Машинное обучение – отрасль искусственного интеллекта, занимающаяся созданием алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться. Процесс происходит на основе существующих данных, помогающих машине в дальнейшем предсказывать результаты или принимать решения.
Основные принципы работы машинного обучения:
- Сбор важной информации: данные поступают из крупных источников (датчики, базы данных, всемирная паутина и т.д.);
- изначальная обработка информации: происходит подготовка данных для провождения их пригодности для анализа;
- обучение машинной модели: алгоритм обучается выполнять прогнозы, а также принимать решения, основывающиеся на исходных данных;
- отбор и разработка признаков: модель машинного обучения выбирает максимально значимые моменты в исходных данных. Они существенно влияют на производительность.
- оценка и исправление возможных помарок модели: после обучения нужно оценить качество работы модели, чтобы определить соответствие желаемым критериям;
- развертывание работы систем искусственного интеллекта и мониторинг: успешное обучение и хорошая оценка позволяет внедрить модель в реальные приложения.
Обучение применяется в различных отраслях, в том числе гемблинг (например, в ВИП казино).
Разновидности обучения
Типы методов машинного обучения
- Управляемое: обучение происходит на основе данных с известными ответами. Алгоритм выбирает правильный ответ, человек – контролирует результат;
- неуправляемое: алгоритм самостоятельно выявляет закономерности и особенности данных. Метод подходит для распознавания и понимания речи, а также прогнозирования и автоматизированной обработки данных;
- полу управляемое: используются маркированне и немаркированные данные. Алгоритм работает на основе заданных параметров. Этот метод применяется для обработки данных больших объемов;
- машинное обучение с подкреплением: алгоритм обучается методом проб и ошибок. Напоминает систему вознаграждений в играх, где за правильное действие предполагается бонус.
Системы ИИ используют глубокое обучение — вид искусственного интеллекта и машинного обучения, использующий многослойные искусственные нейронные сети с целью выполнения задач, требующих высокой точности (обнаружение объектов, перевод текста, определение речи).
Примеры использования машинного обучения:
- Социальные сети;
- ритейл;
- здравоохранение;
- финансовые услуги;
- производство.
В современном мире ИИ, а также качественное машинное обучение очень важно.
