Машинное обучение прошло долгий путь от фантастики до надежного и разнообразного бизнес-инструмента, который усиливает множество элементов бизнес-операций.

Его влияние на эффективность бизнеса может быть настолько значительным, что для поддержания конкурентоспособности во многих областях и отраслях требуется реализация алгоритмов машинного обучения.

Внедрение машинного обучения в бизнес-операции является стратегическим шагом и требует больших ресурсов. Поэтому важно понимать, что вы хотите, чтобы машинное обучение приносило пользу вашему бизнесу и какие преимущества приносят различные типы алгоритмов машинного обучения.

В этой статье мы рассмотрим основные типы алгоритмов машинного обучения, объясним назначение каждого из них и посмотрим, в чем заключаются преимущества.

Типы алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения с учителем

Алгоритмы контролируемого обучения - это те алгоритмы, которые включают непосредственный контроль (указание названия) операции. В этом случае разработчик помечает образец набора данных и устанавливает строгие границы, в которых работает алгоритм.

Это ложная версия машинного обучения:

  • вы выбираете, какую информацию (образцы) «кормить» алгоритм;
  • каких результатов он желает (например, «да / нет» или «верно / неверно»).

С точки зрения машины, этот процесс становится более или менее рутиной, «соединяющей точки».

Основная цель контролируемого обучения - масштабировать объем данных и делать прогнозы недоступных, будущих или невидимых данных на основе размеченных выборочных данных.

Машинное обучение с учителем включает два основных процесса: классификацию и регрессию.

  • Классификация - это процесс, при котором входящие данные маркируются на основе прошлых выборок данных и вручную обучаются алгоритму распознавать определенные типы объектов и соответствующим образом классифицировать их. Система должна знать, как различать типы информации, выполнять оптическое распознавание символа, изображения или двоичного кода (соответствует ли конкретный бит данных определенным требованиям в виде «да» или «нет»). .
  • Регрессия - это процесс выявления закономерностей и расчета прогнозов непрерывных результатов. Система должна понимать числа, их значения, группировку (например, высоту и ширину) и т. Д.

Наиболее широко используемые контролируемые алгоритмы:

  • Линейная регрессия;
  • Логистическая регрессия;
  • Случайный лес;
  • Деревья с градиентным усилением;
  • Машины опорных векторов (SVM);
  • Нейронные сети;
  • Деревья решений;
  • Наивный байесовский;
  • Ближайший сосед.

Примеры использования алгоритмов контролируемого обучения

Наиболее распространенные области использования контролируемого обучения - это прогнозирование цен и прогнозирование тенденций в продажах, розничной торговле и торговле акциями. В обоих случаях алгоритм использует входящие данные для оценки возможности и расчета возможных результатов.

Лучшими примерами являются платформы поддержки продаж, такие как Seismic и Highspot, использующие такой алгоритм для представления различных возможных сценариев для рассмотрения.

Бизнес-кейсы для контролируемого обучения включают операции с рекламными технологиями как часть последовательности доставки рекламного контента. Роль контролируемого алгоритма обучения заключается в оценке возможных цен на рекламные места и их стоимости в процессе торгов в реальном времени, а также в удержании бюджетных расходов в рамках определенных ограничений (например, ценового диапазона одной покупки и общего бюджета для определенный период).

Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения

Неконтролируемое обучение - это обучение, которое не предполагает прямого контроля со стороны разработчика. Если основной смысл машинного обучения с учителем заключается в том, что вы знаете результаты и вам нужно отсортировать данные, то в случае алгоритмов машинного обучения без учителя желаемые результаты неизвестны и еще предстоит определить.

Еще одно большое различие между ними заключается в том, что контролируемое обучение использует исключительно помеченные данные, в то время как неконтролируемое обучение питается немаркированными данными.

Алгоритм неконтролируемого машинного обучения используется для:

  • изучение структуры информации;
  • получение ценной информации;
  • обнаружение закономерностей;
  • внедряя это в свою работу, чтобы повысить эффективность.

Другими словами, машинное обучение без учителя описывает информацию, просеивая ее и разбирая ее.

Алгоритмы неконтролируемого обучения применяют следующие методы для описания данных:

  • Кластеризация: это исследование данных, используемых для их разделения на значимые группы (т. е. кластеры) на основе их внутренних шаблонов без предварительного знания учетных данных группы. Учетные данные определяются сходством отдельных объектов данных, а также аспектами их отличия от остальных (что также может использоваться для обнаружения аномалий).
  • Уменьшение размерности: входящие данные содержат много шума. Алгоритмы машинного обучения используют уменьшение размерности, чтобы удалить этот шум при извлечении необходимой информации.

Наиболее широко используемые алгоритмы:

  • k-означает кластеризацию;
  • t-SNE (t-распределенное стохастическое соседнее вложение);
  • PCA (анализ главных компонентов);
  • Правило ассоциации.

Примеры использования алгоритмов обучения без учителя

Цифровой маркетинг и рекламные технологии - это области, в которых обучение без учителя используется с максимальной эффективностью. В дополнение к этому, этот алгоритм часто применяется для изучения информации о клиентах и ​​соответствующей корректировки услуги.

Дело в том, что во входящих данных много так называемых «известных неизвестных». Сама эффективность бизнес-операций зависит от способности разбираться в немаркированных данных и извлекать из них релевантную информацию.

Неконтролируемые алгоритмы обеспечивают современное управление данными. На данный момент Lotame и Salesforce являются одними из самых передовых платформ управления данными, реализующих этот алгоритм машинного обучения.

Таким образом, обучение без учителя может использоваться для определения групп целевой аудитории на основе определенных учетных данных (это могут быть данные о поведении, элементы личных данных, определенные настройки программного обеспечения или что-то еще). Этот алгоритм можно использовать для разработки более эффективного таргетинга рекламного контента, а также для выявления закономерностей в эффективности кампании.

Полу-контролируемые алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы полууправляемого обучения представляют собой золотую середину между контролируемыми и неконтролируемыми алгоритмами. По сути, полууправляемая модель объединяет некоторые аспекты обоих в отдельную вещь.

Вот как работают полууправляемые алгоритмы:

  1. Алгоритм полууправляемого машинного обучения использует ограниченный набор помеченных выборочных данных для формирования требований операции (т. Е. Для самого обучения).
  2. Ограничение приводит к частично обученной модели, которая позже получает задачу пометить немаркированные данные. Из-за ограничений набора данных выборки результаты считаются данными с псевдонимами.
  3. Наконец, наборы данных с метками и псевдо-метками объединяются, что создает отдельный алгоритм, сочетающий в себе описательные и прогностические аспекты обучения с учителем и без учителя.

Полу-контролируемое обучение использует процесс классификации для идентификации активов данных и процесс кластеризации для их группировки в отдельные части.

Примеры использования машинного обучения с полууправлением

Юридическая и медицинская отрасли, среди прочего, управляют классификацией веб-контента, анализом изображений и речи с помощью полууправляемого обучения.

В случае классификации веб-контента полууправляемое обучение применяется для движков сканирования и систем агрегирования контента. В обоих случаях он использует широкий спектр меток для анализа содержимого и упорядочивания его в определенных конфигурациях. Однако эта процедура обычно требует участия человека для дальнейшей классификации.

Отличным примером этого будет uClassify. Другой известный инструмент этой категории - GATE (Общая архитектура для текстовой инженерии).

В случае анализа изображения и речи алгоритм выполняет разметку, чтобы предоставить жизнеспособную аналитическую модель изображения или речи с согласованной транскрипцией на основе образца корпуса. Например, это может быть МРТ или компьютерная томография. С помощью небольшого набора примерных сканирований можно предоставить согласованную модель, способную идентифицировать аномалии в изображениях.

Алгоритмы машинного обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением представляет собой то, что обычно называют искусственным интеллектом машинного обучения.

По сути, обучение с подкреплением - это все о разработке самоподдерживающейся системы, которая на протяжении непрерывных последовательностей попыток и неудач совершенствуется на основе комбинации помеченных данных и взаимодействия с входящими данными.

В усиленном машинном обучении используется метод, называемый разведкой / эксплуатацией. Механика проста - действие происходит, последствия наблюдаются, а следующее действие учитывает результаты первого действия.

В основе алгоритмов обучения с подкреплением - сигналы вознаграждения, возникающие при выполнении определенных задач. В некотором смысле сигналы вознаграждения служат инструментом навигации для алгоритмов подкрепления. Они дают ему понимание правильного и неправильного образа действий.

Два основных типа сигналов о вознаграждении:

  • Положительный сигнал вознаграждения побуждает к продолжению выполнения определенной последовательности действий
  • Отрицательный сигнал вознаграждения наказывает за выполнение определенных действий и побуждает исправить алгоритм, чтобы перестать получать штрафы.

Однако функция сигнала вознаграждения может варьироваться в зависимости от характера информации. Таким образом, сигналы вознаграждения могут быть дополнительно классифицированы в зависимости от требований операции. В целом система пытается максимизировать положительное вознаграждение и минимизировать отрицательное.

Наиболее распространенные алгоритмы обучения с подкреплением:

  • Q-Learning;
  • Временная разница (TD);
  • Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS);
  • Асинхронные действующие и критические агенты (A3C).

Примеры использования усиленных алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение с подкреплением подходит для случаев ограниченной или непоследовательной информации. В этом случае алгоритм может формировать свои рабочие процедуры на основе взаимодействия с данными и соответствующими процессами.

Современные NPC и другие видеоигры часто используют этот тип модели машинного обучения. Обучение с подкреплением обеспечивает гибкость реакции ИИ на действия игрока, создавая тем самым жизнеспособные задачи. Например, функция обнаружения столкновений использует этот тип алгоритма машинного обучения для движущихся транспортных средств и людей в серии Grand Theft Auto.

Беспилотные автомобили также полагаются на алгоритмы усиленного обучения. Например, если беспилотный автомобиль (например, Waymo) обнаруживает поворот дороги налево - он может активировать сценарий повернуть налево и так далее.

Самый известный пример этого варианта обучения с подкреплением - AlphaGo, который вступил в схватку со вторым лучшим игроком в го в мире и переиграл его, вычисляя последовательности действий вне текущей позиции на доске.

С другой стороны, в отделах маркетинга и рекламных технологий также используется обучение с подкреплением. Этот тип алгоритма машинного обучения может сделать операцию ретаргетинга гораздо более гибкой и эффективной в обеспечении конверсии за счет точной адаптации к поведению пользователя и окружающему контексту.

Кроме того, обучение с подкреплением используется для усиления и настройки обработки естественного языка (NLP) и генерации диалогов для чат-ботов, чтобы:

  • имитировать стиль входного сообщения
  • выработать более увлекательные и информативные ответы
  • найти релевантные ответы в соответствии с реакцией пользователя.

С появлением сборки Google DialogFlow такой бот стал больше проблемой UX, чем техническим подвигом.

Что мы думаем о машинном обучении?

Как видите, разные типы алгоритмов машинного обучения решают разные проблемы. Комбинация различных алгоритмов делает мощный инструмент способным обрабатывать широкий спектр задач и извлекать ценную информацию из всех видов информации.

Является ли ваш бизнес приложением для такси, службой доставки еды или даже мобильным приложением для социальных сетей - все может извлечь выгоду из алгоритмов машинного обучения. Готовы начать? Команда APP Solutions имеет опыт разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения в различные типы проектов, и мы будем рады видеть рост вашего бизнеса.

Первоначально опубликовано на theappsolutions.com.