Машинное обучение (МО) — это неотъемлемая часть ИИ или искусственного интеллекта, в которой применяются статистические, логические и математические методы, позволяющие компьютерам постепенно обучаться обработке данных без эксклюзивного программирования. ИИ играет жизненно важную роль в стимулировании инноваций.

Просто чтобы прояснить разницу: область интеллектуального анализа данных получила большую часть своей мотивации от машинного обучения. Однако интеллектуальный анализ данных выполняется человеком в определенной ситуации на целевом наборе данных и с заранее определенными целями и задачами. Идеальная цель этого человека — максимально использовать методы распознавания тенденций, разработанные в ML. При этом преследуются две основные цели: либо получить представление о предметной области с небольшой базой знаний, либо более эффективно прогнозировать будущие тенденции и закономерности. Некоторые из стандартных методов интеллектуального анализа данных включают кластерный анализ, деревья регрессии и нейронные сети.

С другой стороны, машинное обучение — это набор алгоритмов, которые помогают приложениям точно обрабатывать данные и постепенно прогнозировать выходные данные без необходимости явного программирования для их выполнения. Основная концепция машинного обучения заключается в создании систем, которые могут учиться на данных и использовать полученные знания для прогнозирования или классификации результатов для новых точек данных.

Машинное обучение играет важную роль в анализе данных и применяется в ситуациях, когда оно слишком сложно для количественной оценки взаимосвязей между различными переменными. Это позволяет аналитикам выявлять новые закономерности и неоднократно получать надежные сведения с помощью таких передовых методов обработки данных.

Как работает машинное обучение

В целом его делят на две категории:

  • Контролируемые алгоритмы машинного обучения и
  • Алгоритмы неконтролируемой обработки данных

Алгоритмы контролируемого машинного обучения обучаются с использованием «помеченных» данных, поэтому они называются контролируемыми. Это похоже на то, как родители пытаются помочь детям узнать, какое поведение является «хорошим», а какое «плохим». «Хорошо» и «Плохо» — это ярлыки, прикрепленные к точкам исторических данных, связанных с поведением. После завершения этапа обучения алгоритм будет применять его к новым входным данным, чтобы делать прогнозы или классификации.

Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения не требуют такого обучения или контроля. Они полезны, когда само распространение данных полезно для получения информации. Несколькими распространенными примерами обучения без учителя являются кластеризация (сегментация), обнаружение аномалий и т. д.
Существуют также методы, которые можно классифицировать как обучение с полуучителем.

Приложения машинного обучения:

Машинное обучение применяется в каждой отрасли, которая работает с большими наборами данных. Эффективные системы обучения дают информацию, которая помогает компаниям принимать эффективные решения и превзойти своих конкурентов. Вот некоторые примеры использования в отрасли, чтобы дать вам представление о том, где применяется машинное обучение:

Здравоохранение:

Технологические усовершенствования двадцатого века подарили нам носимые устройства и датчики, которые помогают нам оценивать состояние здоровья или активность пациента в режиме реального времени. Такая технология также может улучшить исследования в области здравоохранения и помочь экспертам оценить и проанализировать огромное количество исследований и медицинских данных, чтобы получить ценную информацию, способствующую улучшению диагностики, лечения и эффективному ускорению исследований в области наук о жизни.
Применение машинного обучения или машинное обучение на ранних стадиях открытия лекарств имеет высокий потенциал при первоначальном скрининге лекарственных соединений и прогнозировании их успешности на основе соответствующих параметров и факторов.
iPlexus — хороший пример эффективно применяемой машины обучение, которое помогает генерировать информацию и идеи на доклинических, клинических, регуляторных и коммерческих этапах разработки лекарств, чтобы обнаруживать наиболее актуальные знания и новые модели.

Финансовые услуги:

Банковская и финансовая отрасли применяют машинное обучение для различных целей, две из которых выделяются больше всего:

  • Получение надежной информации из данных для управления рисками и предотвращения мошенничества, т.е. путем выявления профилей высокого риска.
  • Повышение эффективности с точки зрения соблюдения требований и снижение риска неправомерных действий. Применение ОД значительно улучшило соблюдение нормативных требований в секторе финансовых услуг. автоматизация отслеживания правил и поправок. RegI отображает типичный рабочий процесс специалиста по регулированию, автоматически разделяя, обобщая и оценивая области воздействия нормативного документа и его различных версий. Он постоянно отслеживает изменения и обновления различных органов финансового регулирования, предложения, инициативы, а также консультации по правилам и положениям и документы для обсуждения, выпущенные соответствующими органами.

Электронная коммерция:

Вы когда-нибудь пользовались сайтом электронной коммерции для онлайн-заказа? Такие веб-сайты электронной коммерции эффективно используют алгоритмы машинного обучения для анализа моделей ваших покупок и продвижения других наиболее релевантных товаров, адаптированных и уникальных для каждого пользователя. Эта возможность собирать данные, оценивать и анализировать их для персонализации покупательского опыта пользователя, безусловно, меняет правила игры в розничной торговле. Механизмы рекомендаций — один из таких примеров.

Транспорт:

Глобальная транспортная инфраструктура полагается на обеспечение эффективности транспорта за счет прогнозирования проблем и их решения до того, как они возникнут. Машинное обучение в транспортной отрасли играет ключевую роль в выявлении таких тенденций и закономерностей для улучшения возможностей прогнозирования.

Машинное обучение — очень узкая область. Но всего через несколько лет он станет частью почти каждого программного приложения и принесет пользу каждой отрасли и нашей повседневной жизни. Он заменяет ручные повторяющиеся процессы. Таким образом, нам необходимо понять концепцию машинного обучения и применить ее на благо человечества. Именно этим занимается Инноплексус.

Первоначально этот блог был написан директором по маркетингу Innoplexus AG - Silke Otte и опубликован на веб-странице Innoplexus.