Машинное обучение — это один из способов применения искусственного интеллекта в компьютерных технологиях при работе с различными данными. Благодаря машинному обучению, программные приложения могут точнее прогнозировать результаты и анализировать данные. Основная цель и идея машинного обучения — позволить компьютерам обучаться самим, автоматически и без вмешательства человека.
По прогнозам специалистов, машинное обучение — это будущее. По мере того, как люди становятся все более зависимыми от машин и гаджетов, грядет мировая технологическая революция, благодаря которой появятся новые профессии и исчезнут старые. В связи с этим, наша команда приготовила небольшое исследование по этому поводу.История
В 1959 году Артур Самуэль, исследователь искусственного интеллекта, ввел термин «машинное обучение». Он изобрел первую самообучающуюся компьютерную программу по игре в шашки. Самуэль определил машинное обучение как процесс, в результате которого компьютеры способны показать такое поведение, которое в них не было запрограммировано изначально.
Ниже рассмотрим другие важные даты в истории машинного обучения:
1946: Появился компьютер ЭНИАК — сверхсекретный проект армии США.
1950: Алан Тьюринг создает “Тьюринг тест” для оценки интеллекта компьютера.
1958: Фрэнк Розенблатт придумал Персептрон — первую искусственную нейронную сеть и создал первый нейрокомпьютер «Марк-1».
1959: Марвин Минский создал первую машину SNARC со случайно связанной нейросетью.
1967: Написан метрический алгоритм по классификации данных. Алгоритм позволил компьютерам применять простые шаблоны распознавания.
1985: Терри Сейновски создает NetTalk — искусственную нейронную сеть.
1997: Компьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира, Гарри Каспарова, в шахматы.
2006: Джеффри Хинтон, ученый в области искусственных нейросетей, ввел термин «Глубинное обучение» (Deep learning).
2011: Эндрю Энг и Джефф Дин основали Google Brain.
2012: В Google X Lab разработали алгоритм, позволяющий идентифицировать видеоролики, в которых показываются коты :)
2012: Google запускает облачный сервис Google Prediction API для машинного обучения. Он помогает анализировать неструктурированные данные.
2014: В Facebook изобрели DeepFace для распознавания лиц. Точность алгоритма 97%.
2015: Amazon запустила собственную платформу машинного обучения — Amazon Machine Learning.
2015: Microsoft создает платформу Distributed Learning Machine Toolkit, предназначенную для децентрализованного машинного обучения.
2020: Технологии искусственного интеллекта применяются практически в каждом программном продукте.
Изображение: UnsplashГде применяется машинное обучение уже сейчас?
Образование. Благодаря внедрению искусственного интеллекта, разработчики создали обучающие системы, симулирующие поведение учителя. Они могут выявлять уровень знаний учащихся, анализировать их ответы, ставить оценки и даже определять персональный план обучения.
К примеру, AutoTutor, обучает студентов компьютерной грамотности, физике и критическому мышлению. Knewton учитывает характеристику обучения каждого студента и разрабатывает для него уникальную учебную программу. ВВС США используют систему SHERLOCK, чтобы обучить пилотов находить технические неисправности в самолетах.
Поисковики. Поисковые системы используют машинное обучение, чтобы улучшить свои функции. Например, Google внедрила машинное обучение в распознавание голоса и поиск изображений. В 2019 году Google представила Teachable Machine 2.0 — самообучающуюся нейросеть, способную распознавать звуки речи, интонации и позы. С помощью веб-камеры и микрофона пользователь обучает нейронные сети без написания кода и экспортирует их в сторонние приложения, носители или на веб-сайты.
Digital-маркетинг. Машинное обучение в данной сфере обеспечивает глубокую персонализацию клиента. Таким образом, компании могут взаимодействовать с клиентом на личном уровне, становясь к нему ближе. Благодаря алгоритмам сложной сегментации, машина фокусируется на “нужном клиенте в нужное время”, чтобы эффективно продавать продукты. Кроме того, благодаря правильным данным о клиентах, компании располагают информацией, которую можно использовать для изучения их поведения и реакций.
Например, Nova использует машинное обучение для написания электронной рассылки клиентам, делая письма при этом персонализированными. Машина знает, у каких электронных писем ранее была высокая конверсия, и, соответственно, предлагает изменения в рассылках для лучших продаж.
Здравоохранение. У IBM есть разработка Watson. Это суперкомпьютер для медицинских исследований, основанный на машинном обучении. Технология Watson for Oncology обрабатывает большой объем медицинских данных, в том числе изображения, на которых можно точно диагностировать рак. Watson for Oncology сейчас используется в больницах Нью-Йорка, Бангкока и Индии. В июле 2016 года IBM стала сотрудничать с 16 медицинскими центрами и технологическими стартапами, чтобы ускорить развитие программ для точной диагностики. Вывод
Будущее технологий за машинным обучением. В ближайшее десятилетие машинное обучение будет конкурентным преимуществом не только у топовых компаний, но и у перспективных стартапов. То, что сегодня делается вручную, завтра будут делать машины. Следует добавить, что алгоритмы машинного обучения не только будут использованы в бизнесе и экономике, но и прочно войдут в повседневность (распознавание голосовых команд для умного дома).
Сегодня машинное обучение приобретает новые формы и постоянно развивается. Машинное обучение строится на концепции, что компьютеры могут учиться. Т.е. они могут делать то, на что не были запрограммированы изначально.
В данный момент исследователи искусственного интеллекта хотят протестировать, смогут ли компьютеры учиться на полученных данных. Интерактивный аспект машинного обучения важен, поскольку машины способны постоянно учиться и самостоятельно адаптироваться. Компьютеры учатся на предыдущих вычислениях и показателях, чтобы получить надежные и успешные решения и результаты для создания лучшего будущего.