Ко всем совершенным моделью действиям присваивается определенное значение награды — число, оно запрограммировано в среде как нечто, что система стремится собрать. Эти награды представляют собой целевые значения к входным данным. Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерным системам обучаться на данных без явного программирования.
Без данных алгоритмы машинного обучения не могут учиться и создавать модели. А что, если подозреваемых – несколько, а длительность футажа – пара недель? Очевидно, что такая работа потребует огромных затрат времени и человеческих ресурсов. И до недавнего времени ее нельзя было автоматизировать, и не только потому, что решение подобной задачи требует серьезных вычислительных мощностей. Дело в том, что традиционные алгоритмы могут выполнять только заранее продуманные действия с заранее известными типами данных. Они не способны проявлять гибкость и креативность в анализе ситуаций, действовать нестандартно, находить неочевидные связи, делать выводы на основе разрозненных фактов, как это делают люди.
По мере развития технологий, алгоритмы ML становятся всё более мощными и продуктивными, что позволят решать еще более сложные задачи. Компании, которые смогут эффективно использовать машинное обучение, лучат ощутимое конкурентное преимущество на рынке. Вместе с тем, стоит помнить, что Machine Learning — это не волшебная палочка. Для того чтобы технологии были эффективными, необходимо иметь качественные данные, квалифицированных специалистов и продуманную стратегию внедрения. Сочетание этих факторов существенно повышает вероятность эффективного использования ML-технологий.
Такая сеть, где несколько слоёв и между ними связаны все нейроны, называется перцептроном (MLP) и считается самой простой архитектурой для новичков. В реальном программировании, естественно, никаких нейронов и связей не пишут, всё представляют матрицами и считают матричными произведениями, потому что нужна скорость. У меня есть два любимых видео, в которых весь описанный мной процесс наглядно объяснён на примере распознавания рукописных цифр.
Многие методы тесно связаны с извлечением информации (англ. information extraction, information retrieval), интеллектуальным анализом данных (data mining). Яндекс Практикум – это образовательная платформа, предлагающая разнообразные курсы, в том числе и по машинному обучению. В данном обзоре рассмотрим преимущества этой платформы и её курсов в области machine studying. В результате у нас получится всё та же языковая модель BERT со всеми своими лингвистическими знаниями, но лучше определяющая тональность отзывов. При этом благодаря файн-тюнингу мы сэкономили время на обучении.
Наконец-то у нас есть архитектура человеческого мозга, говорили они, нужно просто собрать много слоёв и обучить их на любых данных, надеялись они. Потом началась первая Зима ИИ, потом оттепель, потом вторая волна разочарования. Через тысяч сто таких циклов «прогнали-проверили-наказали» есть надежда, что веса в сети откорректируются так, как мы хотели. промт инженер обучение Научно этот подход называется Backpropagation или «Метод обратного распространения ошибки».
Машина сама определяет, какие данные схожи между собой, основываясь на заданных критериях. Это особенно полезно в маркетинге, где компании анализируют поведение клиентов, чтобы выделить сегменты с общими характеристиками. Например, алгоритм может обнаружить группу клиентов, которые часто покупают товары определенной категории, и предложить им специальные акции. Кластеризация также используется в биологии для исследования генетических данных или в филологии для выделения тематических групп. К началу 2010-х годов искусственный разум стал неотъемлемой частью технологического прогресса. В начале 2012 года лаборатория Google X Lab удивила мир созданием алгоритма, который научился распознавать кошек на видео, и запустило облачный сервис Google Prediction API для анализа данных.
Линейная регрессия — один из самых простых и понятных алгоритмов. Он нужен для вычисления значений на основе линейной зависимости одной переменной от другой. Это отличный способ для вычисления трендов и предсказательной аналитики, например, для предсказания роста продаж или изменений стоимости на рынке. Задачи регрессии связаны с прогнозированием числовых значений на основе исторических фактов.
Машинное обучение также используется для решения различных задач, таких как обнаружение мошенничества, прогнозное обслуживание, оптимизация портфеля, автоматизация задач и т. В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил, что к 2025 году искусственный интеллект (ИИ) сможет выполнять большинство задач Middle-разработчиков frontend разработчик в Meta (запрещенная в РФ организация). По словам Цукерберга, ИИ уже помогает писать код и постепенно забирает на себя простые инженерные задачи, но хорошие Middle-инженеры все еще будут нужны. Правда при условии, что они будут осваивать новые востребованные технологии. Если вам интересны технологии машинного обучения — приходите учиться в Яндекс.
Сегодня алгоритмы на базе классического обучения — самые распространенные. Именно они формируют блок рекомендаций на многих платформах. Только в машинном обучении вместо ребенка “учитель” обучает математическую модель. Например, “учитель” показывает смайлик и говорит, что этот смайлик с лицом относится к классу 1. В целом, машинное обучение позволяет компьютерным системам обучаться и адаптироваться к новым данным, что делает его мощным инструментом в различных областях.
Лонгрид лучше очень многого, что я читал по этой тематике. Любознательных отправляю смотреть схему и читать статью Neural Network Zoo, где собраны все типы нейронных сетей. Сначала проблему решили в https://deveducation.com/ лоб — обрубили каждому нейрону память. Но потом придумали в качестве этой «памяти» использовать специальные ячейки, похожие на память компьютера или регистры процессора. Каждая ячейка позволяла записать в себя циферку, прочитать или сбросить — их назвали ячейки долгой и краткосрочной памяти (LSTM).
В прошлом году менеджер по запасам широко полагался на основной метод оценки и прогнозирования запасов. При сочетании больших данных и машинного обучения были реализованы более совершенные методы прогнозирования (улучшение на 20–30 % по сравнению с традиционными инструментами прогнозирования). С точки зрения продаж это означает увеличение на 2–3 % за счет потенциального снижения затрат на складские запасы. При обучении без учителя алгоритм исследует входные данные без указания явной выходной переменной (например, исследует демографические данные клиентов для выявления закономерностей). Алгоритм использует обучающие данные и обратную связь от людей, чтобы изучить взаимосвязь данных входных данных с заданными выходными данными.
