Подмножество искусственного интеллекта (ИИ), машинное обучение (ML) – это область вычислительной науки, которая фокусируется на анализе и интерпретации шаблонов и структур данных, чтобы обеспечить обучение, рассуждение и принятие решений вне человеческого взаимодействия. Проще говоря, машинное обучение позволяет пользователю загружать в компьютерный алгоритм огромное количество данных и заставлять компьютер анализировать и принимать основанные на данных рекомендации и решения, основанные только на входных данных. Если будут обнаружены какие-либо исправления, алгоритм может включить эту информацию для улучшения своего будущего принятия решений.
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение состоит из трех частей:
1. Вычислительный алгоритм, лежащий в основе определения.
2. Переменные и особенности, которые принимают решение.
3. Базовые знания, ответ на которые известен, позволяющий системе учиться.
Первоначально в модель загружаются данные о параметрах, для которых известен ответ. Затем алгоритм запускается, и вносятся корректировки до тех пор, пока результат (обучение) алгоритма не согласуется с известным ответом. На этом этапе вводятся все большие объемы данных, чтобы помочь системе изучить и обработать более высокие вычислительные решения.
Почему так важно машинное обучение?
Данные – это кровь всего бизнеса. Решения, основанные на данных, все больше определяют разницу между тем, чтобы идти в ногу с конкурентами или еще больше отставать. Машинное обучение может быть ключом к раскрытию ценности корпоративных данных и данных о клиентах и к принятию решений, которые позволяют компании опережать конкурентов.
Примеры использования машинного обучения
Машинное обучение находит применение во всех отраслях промышленности, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение и биологические науки, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги. Примеры использования включают:
1. Производство. Профилактическое обслуживание и мониторинг состояния оборудования.
2. Здравоохранение и науки о жизни. Выявление болезни и удовлетворение рисков.
3. Путешествия и туризм. Динамическое ценообразование.
4. Финансовые услуги. Аналитика рисков и регулирование.
5. Энергия. Оптимизация спроса и предложения энергии.
