Оно считается одной из форм искусственного интеллекта (ИИ). Его внимание сосредоточено на использовании данных и алгоритмов машинного обучения для имитации того, как люди учатся, и прогнозирования результатов без явного программирования для этого. В двух словах, модель машинного обучения вводит исторические данные для прогнозирования новых выходных значений.
С другой стороны, искусственный интеллект (ИИ) — это процесс использования сложного набора алгоритмов машинного обучения, таких как глубокое обучение, позволяющее думать как люди и имитировать человеческие действия. Глубокое обучение, как часть машинного обучения и искусственного интеллекта, отвечает за имитацию того, как люди получают знания.
Другими словами, алгоритм машинного обучения анализирует предоставленные данные, а искусственный интеллект является вдохновителем, который предпринимает действия на основе предоставленных данных. То, как мы используем машинное обучение, отличается от бизнеса к бизнесу в зависимости от используемого набора данных и индивидуальных потребностей бизнеса.
Для чего используется машинное обучение? Что требуется знать? Цель машинного обучения состоит в том, чтобы пользователи передавали компьютерному алгоритму как можно больше данных. Затем программы машинного обучения анализируют данные и выносят рекомендации и решения на основе данных на основе предоставленной информации. С помощью алгоритмов машинное обучение позволяет разработчикам выявлять закономерности в данных конечного пользователя и создавать математические модели на основе распознавания закономерностей. Собранная информация используется для создания и внедрения прогностических приложений в системе машинного обучения.
В настоящее время машинное обучение внедряется повсеместно, например в: поиск в Интернете
фильтры электронной почты
рекомендации по покупке на сайте
банковское ПО, способное обнаруживать необычные переходы.
Сфера применения машинного обучения расширяется и теперь включает нейронные сети, глубокое обучение и программное обеспечение для распознавания речи, встроенное в приложения, телефоны и умные колонки. Будущие разработки могут предусматривать поддержку людей легкодоступными личными помощниками, запрограммированными на обработку естественного языка, чтобы помочь управлять нашей повседневной жизнью.
Машинное обучение универсально и может применяться к нескольким приложениям, например:
Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) — машинное обучение анализирует электронные письма и побуждает сейлов отвечать на самые срочные сообщения.
Бизнес-аналитика — машинное обучение используется для выявления ценных точек данных, распознавания образов точек данных и аномалий.
Информационная система управления персоналом — машинное обучение фильтрует приложения и определяет лучших кандидатов.
Самоуправляемые автомобили — машинное обучение, встроенное в полуавтономные автомобили с частичным обнаружением объектов.
Виртуальные помощники — умные помощники используют контролируемые и неконтролируемые модели машинного обучения для понимания естественной речи и предоставления контекста.
Примеры машинного обучения Если все сделано правильно, машинное обучение может персонализировать потребительский опыт в вашем бизнесе. В 21 веке персонализация является ключевым фактором, поскольку недавнее исследование потребителей «показывает, что 80% потребителей с большей вероятностью совершат покупку, когда бренды предлагают персонализированный опыт». Подумайте о Netflix в качестве примера. Хотя у многих из нас есть Netflix, если вы не заметили, главная страница и рекомендации различаются для каждого пользователя. Не только это, но и сопровождающая миниатюра того же фильма или сериала.
Netflix, как и любая другая хорошо работающая платформа, собирает кучу пользовательских данных, передает их машинному обучению и использует искусственный интеллект для предоставления персонализированных рекомендаций каждому пользователю. Инженеры, работающие в Netflix, анализируют привычки зрителей на основе множества факторов. Система рекомендаций, встроенная в Netflix, оценивает вероятность того, что пользователь посмотрит определенный заголовок,
на основе нескольких факторов: Просмотр истории
Категория, год выпуска, жанр
Что смотрят другие зрители со схожими предпочтениями (и некоторые другие)
Методы машинного обучения, используемые Netflix, продолжают учиться на привычках просмотра пользователями. Итак, каждый раз, когда мы смотрим фильм или сериал, Netflix собирает ценные входные данные, передает их алгоритму машинного обучения за кулисами и обновляет наши рекомендации на основе анализа данных. Чем больше мы взаимодействуем с Netflix, тем актуальнее и точнее алгоритм предложения. Вот так, когда мы втягиваемся в мир Netflix, его алгоритм персонализированных рекомендаций приносит 1 миллиард долларов в год за счет удержания клиентов.
Как и в любой роли, существует определенный набор навыков, которые ит рекрутеры и будут искать у специалистов по данным. Лучше всего начать с основных понятий, таких как: - Основы информатики
- Структура данных (бинарные деревья, массивы, связанные списки)
- Статистика и вероятность (правило Байеса, смешанные модели Гаусса и марковский процесс принятия решений)
- Знание программирования (переменные, функции, типы данных, условные операторы, циклы)
- Графики
На базовом уровне инженеры по машинному обучению должны отлично разбираться в математике, статистике и уметь решать аналитические задачи. В частности, ИТ рекрутеры могут искать инженеров по машинному обучению, разбирающихся в матрицах, векторах и умножении матриц. Продвинутые роли машинного обучения также требуют знаний в области робототехники, искусственного интеллекта и глубокого обучения. Инженер по машинному обучению работает с алгоритмами классификации или алгоритмами регрессии. Три основные категории машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Кандидаты также должны владеть различными инструментами, методами и языками программирования, такими как Python, R, Java и C++.
Что такое модель в машинном обучении Модель в машинном обучении — это файл, предназначенный для выявления закономерностей или принятия решений на основе ранее невиданных наборов данных с минимальным вмешательством человека. Специалист по данным обучает модель машинного обучения на большом наборе данных и оптимизирует алгоритмы машинного обучения для выявления шаблонов или выходных данных из набора данных.
Модели машинного обучения Что касается моделей машинного обучения, то большинство из них основаны на алгоритмах машинного обучения. Как правило, они классифицируются как алгоритмы регрессии, которые подпадают под контролируемое машинное обучение, и неконтролируемое машинное обучение, которое основано на кластерных алгоритмах. Алгоритмы обучения с учителем или машинное обучение с учителем используются для классификации данных или создания точных прогнозов. В алгоритме контролируемого обучения необходимо вмешательство человека для маркировки, классификации и ввода данных в алгоритм.