Всего несколько лет назад идеи больших данных и облачных сервисов произвели революцию в ИТ-бизнесе, а затем и в реальных компаниях отрасли. Руководители и бизнесмены из самых разных отраслей быстро осознали возможности, предоставляемые аналитикой больших данных, ценность их знаний и то, как облачная инфраструктура может максимально использовать эту информацию. Технология машинного обучения является логическим развитием этих концепций.

Машинное обучение — это набор математических методов, которые позволяют получить решение определенных проблем с использованием общих алгоритмов, которые не написаны специально для данной проблемы.

Проще говоря, машинное обучение — это один из способов реализации аналитики больших данных. Используя эту технологию, компьютер может научиться определять некоторые закономерности, вычислять, как он будет выполнять определенные действия - покупать или продавать ценные бумаги, сегментировать потенциально высокодоходных клиентов или выявлять неисправные продукты на конвейере.

Важно то, что алгоритмы машинного обучения абсолютно универсальны и совершенно не привязаны к какой-либо конкретной компании или отрасли. Отслеживайте клиентов и определяйте их склонность к уходу, анализируйте транспортный поток в городе и вероятные места скопления людей, вероятность отказа плиты в сталелитейной промышленности и т. д. - все эти задачи можно решить с помощью одного и того же математического аппарата.

Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ и алгоритмов, которые учатся расти и адаптироваться по мере поступления новых данных. Этот процесс не похож на процесс интеллектуального анализа данных. Обе системы проверяют предоставленные им данные или собирают данные в поисках закономерностей. Однако в приложениях интеллектуального анализа данные понятны для человека, в то время как алгоритмы машинного обучения используют эти данные для поиска закономерностей и соответствующего изменения программных действий.

Как правило, анализ данных работает с информационными таблицами, самостоятельно выполняя целый набор операций: сбор данных, подготовка данных к анализу (отбор проб, очистка, сортировка), поиск закономерностей в наборах информации, визуализация данных для быстрого понимания текущих результатов и будущих тенденций, формулировать гипотезы для улучшения конкретных бизнес-показателей путем изменения других показателей.

Все представленные задачи нужны для достижения основной цели аналитики данных - извлечения ценной информации для бизнеса из информационных таблиц для принятия оптимальных управленческих решений.

В некоторых компаниях аналитик данных также отвечает за моделирование данных, то есть за разработку и тестирование моделей машинного обучения. Однако в большинстве случаев за машинное обучение отвечает специалист по данным. При более детальном разделении труда машинным обучением занимается отдельный специалист.

Методы машинного обучения:

• Обучение под присмотром. Машина получает входы и их предпочтительные выходы, объекты, называемые «учителем», и цель состоит в том, чтобы изучить общее правило, которое сопоставляет входы с выходами. Эти алгоритмы применяют все, что они узнали ранее, к любым новым данным.

• Обучение без учителя. Метки / теги или объяснения не даются алгоритму обучения относительно входных данных, и остается только найти там структуру. Используется для обнаружения закономерностей, скрытых в данных. Эти алгоритмы могут извлекать собственные выводы или выводы из данных в наборе данных.

• Учитесь в действии. Программное обеспечение взаимодействует с изменяющейся средой, в которой оно должно выполнять определенную задачу (например, вождение транспортного средства), не сообщая, приближается ли оно к месту назначения, или учится играть в игру, играя против кого-то.

• Полууправляемое машинное обучение. Предмет «учитель» дает данные машины с некоторыми неисправностями, выходов нет.

Программное обеспечение для машинного обучения широко доступно, и у организаций, стремящихся к наращиванию потенциала в этой области, есть множество вариантов. При оценке машинного обучения учитывайте следующие требования: скорость; время оценки; точность модели; простая интеграция; гибкое развертывание; простота использования; визуализация.

Машинное обучение в первую очередь использует диапазон или спектр на основе метода для оптимизации большого количества параметров. Для людей нецелесообразно вручную подбирать такие оптимальные настройки. Например, распознавание говорящего по тону, тональности и амплитуде. Нет гарантии, что машинное обучение будет работать во всех случаях. Иногда машинное обучение дает сбой, что требует понимания проблемы, чтобы применить правильный алгоритм. Эти обучающие алгоритмы требуют большого количества обучающих данных. Было бы очень сложно работать с такими большими объемами данных или собирать такие данные. Тем не менее с истечением времени появляется все больше разнообразных и доступных алгоритмов по работе с данными, что предоставляет возможность к получению точных и быстрых результатов. Таким образом, машинное обучение быстро становится очень важной и широко внедряемой частью нашей повседневной жизни.