Саморазвитие Cамосовершенствование Личностный рост

Машинное обучение – что это такое, как работает, история возникновения и основные задачи

Машинное обучение – что это такое, как работает, история возникновения и основные задачи

Умы современных ученых заняты идеей создания искусственного интеллекта, способного не просто научить машины выполнять конкретно поставленные задачи, но обучаться в процессе работы, делать выводы, самостоятельно совершенствовать процессы – вот что такое машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Современные технологии прочно входят в нашу жизнь, никто не удивляется смартфонам, понимающим голос хозяина, многие квартиры обустраиваются системами «умный дом», самостоятельно контролирующими не только температуру и влажность в помещении, но и другие параметры. Машинное обучение (machine learning) считается одним из самых перспективных направлений современной науки. Наделение машин умением думать, создание искусственного интеллекта для возможности работать без вмешательства человека – вот основная задача машинного обучения.

Как работает машинное обучение?

Недавно программисты всего мира были вынуждены составлять длинные машинные программы для того чтобы компьютеры выполняли конкретные задачи. С развитием языков программирования ситуация стала меняться, и машинное обучение – это самое перспективное направление, которое способно дать возможность машинам самостоятельно принимать правильные решения, развиваясь в процессе работы. Для обучения машин программисты действуют пошагово:

  1. Сначала предлагают определенные алгоритмы, на которых можно получить представление о необходимых действиях.
  2. Машина самостоятельно принимает верные решения, опираясь на ранее полученные сведения.

История машинного обучения

В 1936 году был создан первый в мире синтезатор речи. Эту дату можно считать рождением искусственного интеллекта. Тест, способный проводить оценку уровня искусственного интеллекта был создан в 1950 г. программистом Аланом Тьюрингом. Термин «машинное обучение» впервые применил ученый Артур Самуэль, который научил компьютер играть в шашки, это случилось в 1959 году. С тех пор машинное обучение и анализ данных развивались стремительно. Основные этапы развития искусственного интеллекта можно описать в следующей хронологии:

  • 1958 год – появился на свет Персептрон, самый первый компьютер, работающий на принципе нейронных сетей, его называли эмбрионом машин будущего.
  • 1959 год – профессор Марвин Минский представил миру машину, способную обучаться, работающую на случайных нейросетях;
  • 1960 год – ученые из Стэнфордского университета создали тележку, оснащенную компьютерным зрением. Стэнфордская тележка стала длительным проектом, который длился по 1980 год;
  • 1963 год – ученый Ларри Робертс защитил диссертацию, в которой представил свое видение компьютерного зрения;
  • 1985 год – Терри Сейновски представил миру первую нейронную сеть;
  • 1997 год – Гарри Каспаров играл в шахматы с компьютером Deep Blue, и потерпел поражение;
  • 2014 год – социальная сеть Facebook представила алгоритм, способный распознавать лица с точностью до 97%;
  • 2016 год – чемпион мира по игре го Ли Седоль проиграл программе AlphaGo, которую разработала компания DeepMind.

Задачи машинного обучения

Человеческий разум ученые постепенно пытаются изменить на искусственный. Для обывателей машинное обучение – фантастика, мир, который полон загадок, но специалисты находят применение умным компьютерам, заставляя их выполнять разнообразные задачи. Классы задач машинного обучения разнообразны, но разобраться в них возможно.

  1. Регрессия. Основной вид алгоритма, которым занимается машинное обучение – регрессия, это возможность предсказать ответ на вопрос, основываясь на разнообразных признаках условия задачи.
  2. Классификация – умение предсказать ответ, проанализировав несколько разнообразных признаков.
  3. Кластеризация – создание из множества вариантов понятной системы, разбитой на кластеры по определенным признакам.
  4. Уменьшение размерности – способность описывать предоставленные данные с помощью меньшего числа, не используя признаки.
  5. Выявления аномалий – задача, основанная на способности машины отличить по особым признакам обычное действие от подозрительного.
машинное бучение

Виды машинного обучения

Создание алгоритмов для решения задач, на основании которых машина может обучаться, положено в основу машинного обучения. Методы машинного обучения разделяются на два вида: индуктивное и дедуктивное. Дедуктивное обучение представляет собой сбор информации и создание базы знаний. Индуктивное обучение делится на следующие виды:

  1. Обучение с учителем – возможность найти правильное решение по предоставленным ответам.
  2. Обучение без учителя – способность машины найти зависимость между предоставленными признаками и правильный ответ.
  3. Обучение с подкреплением – для решения поставленной задачи используются дополнительные параметры, предлагаемые в качестве подкрепления, что и упрощает, и усложняет задачу одновременно.

Проблемы машинного обучения

Многие ученые обеспокоены тем, как глубокое машинное обучение способно изменить нашу жизнь. Компьютеры, лишенные эмоций, не знакомы с нормами морали и этики. Не приведут ли алгоритмы машинного обучения к настоящему восстанию машин? Разобраться в проблемах машинного обучения необходимо, чтобы быть во всеоружии.

  1. Машины не умеют отличить задачу по степени этичности.
  2. Не каждый разработчик алгоритма действует на благо обществу.
  3. Машинное обучение может оказывать влияние на людей.
  4. Использование «грязных» исходных данных.
  5. Компьютерный взлом.
искусственный интеллект

С чего начать машинное обучение?

Machine learning – процесс непростой. Научиться составлять алгоритмы для построения нейронными сетями специальных закономерностей можно на специальных трегингах и курсах. Специалистов, которые работают в данной области, не много, машинное обучение для чайников – программы не очень распространенные, но это направление набирает обороты. На таких курсах можно узнать:

  • какие методы искусственного интеллекта существуют сегодня;
  • как правильно ставить задачи для нейронных сетей;
  • какие алгоритмы необходимо подбирать для решения конкретных задач;
  • как создавать модели для обучения машин;
  • как верно оценивать модели Machine learning;
  • как изменить существующие алгоритмы.

Машинное обучение – перспективы

Теория Machine learning стремительно развивается на протяжении последних 80 лет. В последнее время машинное интеллектуальное обучение стало глубинным, перейдя на изучение нейронных сетей нового уровня. Специалисты по глубинному машинному обучению разрабатывают сложные алгоритмы, в которых обучение машин проходит несколько этапов, постепенно совершенствуясь и решая самые фантастические задачи. Работая с очень большими объемами данных, глубинное обучение способно стать одним из самых перспективных направлений в Machine learning.

Какую библиотеку для машинного обучения создала Google?

Компания Google считается первопроходцем в области Machine learning. Недавно специалисты этого ресурса представили на всеобщее обозрение TensorFlow – целую библиотеку машинного обучения. Ее использование способно сократить время на создание собственных программ и моделей машинного обучения. Многие программисты задумываются, стоит ли изобретать велосипед, или проще воспользоваться готовой разработкой от известного брэнда в мире новых технологий. Ответ зависит от задач, которые ставит перед собой конкретная компания.

Книги по машинному обучению

Машинное обучение – новое направление в сфере развития искусственного интеллекта. Задачи, которые ставят перед собой специалисты, работающие в области глубинного машинного обучения амбициозны и перспективны. Людям, которые хотят разобраться в нюансах Machine learning, программисты советуют начать с изучения специальной литературы. Книг по машинному обучению немного, самые понятные можно пересчитать по пальцам.

  1. «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» В.В. Вьюгин. Книга, написанная доктором физико-математических наук, – лучшее издание для тех, кто начинает изучать теорию машинного обучения.
  2. «Верховный алгоритм» П. Домингос. Автор книги профессор Вашингтонского университета, хорошо разбирающийся в алгоритмах Machine learning и приводящий понятные примеры использования машинного обучения в современной жизни.
  3. «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных» П. Флах. Интересное издание, доступно и пошагово без сложных технических терминов, объясняющее принципы машинного обучения.
 
Похожие статьи
Как узнать, кому принадлежит номер телефона – способы, подходящие для мобильного и городского телефона
Многие не знают, как узнать, кому принадлежит номер телефона. Такой вопрос возникает, если появляется риск столкнуться с мошенниками или по другим причинам. Есть ряд способов сделать это, но выбирать нужно только легальные методы.
Постиндустриальное общество – что это такое, когда появилось, основные признаки, плюсы и минусы
Постиндустриальное общество – это новая ступень развития современного социума, в котором привычные нормы уходят на второй план, а самым главным товаром становятся знания, интеллектуальный разум и новейшие технологии.
Мотоцикл эндуро – что это такое, история появления, основные характеристики и виды
Мотоцикл эндуро является воплощением высоких скоростей и комфорта, предназначен для езды по бездорожью и по трассам общего назначения. Информация о том, чем он отличается от кроссового варианта, как самому сделать такой байк будет интересна для мотолюбителей.
IQOS – что это такое, для чего используется, из каких элементов состоит, плюсы и минусы
Многих интересует IQOS – что это такое, чем новомодное устройство отличается от сигарет и стоит ли его покупать. Есть несколько видов, а еще ряд особенностей, касающихся выбора, использования и чистки гаджета, с которыми полезно ознакомиться до покупки.