УДК 004.8

Основные виды и сферы применения машинного обучения

Гу Шэнцзу – магистрант Санкт-Петербургского государственного университета.

Аннотация: На сегодняшний день системы с искусственным интеллектом применяются во многих аспектах человеческой жизни, в продажах, медицине, образовании, машиностроении, играх и во многих других сферах. В статье приводятся общие сведения, классификация и основные сферы применения современных методов машинного обучения, как одной из интенсивно развивающихся отраслей искусственного интеллекта.

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, автоматизация, алгоритм, данные.

Технологии, использующие искусственный интеллект, становятся все более популярными и востребованными, являются эффективными и продуктивными на сегодняшний день. Искусственный интеллект включает машинное обучение как подмножество. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированным для конкретной работы, машинное обучение позволяет компьютерам или роботам принимать решения на основе данных. Приложения учатся на предыдущих вычислениях и транзакциях и используют «распознавание образов» для получения надежных и обоснованных результатов.

Машинному обучению сегодня уделяется все больше внимания. Оно может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые выполняются только людьми с их врожденным интеллектом. Тиражирование интеллекта на машины может быть достигнуто только с помощью машинного обучения.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности для экспертов по машинному обучению [3].

Машинное обучение подразделяется на две основные области: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение.

Контролируемое обучение задействует данные и относящиеся к данным метки. Например, мы можем отметить, что на каком-то изображении груша, а на каком-то яблоко. В этом случае человек служит учителем для машины, предварительно расставляя маркеры. На основе данных и маркеров машина определяет признаки, по которым она может отличить изображения с грушами и с яблоками. Таким образом, создается алгоритм, выдающий результат, исходя из описания данных. После выбора алгоритма его можно использовать для присвоения меток другим, неизвестным до этого данным. К контролируемому обучению принадлежат задачи классификации и задачи регрессии [4].

Неконтролируемое обучение означает итеративный процесс анализа данных без каких-либо маркеров и поиска взаимосвязей между ними без участия человека. Такие модели включают задачи кластеризации, поиска ассоциативных правил, понижения размерности. Алгоритмы кластеризации служат для выделения отдельных групп данных. Алгоритмы понижения размерности же предназначены для поиска более сжатых представлений данных. Примеры алгоритмов, на основе неконтролируемого обучения мы можем увидеть в социальных сетях при подборе рекомендаций или при выдаче результатов поиска в поисковых системах.

Существуют также неклассические, но достаточно популярные методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением и глубокое обучение.

Обучение с подкреплением – это частный случай контролируемого обучения, но «учителем» при этом будет являться среда. При этом машина изначально не имеет эталонного набора данных и информации о среде, но может производить действия внутри нее. Так, реакции среды на действия будут являться информацией для машины, с помощью которой она выработает алгоритм. Такой вид обучения используется для более сложных задач, к примеру, для системы навигации робота.

Глубокое же обучение всегда связано с большими данными, что предполагает, что одной машиной обрабатывать такой массив информации нецелесообразно. Поэтому применяются искусственные нейронные сети (ИНС). Они представляют собой сеть искусственных нейронов. В роли нейронов выступают устройства, выполненные на основе довольно простых процессоров. При глубоком обучении весь массив информации делится на более мелкие части, и обработка и анализ этих фрагментов данных перепоручается другим устройствам. Этот вид обучения может быть применен только в более сложных нейронных сетях, включающих в себя несколько уровней. Каждый следующий уровень ИНС занимается поиском взаимосвязи в предыдущем. Таким образом, более сложные нейронные сети могут находить как простые взаимосвязи, так и связи между взаимосвязями.

Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых и более совершенных продуктов и услуг. Здравоохранение, оборона, финансовые услуги, маркетинг и службы безопасности, среди прочего, используют машинное обучение в своих приложениях и процессах [2].

Наиболее распространенным приложением машинного обучения является распознавание лиц. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших людей, помощь в судебных расследованиях и т.д. Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости в школах – вот некоторые другие виды применения.

Автоматическое распознавание речи используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе голосовых входов человека.

Речевые паттерны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время ASR-системы находят широкое применение в следующих областях: медицинская помощь, промышленная робототехника, судебная и правоохранительная деятельность, оборона и авиация, телекоммуникационная отрасль, домашняя автоматизация и контроль доступа, бытовая электроника.

Машинное обучение имеет много вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения отлично обнаруживают мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя или нет. Финансовый мониторинг для выявления деятельности по отмыванию денег также является критическим вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Анализ настроений – еще одно важное приложение для оценки реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые пропускают любой релевантный текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и интеллектуальными с помощью машинного обучения.

Жизненно важное применение машинного обучения заключается в диагностике заболеваний, которые в противном случае трудно диагностировать. Лучевая терапия также становится лучше с машинным обучением.

Открытие лекарств на ранней стадии болезней является еще одним важным применением. Клинические испытания требуют много времени и денег для завершения и получения результатов. Применение прогностической аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты [1].

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования вспышек инфекционных заболеваний. Ученые во всем мире используют эти технологии для прогнозирования эпидемических вспышек.

Благодаря науке о данных и разработкам в области машинного обучения отрасли с каждым годом становятся все более продвинутыми. Машинное обучение помогает в создании моделей, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны и масштабируемы и функционируют с меньшим временем выполнения работ.

Список литературы

1. Алханов, А. А. Машинное обучение и его применение в современном мире / А. А. Алханов // Вопросы устойчивого развития общества. – 2021. – № 7. – С. 471-475
2. Гоголь, О. А. Основные виды и направления применения методов машинного обучения / О. А. Гоголь, Е. А. Шеленок // Информационные технологии XXI века: сборник научных трудов с международным участием. – Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2022. – С. 30-34.
3. Лимановская О.В. Основы машинного обучения: учебное пособие / О.В. Лимановская, Т.И. Алферьева // Министерство науки и высшего образования РФ – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2020. – 88 с.
4. Сохина, С. А. Машинное обучение. Методы машинного обучения / С. А. Сохина, С. А. Немченко // Современная наука в условиях модернизационных процессов: проблемы, реалии, перспективы : Сборник научных статей по материалам V Международной научно-практической конференции, Уфа, 30 апреля 2021 года. – Уфа: Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр «Вестник науки», 2021. – С. 165-168.