Решения искусственного интеллекта: 3 способа обучения модели машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) быстро превратился из области, доступной только техническим специалистам, в неотъемлемую часть практически всех отраслей сегодня. Исследования McKinsey показывают, что внедрение искусственного интеллекта сегодня в 2,5 раза выше, чем в 2017 году, при этом возможности внедряются в такие ключевые области, как робототехника, компьютерное зрение, глубокое обучение и обработка естественного языка. Генеративный искусственный интеллект, в частности, потенциально может обеспечить 1,4–2,4% общего дохода отрасли в сфере продуктов, исследований и разработок, маркетинга и продаж.

Программная инженерия также получит значительную выгоду от интеграции ИИ. С ростом сложности разработки программного обеспечения и потребностью в более быстрых и эффективных решениях инструменты на базе искусственного интеллекта могут упростить проверку кода, автоматизировать процессы тестирования и повысить качество программного обеспечения.

Центральное место в возможностях ИИ занимают решения машинного обучения — разновидность ИИ, которая позволяет компьютерам учиться на данных и соответствующим образом адаптировать свои действия. Поскольку ИТ-лидеры Великобритании участвуют в этой динамичной среде, демистификация тонкостей машинного обучения становится решающей в использовании потенциала искусственного интеллекта для организаций, совершенствовании бизнес-процессов и, в конечном итоге, улучшении качества обслуживания клиентов. Это понимание является ключом к раскрытию всего потенциала искусственного интеллекта (ИИ) для организаций во всем мире.

Определение искусственного интеллекта и машинного обучения

ИИ можно кратко определить как системы, демонстрирующие поведение или выполняющие задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Сюда входит целый спектр подходов: от систем, основанных на правилах, до экспертных систем, символического рассуждения и машинного обучения. По своей сути машинное обучение вращается вокруг обученных моделей, которые расшифровывают сложные наборы данных и тем самым принимают обоснованные решения.

Эти модели развиваются в процессе обучения, который в основном подразделяется на три категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Здесь мы рассмотрим эти три фундаментальных метода обучения модели машинного обучения:

  1. Контролируемое обучение
  2. Обучение без присмотра
  3. Обучение с подкреплением

Обучение под присмотром

При контролируемом обучении модель машинного обучения обучается на помеченных данных, где желаемые результаты уже известны. Модель учится делать обобщения на основе этих помеченных данных, что позволяет ей делать прогнозы или классифицировать новые, невидимые данные. Этот подход обычно применяется в таких задачах, как прогнозирование значения или отнесение объектов к определенным категориям.

Как это работает

1. Сопряжение входных и выходных данных: модель представлена ​​входными данными из набора обучающих данных вместе с соответствующими метками.

2. Расчет прогноза: текущие параметры модели используются для расчета прогнозов для заданных входных данных.

3. Расчет ошибки: выполняется сравнение прогнозов модели и истинных меток, чтобы определить степень несоответствия или ошибки.

4. Обновить параметры модели: внутренние параметры модели корректируются для минимизации ошибок. Здесь обычно используются методы оптимизации, такие как градиентный спуск.

Случаи использования:

Обучение с учителем имеет множество применений в различных отраслях и сценариях использования. Это особенно полезно для решения задач, связанных с прогнозированием, классификацией и принятием решений. Примеры включают в себя:

1. Классификация спама в электронной почте. Модель контролируемого обучения, обученная на наборе данных помеченных электронных писем, может научиться классифицировать входящие электронные письма как спам или не спам. Это приложение помогает автоматизировать фильтрацию электронной почты и сократить время, затрачиваемое на управление нежелательными сообщениями.

2. Медицинский диагноз: модель можно обучить на данных пациентов с известными диагнозами, чтобы она могла научиться классифицировать новые случаи пациентов на основе симптомов и истории болезни.

3. Прогнозирование оттока клиентов. Модель контролируемого обучения может предсказать вероятность оттока клиентов (отмены подписок или прекращения обслуживания) путем анализа исторических данных о клиентах и ​​статуса их оттока. Это помогает предприятиям выявлять клиентов, подвергающихся риску, и принимать упреждающие меры для их удержания.

4. Прогнозирование цен на дом. Исторические данные о характеристиках дома и соответствующих им продажных ценах можно использовать для обучения модели обучения с учителем прогнозированию цены нового дома на основе только характеристик.

Обучение без присмотра

Обучение без учителя использует немаркированные данные для обучения моделей обнаружению скрытых закономерностей или структур в данных. Модели, обученные с помощью обучения без учителя, исследуют внутренние свойства данных и могут использоваться для таких задач, как кластеризация или уменьшение размерности. Например, алгоритмы кластеризации группируют похожие точки данных на основе присущих им сходств. Уменьшение размерности — это еще один метод, который используется для упрощения данных путем определения их ключевых особенностей.

Как это работает

1. Идентификация шаблонов: Входные данные анализируются с целью выявления каких-либо основных шаблонов или взаимосвязей.

2. Кластеризация или уменьшение размерности. Подобные точки данных организуются или группируются вместе в процессе, известном как кластеризация. В качестве альтернативы модель может уменьшить размерность данных за счет извлечения значимых функций или представлений.

3. Извлечение признаков: могут быть извлечены новые признаки или представления, отражающие важные характеристики данных. Этот процесс облегчает дальнейший анализ или последующие задачи.

4. Итерация и уточнение: модель будет итеративно корректировать свои параметры, чтобы улучшить способность улавливать и представлять закономерности или структуры, присутствующие в наборе данных.

Случаи использования:

Поскольку обучение без учителя работает с немаркированными данными, оно особенно эффективно для выявления скрытых закономерностей и структур в наборе данных. К ним относятся:

1. Обнаружение аномалий. Модель обучения без учителя может обнаруживать аномалии в данных и выявлять необычные закономерности или выбросы, которые могут указывать на мошеннические действия, сбои системы или другие аномалии.

2. Сегментация клиентов. Организации могут использовать обучение без присмотра, чтобы сегментировать своих клиентов на основе их покупательского поведения, предпочтений или демографических характеристик. Алгоритмы кластеризации также можно использовать для группировки похожих клиентов. Подобная группировка позволяет организациям адаптировать персонализированные рекомендации для каждого сегмента клиентов.

3. Классификация изображений и документов. Обучение без учителя может помочь в классификации и организации больших коллекций изображений или документов. Применяя методы кластеризации, модель может группировать похожие изображения или документы вместе. Это действие упрощает навигацию и поиск по данным.

4. Уменьшение размерности для выбора функций: обучение без учителя можно использовать для уменьшения размерности многомерных наборов данных при сохранении важной информации. Извлекая значимые функции или представления с помощью методов уменьшения размерности, модель может уменьшить сложность данных, делая их более управляемыми для дальнейшего анализа и задач моделирования.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением предполагает, что интеллектуальный агент обучается принимать решения на основе обратной связи. Агент получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов в зависимости от своих действий. Обратная связь затем может быть использована для улучшения способности модели принимать решения.

Как это работает

1. Исследование и эксплуатация. Модель исследует окружающую среду, выполняя различные действия, часто используя стратегию исследования, такую ​​как эпсилон-жадное исследование или исследование Больцмана. Это позволяет модели собирать информацию о вознаграждениях, связанных с различными действиями. На основе полученных знаний модель использует окружающую среду, выбирая действия, которые, как ожидается, принесут максимальную долгосрочную выгоду.

2. Выбор действия. Действие выбирается на основе его политической функции, которая может быть детерминированной или стохастической. Выбранное действие влияет на переход состояний в среде.

3. Обратная связь: Агент получает обратную связь в виде вознаграждения от окружающей среды в зависимости от предпринятых действий. Награды указывают на немедленную желательность или последствия действий агента.

4. Обновление значения: модель обновляет свою функцию стоимости на основе наблюдаемых вознаграждений и оценки ожидаемых будущих вознаграждений. Для обновления функции ценности обычно используются такие методы, как обучение временным разницам, Q-обучение или политические градиенты.

Случаи использования:

Обучение с подкреплением особенно полезно для принятия решений в динамичных средах. К ним относятся:

1. Автономное вождение. Обучение с подкреплением можно использовать для обучения агентов принятию решений, связанных с маршрутизацией. Агенты будут получать награды или штрафы в зависимости от своих действий, что позволит им учиться и совершенствовать свои навыки вождения методом проб и ошибок.

2. Управление ресурсами. Агенты могут научиться принимать решения о распределении и потреблении ресурсов, чтобы максимизировать эффективность и минимизировать потери. Они получают вознаграждения или штрафы в зависимости от результатов своих действий, что позволяет им изучить оптимальные стратегии устойчивого использования ресурсов.

3. Робототехника: Агенты могут научиться выполнять сложные задачи, взаимодействуя с окружающей средой. Например, рука робота может научиться захватывать объекты разных форм и размеров, получая вознаграждение за успешный захват и штрафы за неудачные попытки.

4. Игры. Обучение с подкреплением успешно применяется при обучении агентов игре, например шахматам. Агенты изучают оптимальные стратегии, исследуя различные ходы и получая награды или штрафы в зависимости от своих результатов в игре. Это позволяет им постепенно улучшать свои способности принимать решения и конкурировать с игроками-людьми.

Понимание ваших решений искусственного интеллекта

Понимание этих трех ключевых методов обучения машинному обучению имеет решающее значение для ИТ-руководителей, решившихся на внедрение ИИ. Эти методы лежат в основе основных возможностей ИИ, управляя тем, как машины учатся на данных, распознают закономерности и принимают решения. ИТ-лидеры, обладающие этими знаниями, могут стратегически применять эти методы для улучшения процесса принятия решений и использования преобразующей силы ИИ в различных отраслях.

Статью написал технический директор компании Audacia Ричард Браун. Узнайте больше технических идей от наших команд консультантов, бизнес-аналитиков, разработчиков и тестировщиков в нашем блоге технологических идей.