Вы можете даже не подозревать, но уже много лет пользуетесь преимуществами машинного обучения.
Но что же это такое машинное обучение? Этот термин сегодня звучит буквально отовсюду, хотя многие по-прежнему слабо представляют, что он значит и какую роль машинное обучение играет в бизнесе.
Правда в том, что большинству из нас было бы сложно прожить хотя бы один день, не используя ни один веб-сервис или приложение, которые работают на основе алгоритмов машинного обучения.
Лишь немногие специалисты действительно понимают, как именно данные и алгоритмы становятся основой работы современных технологий и аналитики.
В этом материале мы подробно разберём, что такое машинное обучение и как его можно эффективно использовать в бизнесе, чтобы повысить прибыль, упростить процессы и улучшить клиентский опыт.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение это ключевое направление искусственного интеллекта (AI), которое позволяет приложениям обучаться на данных и опыте, как это делает человек, без прямого программирования.
Когда такие приложения сталкиваются с новыми данными, они анализируют, адаптируются, развиваются и совершенствуются самостоятельно.
Проще говоря, с помощью машинного обучения компьютеры способны находить новые инсайты и закономерности в данных, даже если им не указывают, где именно искать. Всё это достигается за счёт алгоритмов, которые “учатся” на данных в интерактивном и постоянном процессе.
Хотя сама идея машинного обучения появилась ещё во времена Второй мировой войны (вспомните легендарную машину “Энигма”), лишь в последние годы технологии позволили автоматизировать сложные математические вычисления и применять их к анализу огромных объёмов данных (Big Data).
На более высоком уровне машинное обучение это способность системы адаптироваться к новым данным через повторения и опыт.
На базовом уровне приложения запоминают каждый предыдущий расчёт и операцию, используя так называемое распознавание шаблонов (pattern recognition), чтобы формировать точные и надёжные результаты.
Теперь, когда вы немного разобрались с понятием машинного обучения, давайте перейдём к следующему шагу разберёмся, как именно оно работает.
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение по праву считается одной из самых впечатляющих и захватывающих областей искусственного интеллекта (AI). Его основная задача обучаться на достоверных данных и выполнять поставленные задачи на основе вводимых в систему параметров.
Однако важно понимать не только, что делает машинное обучение таким эффективным, но и как этот процесс можно применить в бизнесе.
Работа машинного обучения начинается с ввода качественных обучающих данных в выбранный алгоритм.
Обучающие данные (training data) это известные или неизвестные наборы информации, которые используются для создания и настройки финального алгоритма машинного обучения.
Чтобы проверить, насколько корректно работает алгоритм, в него подают новые входные данные. Затем анализируют результаты и предсказания, которые выдаёт система.
Если полученные предсказания не соответствуют ожидаемым, алгоритм переобучают (re-train) и так до тех пор, пока не будет достигнут нужный уровень точности.
Таким образом, алгоритм машинного обучения постоянно обучается на собственных ошибках, совершенствуется и со временем выдаёт всё более точные результаты.
Виды машинного обучения
Машинное обучение само по себе достаточно сложная дисциплина, и именно поэтому его принято делить на несколько основных направлений:
обучение с учителем (supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning).
Каждое из этих направлений имеет свою цель, задачи и методы работы с данными, а результаты их применения могут сильно отличаться.
Примерно 70% всех систем машинного обучения работают по принципу обучения с учителем,
ещё 10–12% без учителя,
а оставшиеся применяют обучение с подкреплением (reinforcement learning) или, реже, частично контролируемое обучение (semi-supervised learning).
Ниже мы подробнее рассмотрим основные типы машинного обучения и разберём,
чем они отличаются друг от друга и где применяются.
Обучение с учителем (Supervised Learning)
В этом типе машинного обучения для обучения модели используются размеченные или заранее известные данные.
Так как результат уже известен, процесс обучения можно считать контролируемым система получает чёткие ориентиры, к которым нужно стремиться.
Сначала входные данные проходят через алгоритм и используются для обучения модели.
Когда модель уже «натренирована» на этих известных данных, в неё можно подать новые, неизвестные данные и получить предсказания или результаты, основанные на накопленном опыте.
Наиболее популярные алгоритмы, применяемые при обучении с учителем:
- Линейная регрессия (Linear Regression)
- Полиномиальная регрессия (Polynomial Regression)
- Логистическая регрессия (Logistic Regression)
- Метод k-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors)
- Деревья решений (Decision Trees)
- Случайный лес (Random Forest)
- Наивный Байес (Naive Bayes)
Теперь давайте перейдём к следующему типу машинного обучения обучению без учителя (Unsupervised Learning).
Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
В этом типе машинного обучения данные для обучения не имеют меток то есть они неизвестны и не классифицированы.
Никто ранее не просматривал эти данные, и поэтому алгоритм не получает готовых ответов, на которые мог бы ориентироваться. Именно поэтому метод называется «обучением без учителя».
Неразмеченные данные подаются в алгоритм, и он самостоятельно обучается находить закономерности, группировать или структурировать информацию.
По сути, модель пытается «взломать код», как когда-то делала машина Энигма, только вместо человека всё делает компьютер.
Основные алгоритмы, которые применяются для обучения без учителя:
- Fuzzy Means (Нечёткие средние)
- Apriori (алгоритм поиска ассоциативных правил)
- Partial Least Squares (Метод частичных наименьших квадратов)
- K-Means Clustering (Метод k-средних)
- Singular Value Decomposition (Сингулярное разложение)
- Principal Component Analysis (Анализ главных компонентов)
- Hierarchical Clustering (Иерархическая кластеризация)
Полу监督ное обучение (Semi-supervised Learning)
В этом виде машинного обучения используется смесь структурированных и неструктурированных данных.
Такая комбинация помогает алгоритму ориентироваться и делать собственные выводы, даже если часть данных не размечена.
Благодаря этому подходу, алгоритмы машинного обучения учатся распознавать закономерности и в неразмеченных данных, используя подсказки из размеченной части.
Это своего рода «золотая середина» между обучением с учителем и без учителя меньше ручной работы, но всё ещё достаточно точные результаты.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Обучение с подкреплением работает по принципу «проб и ошибок».
Алгоритм анализирует данные, пробует различные действия, оценивает результат и запоминает, какие решения приносят наибольшую выгоду.
Здесь участвуют три ключевых компонента:
- Агент (Agent) тот, кто принимает решения и обучается;
- Среда (Environment) всё, с чем взаимодействует агент;
- Действия (Actions) конкретные шаги, которые предпринимает агент.
Алгоритм получает награду (Reward) за каждое успешное действие и штраф (Penalty) за ошибочные решения.
Цель научиться выбирать такие действия, которые максимизируют общую награду в долгосрочной перспективе.
Такой подход идеально работает в системах, где агент действует в рамках чётких правил или политик, например в робототехнике, играх, навигации или рекомендательных системах.
Почему машинное обучение так важно в современном мире
Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных (data mining) сегодня играют ключевую роль в том, как компании и исследователи извлекают ценные инсайты из огромных массивов данных.
Эти технологии позволяют видеть то, что невозможно заметить при ручной обработке информации.
Существует две основные причины, почему машинное обучение стало незаменимым инструментом:
1. Масштаб данных
Современные организации ежедневно сталкиваются с колоссальными объёмами и разнообразием данных текстами, изображениями, видео, статистикой, пользовательскими логами и многим другим.
Ручная обработка таких данных невозможна, но мощные вычислительные ресурсы и алгоритмы позволяют обрабатывать их быстро и эффективно.
Модели машинного обучения могут самостоятельно анализировать информацию, находить закономерности и делать выводы, без постоянного участия человека. Это делает их бесценными для бизнеса.
2. Неожиданные открытия
Алгоритмы машинного обучения способны самообучаться и улучшать свои результаты с каждым новым циклом анализа.
Их точность со временем только возрастает, потому что они постоянно учатся на тех данных, которые сами же обрабатывают.
Эта итеративная природа обучения делает машинное обучение по-настоящему уникальным: оно способно находить скрытые закономерности и инсайты, даже если их никто специально не запрограммировал искать.
Кто использует машинное обучение?
Сегодня машинное обучение активно применяют компании самых разных сфер, ведь алгоритмы позволяют эффективно анализировать огромные массивы данных и оптимизировать бизнес-процессы.
И хотя кажется, что это новое направление, на деле использование алгоритмов в бизнесе далеко не свежая идея.
Применение машинного обучения давно вышло за рамки цифрового маркетинга, приложений и веб-сервисов.
Эта технология находит своё место в любой отрасли, где собираются и анализируются данные, включая:
- Финансовые услуги
- Здравоохранение
- Маркетинг и продажи
- Нефтегазовую отрасль
- Государственный сектор
- Транспорт
- Традиционную розничную торговлю
Компании вроде Amazon, Facebook, Google и Netflix уже более десяти лет используют алгоритмы машинного обучения для рекомендаций, персонализированного поиска, таргетированной рекламы и аналитики поведения пользователей.
Например, Uber Eats в интервью GeekWire рассказала, что применяет машинное обучение и анализ данных для точного расчёта времени доставки.
Использование машинного обучения в бизнесе
Современные компании всё чаще обращаются к решениям, которые помогают собирать, структурировать, анализировать и эффективно применять огромные объёмы данных.
По данным Harvard Business Review, машинное обучение становится следующим этапом эволюции бизнес-аналитики, позволяя находить закономерности и автоматизировать процесс извлечения ценности из данных в разных направлениях.
В ближайшие годы данные станут основой экономики реального времени, где ресурсы распределяются максимально эффективно, а производство товаров и услуг становится более точным, предсказуемым и менее подверженным сбоям.
В следующих разделах вы узнаете, каким образом машинное обучение применяется в бизнесе и как оно помогает компаниям получать конкурентные преимущества.
Анализ данных о продажах
Функции продаж сегодня значительно выиграли от бурного роста объёмов данных, связанных с клиентскими взаимодействиями, во многом благодаря активному развитию цифровых каналов.
Теперь отделы продаж могут использовать метрики, полученные из социальных сетей, посещений сайтов и A/B-тестов, чтобы точнее понимать поведение клиентов и тенденции рынка.
Однако при всём этом изобилии данных анализ становится трудоёмким и отнимает много времени. Нередко командам сложно оперативно выделить действительно ценные инсайты.
И вот здесь на помощь приходит машинное обучение. Оно ускоряет процесс обработки и анализа данных, помогая выявлять наиболее значимую информацию.
Алгоритмы берут на себя рутинные и сложные задачи, связанные с изучением массивов данных о продажах, и позволяют специалистам по продажам сосредоточиться на принятии решений, а не на подсчётах.
Выявление подозрительной активности и мошенничества
Согласно исследованиям, в среднем компании теряют до 5% своей годовой выручки из-за мошенничества. Именно здесь на помощь приходят машинное обучение и искусственный интеллект, позволяя существенно снизить эти потери.
Машинное обучение помогает строить модели на основе исторических транзакций, данных из социальных сетей, устройств и других источников, чтобы выявлять паттерны, отклонения и аномалии. Такие модели позволяют рано распознавать подозрительные действия и своевременно предотвращать ущерб.
Например, банки используют исторические данные, чтобы создавать алгоритмы, обученные на примерах прошлых мошеннических операций. Благодаря этому, когда появляются схожие шаблоны, система моментально распознаёт их и сигнализирует о потенциальном мошенничестве.
PayPal применяет подобный подход уже более десяти лет. Компания обрабатывает около $10 000 каждую секунду и только в 2015 году выполнила 4,9 миллиарда транзакций в 202 странах.
Такой масштаб делает её особенно уязвимой к рискам. Поэтому PayPal, совместно с командами математиков и дата-сайентистов, разработала собственный ИИ-движок, который помогает обнаруживать и блокировать мошеннические операции в реальном времени.
Рекомендации товаров
Каждый покупатель, совершающий покупки онлайн, ценит персонализированные рекомендации. Они делают процесс покупок более удобным и интересным, а для бизнеса это эффективный способ повысить продажи.
Платформа Amazon была одной из первых, кто внедрил алгоритмы для улучшения системы рекомендаций товаров, но сегодня инструменты машинного обучения вывели этот процесс на совершенно новый уровень.
Это объясняет, почему крупнейшие игроки eCommerce, такие как Alibaba и Amazon, активно используют технологии машинного обучения.
Например, Alibaba разработала систему под названием «E-commerce Brain» механизм персональных рекомендаций, работающий на основе машинного обучения.
Благодаря ему компания существенно увеличила доход, создавая миллиарды персонализированных страниц с рекомендациями товаров для своих пользователей.
Планирование карьеры
Машинное обучение может применяться и в сфере управления персоналом.
Оно помогает сотрудникам выбирать наиболее подходящие карьерные направления, повышая удовлетворённость, вовлечённость и удержание персонала.
Компании используют алгоритмы, чтобы анализировать навыки, интересы и потенциал работников, а затем рекомендовать им оптимальные карьерные пути для профессионального роста.
Обработка естественного языка (NLP)
Есть множество задач, где хотелось бы иметь помощника, способного взять на себя рутинные и однообразные процессы например, в службе поддержки клиентов, технической поддержке или на help-desk.
Благодаря технологии обработки естественного языка (NLP), основанной на машинном обучении, теперь компьютеры могут выполнять эти задачи вместо человека.
NLP позволяет автоматически переводить информацию между человеческим и компьютерным языками, делая взаимодействие максимально естественным.
Машинное обучение в NLP фокусируется на лексике, жаргоне, контексте, сленге, смысле и скрытых языковых нюансах, что делает ответы почти “человеческими”.
Именно благодаря этой технологии работают чат-боты, которые выступают в роли виртуальных ассистентов и успешно заменяют живых операторов во множестве сфер.
Кроме того, обработка естественного языка применяется для анализа сложных текстов таких как исследовательские отчёты, юридические контракты и аналитические документы.
Управление дронами
Машинное обучение может сыграть огромную роль в контроле и инспекции коммерческих объектов с помощью дронов.
Дроны способны делать детальные снимки зданий или сооружений, после чего алгоритмы машинного обучения анализируют изображения, чтобы выявить трещины, износ или другие признаки повреждений.
К этому моменту вы уже знаете ответы на вопросы что такое машинное обучение и как оно применяется в бизнесе.
Сегодня алгоритмы машинного обучения используются практически во всех ключевых отраслях:
в бизнесе, финансах, транспорте, сельском хозяйстве, госструктурах, маркетинге и кибербезопасности.
Быстрое внедрение технологий машинного обучения в самых разных сферах говорит само за себя:
оно демонстрирует огромную ценность, которую создают данные и наука о данных.
Используя мощные инсайты из больших объемов информации в режиме реального времени, компании могут работать эффективнее, принимать точные решения и получать значительное конкурентное преимущество.