Одна из самых горячих тенденций в технологическом секторе сейчас называется машинным обучением. Стартапы и предприятия, фокусирующие свое внимание на искусственном интеллекте, часто полагаются на использование машинного обучения, чтобы со временем сделать свои продукты и услуги более интеллектуальными и персонализированными. Если устройства узнают о своем предыдущем опыте и улучшат процесс принятия решений, это может привести к мощным инновациям в течение следующих нескольких лет.
Использование машинного обучения не так просто, как можно было бы предположить. Это не тот тип технологии, который можно применить к любой существующей на данный момент проблеме, поскольку в первую очередь необходимо выполнить определенные требования. Без существующей закономерности, на основе которой можно сделать выводы, нет смысла использовать машинное обучение. Более того, для обучения должно быть достаточно данных. Предполагая, что эти условия соблюдены, мы сможем посмотреть, как машинное обучение в первую очередь повлияет на проблему.
Сегодня существуют два основных типа машинного обучения. Во-первых, существует контролируемое обучение, когда программное обеспечение учится предсказывать исход события. Основная цель этого метода обучения — уменьшить количество ложных результатов, прогнозируемых программным обеспечением. Поскольку исследователи постоянно контролируют потоки входных данных и при необходимости вносят коррективы, технология учится. После того, как программа получит достаточный объем данных и у нее будет достаточно времени для их анализа, программу можно будет использовать для более сложных наборов данных и для более сложных задач.
Второй тип машинного обучения — это обучение с подкреплением, то есть рассматриваемая программа отвечает за все принимаемые решения. В зависимости от того, насколько хорошо работает программа, она может быть вознаграждена или наказана. Эта область машинного обучения более сложна, поскольку результаты анализа данных видны не сразу. Чрезвычайно важно, чтобы алгоритм машинного обучения генерировал последовательности решений, ведущие к наивысшему долгосрочному вознаграждению. Одним из основных примеров является то, как iRobot Roomba Vaccum получает отрицательную внутреннюю обратную связь каждый раз, когда сталкивается с препятствием, и в результате учится избегать его.
Распознавание образов сегодня остается основным вариантом использования технологии машинного обучения. Хорошим примером является то, как Почтовая служба США использует машинное обучение для распознавания рукописного текста и подписей. По мере того, как будет проанализировано больше подписей и образцов почерка, технология сможет определить, подписывают ли посылки законные люди. Более того, эти программы также могут анализировать образцы данных, чтобы идентифицировать человека по его почерку.
Машинное обучение можно использовать для быстрого и автоматического создания моделей для анализа больших и сложных потоков данных. В свою очередь, машинное обучение обеспечит более быстрые и точные результаты. С течением времени технология станет еще лучше анализировать потоки данных, поэтому эта отрасль представляет такой большой интерес для компаний во всем мире.
Например, поставщики финансовых услуг используют машинное обучение для борьбы с мошенничеством. Посредством процесса интеллектуального анализа данных банки и другие учреждения могут выявлять клиентов, которые представляют риски высокого или низкого уровня. Более того, банки могут использовать машинное обучение в качестве «инструмента кибернаблюдения», чтобы обнаруживать предупреждающие признаки мошенничества и вообще предотвращать причинение финансового ущерба.
