Искусственный интеллект уже давно в моде в мире широко понимаемого маркетинга. Это одни из так называемых модных словечек, которые хорошо смотрятся в презентациях или на отраслевых конференциях.
Что такое машинное обучение?
Определение термина
Машинное обучение — неновая концепция. Его начало восходит к 1959 году, а сам термин приписывается Артуру Сэмюэлю.
В то время машинное обучение определялось как способность компьютеров обучаться без программирования новых навыков в традиционном понимании этого слова.
Машинное обучение чаще всего основано на больших данных, и с растущим значением аналитики возрастает его важность в широком понимании.
Как может помочь машинное обучение?
Машинное обучение имеет большую поддержку в области классификации. На основе определённых характеристик алгоритм может относить отдельные объекты к выбранной категории.
Это также часто изучается вручную администратором, и в этом случае это обучение под наблюдением. На крупных сайтах спам-фильтры являются незаменимым помощником в контроле над комментариями.
Машинное обучение также полезно при изучении взаимосвязи между переменными. Программа предоставляет нам ключевую информацию для аналитики в контексте того, являются ли данные переменные взаимозависимыми или нет.
Несомненно, первоначальный выбор данной коллекции также может быть полезен. Затем случайные величины, не имеющие для нас значения, отбрасываются и остаются только те, которые полезны для дальнейшего вывода.
Когда стоит внедрять?
Машинное обучение — это шаг вперёд по сравнению с традиционными ручными правилами. В ситуации, когда их недостаточно, а переменных слишком много, на помощь приходит этот алгоритм. Особенно когда, отдельные ручные правила имеют общие черты и почти дублируют друг друга.
Конкретные примеры использования
Очень показательным примером машинного обучения может быть автозамена в клавиатуре. Алгоритм использует наиболее распространённые слова и орфографические ошибки, чтобы уменьшить наши опечатки.
Этот алгоритм также используется поисковыми системами. Достаточно того, что мы начинаем набирать фразу в окне поисковика, и тут же получаем в качестве подсказки другие популярные запросы. На основе предыдущего опыта нам легче найти интересную информацию или сайты.
Например, если нам понравился «Крёстный отец», система предложит нам ещё один гангстерский фильм, действие которого происходит во времена после Второй мировой войны. Такие точные рекомендации во многом способствовали успеху крупнейшего стримингового портала.
Когда он не принесёт желаемых результатов?
Машинное обучение — это не игрушка, которую следует использовать во всех возможных ситуациях. Его использование должно проистекать из практических, инженерных соображений.
Важно, чтобы в наборе было много качественных данных — только тогда алгоритм будет правильно обучен. В противном случае возникнет шум, который значительно снизит эффективность машинного обучения.
Существуют альтернативы этому алгоритму в виде традиционных эффективных правил, которые гораздо проще реализовать. Тогда работать над новым, продвинутым алгоритмом бессмысленно.
Резюме
Если машинное обучение является инженерной необходимостью и в итоге может оказать существенное влияние на экономические факторы и факторы эффективности, то это решение, безусловно, заслуживает внимания.
На этом мы завершаем наш обзор о том, что такое машинное обучение? Также вы можете узнать, про 90 идей для малого бизнеса в маленьком городе!
Если статья вам понравилась, поделитесь с друзьями этой информацией, просто нажав на кнопки соцсетей!
