Машинное обучение в IT

Машинное обучение в IT — отрасль компьютерных технологий, в которой разработчики занимаются созданием интеллектуальных машинных процессов. Идея того, что компьютер может анализировать и систематизировать введенные значения с минимальным участием человека нашла яркое отражение во всех сферах человеческой деятельности.

Грубо говоря, компьютерная программа, на основе опыта, может делать определенные выводы или действия. Классическим примером машинного обучения или как его еще называют искусственным интеллектом, можно назвать поисковую систему Google. Она сама на основании имеющихся знаний, выдает пользователю ответ на тот, или иной запрос. Также машинное обучение Поисковой системы влияет и на успешность ПРОДВИЖЕНИЯ САЙТА. Ведь от принятия решений поисковика, зависит ранжирование веб-сайтов.

Существует множество методов машинного обучения, которые основываются на изучении данных. Основной способ — это использование глубокого обучения, которое основано на нейронных сетях. Мы решили обсудить тематику, потому что это может напрямую влиять на нашу индустрию РАЗРАБОТКИ САЙТОВ.

Понятие нейронных сетей в машинном обучении

Нейронные сети неразрывно связаны с машинным обучением в IT. Эти два понятия существуют много лет и собрали вокруг себя много полезной литературы и обучающих программ. Нейронные сети используются только в сочетании с другими методами, такими как классификация или регрессия. Их используют для обучения на примере данных, однако, есть технологии, которые могут быть описаны только с помощью другого алгоритма. В качестве такового можно использовать глубокое машинное обучение.

Глубокое обучение имеет несколько преимуществ перед традиционным машинным обучением. Оно основано на нейронных сетях, которые являются общей моделью программирования и легко обучаются и настраиваются для различных проблемных областей.

Под глубоким обучением понимают метод создания искусственных нейронных сетей, которые эффективно обучаются на огромных массивах данных. Большим преимуществом является то, что глубокие нейронные сети можно обучать в течение длительного времени, подавая определенное количество информации, что помогает сети сформировать правильные параметры и алгоритм.

Где применяется машинное обучение?

Machine Learning может быть использоваться для моделирования сложных ситуаций, где нужно делать прогнозы по многим вещам одновременно. Например, для видеоигры, в которой много вещей происходит одномоментно, и нужно предсказать исход того или иного сюжетного хода.

Инновационная технология широко используется в сфере data science для решения маркетинговых задач. Так, гигант Amazon использует искусственный интеллект для предложения пользователям наиболее востребованного товара. Для этого программа применяет накопленный ранее пользовательский опыт. Обработка релевантных запросов в поисковиках также происходит с использованием ИИ.

Здесь важно убедиться, что данные, которые входят в созданную модель, максимально хорошо сформированы. Когда начинаете создавать модель, нужно учесть все параметры, так считают многие программисты. Машинное обучение основано на искусственном интеллекте, но учить программу обрабатывать информацию нужным образом должен именно человек.

Алгоритм машинного обучения строится на множестве методов и подходов, к ним можно отнести и метод опорных векторов. Если говорить кратко, то метод опорных векторов (согласно источнику: habr) - это стандартный линейный алгоритм, который используется в таких задачах как классификация и регрессия. Часто, метод опорных векторов называют называют SVM (англ. support vector machines).

Наивный байесовский классификатор - метод обработки больших данных, строящийся классификаторе с применением теоремы Байеса, также является одним из наиболее популярных направлений изучения алгоритмов машинного обучения и больших данных. Обучение с учителем, согласно Википедии, также является одним из основных способов машинного обучения.

На данный момент машинное обучение широко изучается в ВУЗах, читается как отдельный предмет. Определенно, будущее за этой отраслью науки, и искусственный интеллект еще заявит о себе.

Интернет вещей и технология М2М

Следующей важной отраслью где используется машинное обучение это технология М2М или как его еще называют “интернет вещей”. Данная технология решения задач, позволяет взаимодействовать разным системам между собой без, либо с минимальным присутствием человека. Например, система “умный дом”. Данная технология, также активно используется на сложных производствах, например, в нефтяной сфере. Есть специальные датчики, которые срабатывают только в момент неисправности оборудования и передают сигнал на станцию, где уже принимается решение об исправлении поломки.

Данная технология открывает огромные возможности для будущего человечества. Например, в недалеком будущем компании по производству продуктов могут быть полностью автоматизированы, экономя ценные человеческие ресурсы, используя уже наработанные и генерируемые алгоритмы. Мы убеждены, что связь систем между собой - это важнейший шаг для развития всех сфер деятельности человека.

Где изучать Машинное обучение?

Для многих начинающих IT специалистов, которые хотят развиваться в отрасли связанной с машинным обучением, встает логичный вопрос - а где это изучать. Что ж, мы подготовили несколько подсказок для начинающих программистов:

1. Книги. В сети есть множество книг и пособий для начинающих и уже имеющих опыт программистов по машинному обучению.
2. ВУЗы. Многие учебные заведения предлагают программы связанные с машинным обучением, но как правило это очень отстает от реальности.
3. Онлайн школы. На наш взгляд, один из лучших вариантов для обучения. Вы можете записаться на курсы и проходить их в удобное для вас время.
4. Частные уроки у фрилансеров. Очень много фрилансеров и программистов готовы преподавать для вас частные уроки по программированию и машинному обучению, однако как правило, такие консультации стоят довольно не маленьких денег.