Как работает машинное обучение

Машинное обучение – это совокупность алгоритмов и программного обеспечения, методик и правил, помогающая компьютерам самостоятельно решать задачи, производить аналитику. Вместо строго программируемых действий, машина обучается с выявлением закономерностей, прогнозирование результатов, адаптацией в динамично изменяющейся среде. Подробнее узнать про прогнозирование с помощью машинного обучения можно на сайте mlgu.ru.

На чем строится машинное обучение

Основой обучения машин являются методики алгоритмических построений для самостоятельных решений на базе анализа совокупности данных и выстроенных по ним прогнозов.

В данном случае компьютер работает не по строго расписанным правилам, а занимается построением закономерностей в наблюдаемых процессах, после чего на этой основе формирует решения.

В этом отношении машинное обучение строится на следующих принципах:

• Исследовательского анализа, с пониманием структур и закономерностей в поступающей информации.
• Выбора набора признаков. Определяются самые значимые параметры и характеристики.
• Разделения информации по валидационным и тестовым выборкам.
• Выбора моделей для работы. Определяются наиболее подходящие алгоритмы.
• Обучения моделей. Настраиваются параметры для обучения по имеющимся данным.
• Оцениваются модели. Используя тестовые данные, проверяется качество подготовки.
• Этап точных настроек, когда оптимизируются совокупные гиперпараметры.
• Этап развертывания. Создаваемые модели интегрируются в производственные среды, разные сферы применения, под которые адаптировались в настройках на обучение.

В общем итоге, машинное обучение не сводится к написанным для них жестким программам, а к заданию требований, какой должен получиться результат. На основе предоставленных баз данных, и методик из анализа, использования для решений.

Виды

Среди видов машинного обучения используются следующие методики:

• Обучаться с учителем – в таком случае существуют размеченные данные, по которым компьютер с «искусственным интеллектом» собирает необходимые признаки, и обучается проводить классификацию данных.
• Обучаться без учителя. Работает с неразмеченными данными. Компьютер должен сам заниматься поиском связей, закономерностей.
• Обучаться, используя подкрепление. Обучение проходит с пробами и ошибками, постепенно уменьшая их число.
• Метод глубокого обучения – программная работа с нейросетями, используя огромное число признаков для совершенствования.

При разной эффективности видов, они все направлены на предоставление машинам методик обработки данных с целью достижения результатов, в том числе с выстраиванием собственных промежуточных алгоритмов для этого.