Добро пожаловать обратно, мои начинающие специалисты по искусственному интеллекту!
Зачастую для создания интеллектуальных систем нам приходится решать сложные задачи, с которыми традиционное программирование просто не справляется эффективно. Это может быть распознавание объектов на изображениях, понимание человеческой речи или прогнозирование будущих тенденций. Ключ, конечно же, в том, чтобы позволить машинам самостоятельно изучать эти закономерности, а не пытаться вручную запрограммировать все возможные сценарии.
Машинное обучение (МО), разрабатываемое выдающимися умами на протяжении десятилетий, — это область, призванная дать компьютерам возможность обучаться без явного программирования. Поскольку инструменты и фреймворки МО теперь широко доступны, давайте узнаем о них побольше.
Представьте, что вы разрабатываете систему беспилотного автомобиля. Используя традиционное программирование, вы можете начать с написания кода для обнаружения автомобиля по наличию четырёх колёс. Но что произойдёт, если вы посмотрите на автомобиль сзади и увидите только два колеса? В этом случае вам понадобится дополнительный код. Что, если это мотоцикл с двумя колёсами? Или грузовик с большим количеством колёс?
Исключения становятся бесконечными, и вы никогда не сможете предусмотреть все возможные ситуации, которые могут возникнуть на дороге. Ваш код превращается в кошмар из условных операторов и пограничных случаев.
Подход МО принципиально иной: вместо программирования явных правил мы обучаем компьютер, показывая ему тысячи примеров различных объектов. Компьютер самостоятельно усваивает, что такое автомобиль, велосипед или пешеход. Но в этом и заключается подвох: для эффективного обучения необходимы значительные наборы данных.
Поисковые системы : каждый поиск Google использует алгоритмы машинного обучения для понимания вашего запроса и ранжирования миллиардов страниц.
Персональные помощники : Google Assistant и Apple Siri используют машинное обучение для распознавания речи и ответов на вопросы.
Обнаружение спама/мошенничества : банки используют МО для пометки подозрительных транзакций, а поставщики услуг электронной почты автоматически фильтруют спам.
Автомобили с автономным управлением : автономные транспортные средства одновременно используют несколько систем машинного обучения для безопасного передвижения по дорогам.
Источник: Серокелл
В контролируемом обучении мы собираем набор данных с размеченными обучающими примерами, а затем обучаем модель делать точные прогнозы. Когда модель сталкивается с новыми, похожими данными, её прогнозы также становятся точными.
Например, мы хотим спрогнозировать цены на автомобили. Наш набор данных включает:
У нас есть набор данных без меток, и наша цель — узнать что-нибудь о структуре этих данных. Мы ищем:
ИИ (искусственный интеллект) занимается созданием машин, обладающих интеллектом и способных имитировать когнитивные способности человека.
Машинное обучение (МО) позволяет машинам учиться на собственном опыте — это полезный инструмент для создания искусственного интеллекта.
Глубокое обучение (DL) фокусируется на нейронных сетях, в общих чертах напоминающих структуру мозга.
Помните: ключ к успешному МО — не просто понимание алгоритмов, а знание того, какой подход использовать для решения вашего конкретного типа проблемы.
Возвращайтесь, начинающие специалисты в области искусственного интеллекта, ведь мы продолжаем изучать машинное обучение!
Зачастую для создания интеллектуальных систем нам приходится решать сложные задачи, с которыми традиционное программирование просто не справляется эффективно. Это может быть распознавание объектов на изображениях, понимание человеческой речи или прогнозирование будущих тенденций. Ключ, конечно же, в том, чтобы позволить машинам самостоятельно изучать эти закономерности, а не пытаться вручную запрограммировать все возможные сценарии.
Машинное обучение (МО), разрабатываемое выдающимися умами на протяжении десятилетий, — это область, призванная дать компьютерам возможность обучаться без явного программирования. Поскольку инструменты и фреймворки МО теперь широко доступны, давайте узнаем о них побольше.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область знаний, которая позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. Позвольте мне привести пример из реальной жизни, который проиллюстрирует, почему это так эффективно.Представьте, что вы разрабатываете систему беспилотного автомобиля. Используя традиционное программирование, вы можете начать с написания кода для обнаружения автомобиля по наличию четырёх колёс. Но что произойдёт, если вы посмотрите на автомобиль сзади и увидите только два колеса? В этом случае вам понадобится дополнительный код. Что, если это мотоцикл с двумя колёсами? Или грузовик с большим количеством колёс?
Исключения становятся бесконечными, и вы никогда не сможете предусмотреть все возможные ситуации, которые могут возникнуть на дороге. Ваш код превращается в кошмар из условных операторов и пограничных случаев.
Подход МО принципиально иной: вместо программирования явных правил мы обучаем компьютер, показывая ему тысячи примеров различных объектов. Компьютер самостоятельно усваивает, что такое автомобиль, велосипед или пешеход. Но в этом и заключается подвох: для эффективного обучения необходимы значительные наборы данных.
Шаг 1: Понимание важности машинного обучения
Первый шаг — понять, зачем нам вообще нужно машинное обучение. Традиционное программирование отлично работает, когда можно определить чёткие правила, но машинное обучение особенно эффективно в трёх ключевых областях:- Создание практических систем для реальных приложений, которые было бы невозможно реализовать с помощью традиционных подходов
- Создание универсальных систем искусственного интеллекта, которые могут адаптироваться и совершенствоваться
- Предлагая идеи о человеческом интеллекте и о том, как на самом деле работает обучение
Шаг 2: Распознавание машинного обучения в повседневной жизни
Как только вы поймёте основы, вы начнёте замечать машинное обучение повсюду. Позвольте мне показать вам, где оно уже работает:Поисковые системы : каждый поиск Google использует алгоритмы машинного обучения для понимания вашего запроса и ранжирования миллиардов страниц.
Персональные помощники : Google Assistant и Apple Siri используют машинное обучение для распознавания речи и ответов на вопросы.
Обнаружение спама/мошенничества : банки используют МО для пометки подозрительных транзакций, а поставщики услуг электронной почты автоматически фильтруют спам.
Автомобили с автономным управлением : автономные транспортные средства одновременно используют несколько систем машинного обучения для безопасного передвижения по дорогам.
Шаг 3: Три метода машинного обучения
Существует три основных подхода к МО, каждый из которых подходит для разных сценариев:Контролируемое обучение
В контролируемом обучении мы собираем набор данных с размеченными обучающими примерами, а затем обучаем модель делать точные прогнозы. Когда модель сталкивается с новыми, похожими данными, её прогнозы также становятся точными.
Например, мы хотим спрогнозировать цены на автомобили. Наш набор данных включает:
- Марка и модель
- Год изготовления
- Объем двигателя
- Пробег
- Фактическая цена продажи (это наша этикетка)
Неконтролируемое обучение
У нас есть набор данных без меток, и наша цель — узнать что-нибудь о структуре этих данных. Мы ищем:
- Кластеры, скрытые в наборе данных
- Выбросы : особенно необычные точки данных
- Полезные сигналы, скрытые в шуме (например, человеческая речь по шумной телефонной линии)
Обучение с подкреплением
В этом подходе агент взаимодействует с миром во времени. Мы обучаем его хорошему поведению, вознаграждая за позитивные действия и наказывая за негативные.Шаг 4: Понимание ИИ, МО и глубокого обучения
Важно понимать, как эти термины соотносятся друг с другом, поскольку их часто путают:ИИ (искусственный интеллект) занимается созданием машин, обладающих интеллектом и способных имитировать когнитивные способности человека.
Машинное обучение (МО) позволяет машинам учиться на собственном опыте — это полезный инструмент для создания искусственного интеллекта.
Глубокое обучение (DL) фокусируется на нейронных сетях, в общих чертах напоминающих структуру мозга.
Краткое содержание
Теперь, когда вы понимаете основы, вы можете приступить к изучению конкретных алгоритмов и инструментов машинного обучения. Популярные фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, предоставляют готовые реализации.Помните: ключ к успешному МО — не просто понимание алгоритмов, а знание того, какой подход использовать для решения вашего конкретного типа проблемы.
Возвращайтесь, начинающие специалисты в области искусственного интеллекта, ведь мы продолжаем изучать машинное обучение!
