции работы человеческого мозга. Это позволяет машинам решать всё более сложные задачи.

Читайте также: Технология Big Data — от основ до применения в бизнес-аналитике

Читать статью

Виды машинного обучения

Множество методов ML лежат в основе огромного количества цифровых товаров и услуг, которыми мы пользуемся ежедневно. Хотя каждый из этих типов машинного обучения предназначен для достижения схожих целей, а именно создания машин и приложений, которые могут работать без контроля со стороны человека, используемые в них методики в определенной степени отличаются.

Чтобы помочь понять различия между этими типами машинного обучения, приводится обзор четырех основных типов, используемых сегодня.

1. Применение контролируемого машинного обучения

При машинном обучении под наблюдением алгоритмы обучаются на наборах меченых данных, которые содержат метки, описывающие каждый фрагмент данных. Другими словами, алгоритмам предоставляются данные, содержащие «ключ ответа», который описывает, как следует интерпретировать данные. Например, алгоритму могут быть представлены изображения цветов, содержащие метки для каждого типа цветка, что позволит ему более точно идентифицировать цветок при получении новой фотографии.

Такое обучение часто используется для разработки моделей машинного обучения, которые применяются для прогнозирования и классификации.

2. Машинное обучение без контроля

При машинном обучении без контроля алгоритмы обучаются на немаркированных наборах данных. В этом процессе алгоритму подаются данные, не содержащие меток, что требует от него самостоятельного выявления закономерностей без каких-либо внешних подсказок. Например, алгоритму может быть предоставлено значительное количество немаркированных пользовательских данных, извлеченных из платформы социальных сетей, с целью выявления поведенческих моделей на платформе.

Исследователи и специалисты по изучению данных часто используют такое обучение для быстрого и эффективного выявления закономерностей в больших наборах немаркированных данных (неконтролируемое машинное обучение).

3. Полуконтролируемое машинное обучение

В полуконтролируемом машинном обучении алгоритмы обучаются как на немаркированных, так и на маркированных наборах данных. В общем случае при таком обучении алгоритмам сначала подается небольшое количество помеченных данных, чтобы помочь в их разработке, а затем подается гораздо большее количество непомеченных данных для завершения модели. Например, алгоритму может быть представлено меньшее количество меченых речевых данных, а затем он обучается на гораздо большем наборе немеченых речевых данных с целью создания модели машинного обучения, способной распознавать речь.

Такое обучение часто используется для обучения алгоритмов классификации и прогнозирования, когда значительное количество меченых данных недоступно.

Читайте также: “Предиктивная аналитика в Data-Driven маркетинге — что это, зачем нужна и примеры использования”

Читать статью

4. Обучение с применением подкрепления

В обучении с подкреплением используется методология проб и ошибок для обучения алгоритмов и построения моделей. В процессе обучения алгоритмы работают в определенных условиях, и после каждого результата им предоставляется обратная связь. По аналогии с тем, как учится ребенок, алгоритм постепенно приобретает понимание окружающей среды и начинает оптимизировать свои действия для достижения конкретных результатов. В качестве примера можно привести оптимизацию алгоритма путем последовательной игры в шахматы, что позволяет ему извлекать уроки из своих прошлых успехов и неудач в каждой партии.

Обучение с подкреплением часто используется для разработки алгоритмов, которые должны эффективно выполнять последовательности решений или действий для достижения своих целей, например, играть в игру или резюмировать целый текст.

Выгода и риски машинного обучения

Машинное обучение уже оказывает значительное влияние на нашу жизнь. С его помощью создаются модели, способные диагностировать рак по медицинским снимкам, выявлять мошеннические операции и помогать людям в изучении языков.

Однако, как и у любой новой технологии, которая может изменить общество, есть потенциальные риски, которые следует учитывать.

Беглое изучение темы позволяет выявить ряд существенных преимуществ и потенциальных недостатков, связанных с машинным обучением.

Читайте также: «Маркетинговые KPI — что действительно ценит CEO»

Читать статью

Оптимизация рекламных кампаний с помощью Андата

В заключение, стоит отметить, как инновации в области машинного обучения открывают новые возможности для оптимизации рекламных кампаний. Платформа Андата использует передовые алгоритмы machine learning для автоматизации и улучшения эффективности интернет-рекламы. Интегрируя машинное обучение, платформа помогает рекламодателям не только анализировать большие объемы данных, но и прогнозировать результаты рекламных активностей, что в итоге приводит к уменьшению стоимости за клик и повышению общей рентабельности инвестиций.

Используя данные, собранные с различных платформ и каналов, система Андата адаптирует рекламные стратегии в реальном времени, предлагая рекламодателям максимально персонализированные и целевые рекламные кампании. Такой подход не только улучшает показатели эффективности, но и обеспечивает лучшее понимание поведения конечных пользователей, что критически важно для успеха современных цифровых кампаний.

Чтобы узнать больше о том, как оптимизировать рекламные кампании с помощью Андата, вы можете записаться на демо-презентацию. На ней наши специалисты ответят на все ваши вопросы и покажут, как работает платформа.