Любое обучение — будь то животное, человек или машина — начинается с серии наблюдений или необработанных данных, как мы это называем. Взаимодействия, транзакции, обмен информацией, примеры, опыт или инструкции могут генерировать этот тип данных. Мозг, будь то человек или животное, пытается найти скрытые закономерности в этих исходных данных, а затем использует эту обработанную информацию для выполнения дальнейших действий, таких как принятие решений, получение значений, получение деталей, различение вещей и чувств, таких как опасные для жизни события и события. , безопасные события и т.д.

Со временем люди пытались разработать методы для достижения того же, используяметоды машинного обучения, основная цель которых — позволить компьютерам учиться автоматически и выносить суждения от нашего имени. Огромные усилия были предприняты для создания компьютеров, которые могут обучаться и становиться разумными с первых дней существования теоремы Байеса в 1763 году и дополнительных исследований Пьера-Симона Лапласа около 1805 года с помощью обучающей машины Тьюринга, предложенной сэром Аланом Тьюрингом в 1950. Артуру Сэмюэлю из IBM приписывают разработку первого алгоритма машинного обучения в 1952 году за его работу над программами, которые могут играть в шашки.

Эти методы и алгоритмы позволили компьютерам учиться на исходных данных без необходимости вмешательства человека.

Машинное обучение

В своей самой базовой форме машинное обучение определяется как набор подходов, которые позволяют компьютерам автоматически учиться и совершенствоваться на основе различных анализов и результатов без явного программирования.

Чтобы понять, что такое машинное обучение, считайте, что это наука об обучении компьютеров учиться и действовать как мозг или человек, а также улучшать их автономное обучение с течением времени, предоставляя им данные. Без какого-либо явного программирования на основе правил метод машинного обучения включает в себя использование алгоритмов для чтения данных, обучения на них, а затем делает вывод или прогноз о чем-то в окружающей среде.

Три важных компонента составляют основные строительные блоки алгоритмов машинного обучения: представление, оценка и оптимизация. В то время как представление является первым шагом в реализации алгоритма ML, в котором мы определяем набор классификаторов или определяем конечную автоматизацию, которую может понять компьютер, оценка включает в себя различные функции оценки, которые могут представлять прогнозы либо будущих значений, либо будущего результата, и наконец, оптимизация включает в себя функцию потерь/затрат, которая помогает свести к минимуму ошибки и повысить эффективность.

Конечная цель алгоритмов машинного обучения — использовать исторические данные, реализовывать каждый из трех вышеперечисленных компонентов, а затем успешно интерпретировать любые новые или неизвестные данные, доказывая свою ценность и способность решать широкий спектр бизнес-задач.

Почему машинное обучение имеет решающее значение для бизнес-организаций?

Поскольку крупные экономики становятся цифровыми, деловые организации должны иметь стратегию, основанную на данных. Данные являются очень важным активом в цифровом пространстве, и ни одна фирма, большая или маленькая, не может игнорировать их огромный потенциал. Кроме того, четвертая промышленная революция требует большей опоры на прорывные технологии. В результате для бизнеса крайне важно инвестировать и успешно использовать такие технологии, как машинное обучение!

У машинного обучения есть много возможностей для компаний, которые хотят реализовать инициативы, основанные на данных. Специалисты по данным ведущих фирм уже используют машинное обучение для решения сложных задач. Кроме того, с появлением Интернета вещей стало доступно большое количество данных, и специалисты по данным, работающие в корпоративных фирмах, могут успешно применять машинное обучение. Некоторые компании, например, используют модели машинного обучения для создания виртуальных помощников и чат-ботов, в то время как другие нанимают специалистов по машинному обучению для поиска дополнительных перспектив развития или повышения общей организационной эффективности!

Это привело к неожиданному спросу на специалистов по машинному обучению во всем мире. Кроме того, в некоторых крупных странах, таких как Индия, существует острая нехватка специалистов по машинному обучению, поэтому спрос на них сравнительно высок.

Давайте рассмотрим типичный случай, когда машинное обучение изменило правила игры!

Мошеннические действия и недобросовестное поведение уже давно являются проблемой в банковской сфере. Каждый день система цифровых транзакций страдает от новых взломов, что является серьезным обломом не только для банков, но и для миллионов клиентов по всему миру. Удивительно, но машинное обучение оказалось отличным решением проблем. Теперь в банках есть системы машинного обучения (ML), которые могут легко и в режиме реального времени выявлять мошеннические транзакции!

Система машинного обучения JP Morgan Chase, COIN, оказалась чрезвычайно успешной в сокращении времени, необходимого для проверки документов, устранении человеческих ошибок и предотвращении мошеннических операций.

Правительство Индии также работает над проектом Project Insight, который использует большие данные и машинное обучение, чтобы легко ловить уклоняющихся от уплаты налогов.

Машинное обучение также невероятно эффективно в здравоохранении. Несколько исследований уже доказали, что компьютерные системы, реализованные на основе машинного обучения, весьма полезны для диагностики редких заболеваний на основе исторических данных, а в некоторых случаях даже превзошли экспертов-людей! Это очень важно для таких стран, как Индия, где не хватает квалифицированных практикующих врачей, и может быть чрезвычайно полезным.

С COVID-19 борются с помощью машинного обучения

Вирус COVID-19, который впервые появился в Китае в 2019 году, в настоящее время представляет собой глобальную пандемию и огромную угрозу для всего человечества, включая различные разновидности, появляющиеся одновременно. Машинное обучение эффективно используется для борьбы с болезнью, и исследователи надеются, что оно приведет к критическому успеху. В Ухане, Китай, прогностическая модель на основе машинного обучения с клиническими данными используется для прогнозирования критического состояния пациентов с тяжелыми инфекциями COVID-19!

Модель построена на алгоритме машинного обучения XGBoost, а модель алгоритма на основе трех индексов смогла оценить риск смертности и дать врачам возможность различать критические и тяжелые ситуации. Модель является огромным преимуществом для врачей с точки зрения раннего выявления и принятия мер, которые помогут предотвратить смертность! (Источник - medrxiv)

Стоит ли вам продолжать карьеру в области машинного обучения в Индии?

Если вам интересно, является ли работа в области машинного обучения в Индии жизнеспособным выбором, не смотрите дальше. Индия быстро оцифровывает все сектора своей экономики, и в стране существует высокий спрос на специалистов по машинному обучению. Кроме того, из-за нехватки навыков ожидается дальнейший рост спроса. Так почему бы не воспользоваться обстоятельствами и не записаться на онлайн-курсы по машинному обучению Tutort Academy.