Портал №1 по управлению цифровыми
и информационными технологиями

Руководство по машинному обучению для новичков

Обучение — это часть процесса роста каждого живого существа. 

Растения учатся фотосинтезу, животные учатся охоте, а люди учатся ездить на велосипеде. Это универсальный навык, которым обладает каждый организм на этой планете. Но что, если бы я сказал вам, что машины тоже могут учиться? Страшно, правда?

Машинное обучение (ML) — это странная новая концепция, которая может быть очень интересной, если вы углубитесь в нее. 

Машины тоже могут учиться, причем сами по себе! Не волнуйтесь, ваш компьютер не обретет жизнь, если вы начнете что-то делать, но я надеюсь, что смогу открыть ваш разум для этих удивительных аспектов, особенно того, насколько технологии улучшились за последние несколько лет.

Что такое машинное обучение и как оно работает?

Короче говоря, все дело в вычислениях. Это немного отличается от программирования, в том смысле, что компьютер распознает закономерности в данных по своим примерам, а не по определенным правилам. Речь идет о создании алгоритмов (что-то вроде набора правил), которые учатся на сложных паттернах, которые приходят из данных, которые их предсказывают.

Этот процесс требует, чтобы компьютер понимал и интерпретировал самостоятельно. (Безумно, но это правда!) По сути, он дает компьютеру инструкции, которые позволяют ему учиться на данных без инструкций пошагового режима, созданных программистом.

Вот пошаговая инструкция:

  1. Входные данные или старые данные
  2. Компьютер быстро их анализирует
  3. Компьютер находит в них закономерности
  4. Компьютер предсказывает смысл или принимает решение
  5. Затем компьютер учится на предоставленной обратной связи, и каждый раз она становится немного точнее.

Думайте об этом как о передаче информации машине. Если вы введете изображение собаки со словом “собака”, он создаст алгоритм и поможет ему определить правила, которые классифицируют изображения собак заранее. Чем больше информации вы ему даете, тем умнее он становится. Машина работает, используя старые данные, чтобы получить информацию о том, что наиболее вероятно произойдет, поэтому объем информации, сохраненной старыми данными, может действительно иметь отношение к новым введенным данным.

Типы машинного обучения

По сути, модель машинного обучения применяет сочетание различных методов, но эти методы можно разделить на три основных типа:

  1. Обучение с учителем: обычно машина работает, используя маркированные данные, предоставленные людьми, например ссылку на типичную форму или объект. Конечно, легче научить машину обучаться с помеченными данными.
  2. Обучение без учителя: информация не маркируется, поэтому машина должна работать над алгоритмом, когда ее просят идентифицировать определенные шаблоны во входных данных, чтобы придумать ответ. Машина связывает группы, разделяя их и придавая смыслы каждой из них, поэтому алгоритм может классифицировать их в определенной форме, например, в системах электронной коммерции.
  3. Обучение с подкреплением: думайте о машине как о собаке. Она будет вознаграждена, если хорошо выполнит свою работу. Во-первых, это требует использования системы вознаграждений / штрафов — это более интерактивный шаг, поскольку машина продолжает учиться. Вы обучаете её игре в Super Mario или самостоятельному вождению автомобилей, используя ряд шаблонов, чтобы связать правильное и неправильное.

Для чего это?

Возможно, вы еще этого не осознаете, но машинное обучение оказывает огромное влияние на общество. Кроме того, достижения в области технологий помогли нескольким секторам разработать более точные и быстрые методы, позволяющие более точно действовать в нашей повседневной жизни.

Например, в сфере здравоохранения у вас теперь есть машины, которые позволяют врачам быстрее и точнее прогнозировать диагноз пациента. В биологии эта область «искусственного интеллекта» стала чрезвычайно важной, поскольку теперь ученые могут определять закономерности в генных мутациях, которые могут представлять рак или другие заболевания. Вы даже можете заметить машинное обучение в социальных сетях. Оно создает «лучшее соответствие» на сайтах знакомств, например, в соответствии с вашими личными предпочтениями. То же самое происходит в электронной коммерции, когда речь идет о совместимости клиентов, или даже на финансовом рынке, когда речь идет о прогнозировании мошеннической деятельности. Страшно и удивительно, насколько это может помочь человечеству.

Преимущества машинного обучения

Как видите, машинное обучение очень мощное средство и может полностью изменить принцип работы. Преимущества включают пять основных аспектов, которые показывают, какую пользу человечество может извлечь из этой науки.

Прозрачность

Оно может легко определять тенденции и новые закономерности, обрабатывать огромный объем данных и обнаруживать конкретные алгоритмы. Оно служит для особого понимания поведения пользователей в Интернете, постоянно улучшая его на каждом этапе. Машина набирается опыта, а алгоритмы учатся делать больше и быстрее прогнозов, особенно когда речь идет об управлении социальными сетями, за счет упрощения маркетинга продукта и помощи в составлении более точных прогнозов продаж.

Автоматизация

Вы позволите машине учиться самостоятельно на каждом этапе процесса, так что вам не придется «присматривать за ней». Она делает прогнозы, а также самостоятельно улучшает алгоритмы.

Динамика и разнообразие

По мере того, как процесс продолжает обновляться, алгоритмы машинного обучения обрабатывают еще больше данных с многомерными и разнообразными типами, повышая эффективность профилактического обслуживания и сводя к минимуму вероятность неожиданных сбоев. Возможность широкого применения.

Резюме

Как ни странно, машинное обучение — это благо для человечества. Являясь подмножеством искусственного интеллекта (ИИ), а Интернет и виртуальные среды развиваются во всем мире, замечательно, что его достижения могут полностью изменить ваше мышление и способы работы.

Оригинал статьи можно прочитать здесь.

 

Учебные курсы и сертификация
специалистов по ИТ-менеджменту

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

  • Рубрики

  •  
  • Авторы

  •  
  • Самое свежее

    • 3 стратегии, которые помогут вашей команде принять метрику потока
      Вам необходимо эффективно управлять рабочими процессами, чтобы иметь возможность постоянно предоставлять ценность своим клиентам. Именно здесь в игру вступают метрики потока. Метрики потока являются основной движущей силой оптимизации процессов.
    • Новая модель предоставления ИТ-услуг: почему вам нужно ориентироваться на продукт
      Традиционно ИТ-организации делят все предоставляемые ими услуги на три уровня: инфраструктура (инфраструктура как услуга), платформа (платформа как услуга) и приложения
    • Как DevOps-командам следует использовать метрики DORA
      С момента выхода в 2018 году книги «Accelerate: Наука о бережливом программном обеспечении и DevOps», показатели DORA, которые она представила, стали популярным
    • Лучше делать хоть что-то, чем не делать ничего
      На конференциях по всяким Agile и DevOps мы часто слышим слово «unlearn» — забудьте то, что вы знали ранее! Измените свои представления о мире! Всё устроено
    • VI форум «Управление данными — 2021»: наведите порядок в данных!
      23 сентября 2021 года издательство «Открытые системы» в шестой раз проведет в Москве масштабный форум «Управление данными — 2021», объединяющий всех, кто определяет стратегию работы с данными, воплощает ее в жизнь и управляет предприятием на основе объективных достоверных данных. Участники форума обсудят не только инновационные стратегии и бизнес-модели работы с корпоративными данными, но и конкретные архитектурные и технологические решения.
    • Простые уловки, как ускорить процесс разработки программного обеспечения
      С некоторыми вещами люди из бизнеса вынуждены соглашаться, и одна из них заключается в том, что никто не хочет сердить свою команду разработчиков. Часто они являются краеугольным
    • Почему каждая инициатива DevOps должна начинаться с оценки возможностей
      Внедрение практики DevOps идет полным ходом. Организации сосредоточены на том, как внедрить возможности DevOps в командах и как масштабировать DevOps в масштабах предприятия. Но важным аспектом любого пути масштабной трансформации является оценка возможностей команды или организации на этом пути.
    • Что такое процесс и что такое практика в ITIL®4
      Продолжаем публиковать короткие видеоролики, посвященные актуальным вопросам управления ИТ. Сегодня поговорим о том, что такое процесс и что такое практика в ITIL4. Это не переименование процессов в практики, это два отдельных понятия. Рассказывает Игорь Фадеев, ITIL 4 Managing Professional и ITIL 4 Strategic Leader, аккредитованный тренер по ITIL4.
    • Аудит. Что может быть скучнее?!
      На прошедшей неделе участвовал в аудите (в качестве объекта аудита). Большинство людей, проходивших аудит, подозреваю, разделяет это ощущение: «Бюрократия, формальности и т.п.»
    • Как технический долг вредит вашей команде программистов — и вашей безопасности приложений
      Техническая долг может серьезно повлиять на здоровье организации - и на психическое здоровье ваших разработчиков. Более половины из 200+ членов инженерных команд, опрошенных в рамках отчета Stepsize "Состояние технического долга в 2021 году", считают, что технический долг негативно влияет на моральное состояние их команд.
  •  
  • Вход

  • DevOps
    Kanban
    ITSM
    ITIL
    PRINCE2
    Agile
    Lean
    TOGAF
    COBIT