Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (МН) — це частина штучного інтелекту (ШІ), яка зосереджена на розробці алгоритмів, що дозволяють комп'ютерам вчитися і робити прогнози на основі даних. На відміну від традиційного програмування, де для виконання завдань пишуться конкретні інструкції, машинне навчання спирається на закономірності та висновки, щоб керувати процесами прийняття рішень. Використовуючи величезні обсяги даних, моделі МН можуть покращувати свою продуктивність з часом, не будучи явно запрограмованими на це.

Машинне навчання є трансформаційним, оскільки дозволяє системам вчитися на власному досвіді, робити прогнози та приймати рішення без втручання людини. Саме завдяки цій здатності до навчання та адаптації МН дедалі ширше використовується в різних галузях, зокрема в охороні здоров'я, фінансах, роздрібній торгівлі та технологіях.

Що машинне навчання може робити?

Машинне навчання працює шляхом навчання алгоритмів на наборах даних для створення

прогнозних моделей. Процес зазвичай складається з декількох етапів:

1.  Збір даних. Збір великої кількості релевантних даних — це перший крок у машинному навчанні. Ці дані можуть надходити з різних джерел, включаючи бази даних, датчики та онлайн-репозиторії.
2. Підготовка даних. Цей крок передбачає очищення та форматування даних, щоб переконатися, що вони придатні для навчання. Він включає обробку відсутніх значень, нормалізацію даних і поділ набору даних на навчальний і тестовий.
3. Вибір моделі. Вибір правильного алгоритму має вирішальне значення для успіху проєкту машинного навчання. Різні алгоритми підходять для різних типів завдань, таких як класифікація, регресія або кластеризація.
4. Навчання. Обрана модель навчається на навчальному наборі даних. Під час цього процесу модель вчиться розпізнавати закономірності та робити прогнози на основі вхідних даних.
5. Оцінка. Продуктивність моделі оцінюється за допомогою тестового набору даних. Для оцінки ефективності моделі використовуються такі показники, як точність, достовірність, швидкість запам'ятовування та показник F1.
6. Розгортання. Після того, як модель навчена та оцінена, її можна використовувати для прогнозування на нових даних. Це розгортання може відбуватися в різних формах, наприклад, інтеграція з існуючими додатками або використання API, таких як IBM API Connect.

Алгоритми машинного навчання

Алгоритми — основа машинного навчання. Це математичні формули та процеси, які дозволяють комп'ютерам навчатися на основі даних. Деякі з найпоширеніших алгоритмів МН включають

• Алгоритм лінійної регресії. Використовується для прогнозування безперервних значень.
• Алгоритм логістичної регресії. Використовується для задач бінарної класифікації.
• Алгоритм дерева рішень. Використовуються для задач класифікації та регресії.
• Алгоритм опорних векторів (SVM). Використовуються для задач класифікації та регресії.
• Алгоритм K-найближчих сусідів (KNN). Використовуються для задач класифікації та регресії.
• Алгоритм випадкового лісу (Random Forest). Ансамблевий метод, що використовується для задач класифікації та регресії.
• Алгоритм кластеризації K-середніх. Використовується в задачах неконтрольованого навчання для групування схожих точок даних.

Технології машинного навчання

Нейронні мережі

Нейронні мережі є фундаментальною технологією в машинному навчанні, зокрема глибокому навчанні. Вони складаються з шарів взаємопов'язаних вузлів (нейронів), які обробляють дані і навчаються на них. Нейронні мережі використовуються в різних сферах, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови та предиктивну аналітику.

Бази даних машинного навчання

Бази даних машинного навчання — це спеціалізовані бази даних, призначені для обробки великих обсягів даних, необхідних для навчання моделей МН. Вони забезпечують ефективне зберігання, пошук і обробку даних. Прикладами є Google BigQuery, Amazon Redshift та Apache Cassandra.

Інструменти машинного навчання

Існує безліч інструментів і платформ для побудови та розгортання моделей машинного навчання. Популярні з них включають в себе:

• TensorFlow. Бібліотека з відкритим вихідним кодом, розроблена Google для додатків глибокого навчання.
• PyTorch. Бібліотека з відкритим вихідним кодом, розроблена Facebook для додатків глибокого навчання.
• Scikit-Learn. Бібліотека для машинного навчання на Python, яка надає прості та ефективні інструменти для інтелектуального аналізу даних.
• Weka: Колекція алгоритмів машинного навчання для задач інтелектуального аналізу даних.
• IBM Watson Studio. Хмарна платформа, яка надає інструменти для аналітиків даних, розробників додатків та експертів з предметних областей для спільної та легкої роботи з даними.

Переваги та виклики машинного навчання

Переваги

1.   Автоматизація. Машинне навчання дозволяє автоматизувати складні завдання, зменшуючи потребу у людському втручанні та підвищуючи ефективність.

2. Предиктивна аналітика. Моделі машинного навчання можуть робити точні прогнози на основі історичних даних, допомагаючи організаціям приймати обґрунтовані рішення.
3. Персоналізація. Машинне навчання може надавати персоналізований досвід, аналізуючи поведінку та вподобання користувачів, підвищуючи задоволеність клієнтів.
4. Масштабованість. Моделі машинного навчання можуть обробляти великі обсяги даних, що робить їх придатними для додатків з великими наборами даних.
5. Підвищена точність. Моделі машинного навчання можуть забезпечити вищу точність і ефективність у таких завданнях, як розпізнавання зображень і мови, медичні діагнози та фінансове прогнозування.

Виклики

1.    Якість даних. Успіх моделей машинного навчання значною мірою залежить від якості та кількості даних. Погана якість даних може призвести до неточних прогнозів.

2.    Складність. Розробка і розгортання моделей машинного навчання може бути складним завданням і вимагає спеціальних знань і навичок.
3.    Упередженість і справедливість. Моделі машинного навчання можуть успадковувати упередженість від даних, на яких вони навчаються, що призводить до несправедливих результатів. Забезпечення справедливості та зменшення упередженості є значним викликом.
4.    Безпека. Моделі машинного навчання вразливі до ворожих атак, коли зловмисники маніпулюють вхідними даними, щоб обдурити модель.
5.    Обчислювальні вимоги. Навчання великомасштабних моделей машинного навчання вимагає значних обчислювальних ресурсів, що може бути дорогим і ресурсоємним.

Методи машинного навчання

Методи машинного навчання — це техніки та алгоритми, які дозволяють машинам навчатися на основі даних і робити прогнози або приймати рішення без явного програмування. Ці методи мають важливе значення в різних галузях, від фінансів і охорони здоров'я до розваг і автономного водіння. Ось деякі ключові методи машинного навчання, які найчастіше використовуються:

1.  Контрольоване навчання. У контрольованому навчанні алгоритм навчається на маркованих даних, де вхідні дані поєднуються з правильними вихідними. Його мета — вивчити функцію відображення вхідних змінних у вихідні на основі маркованих навчальних даних. Поширені алгоритми включають лінійну регресію, логістичну регресію, дерева рішень, машини опорних векторів (SVM) і нейронні мережі.
2. Неконтрольоване навчання. Неконтрольоване навчання передбачає навчання алгоритмів з використанням даних, які не були позначені або класифіковані. Алгоритм навчається на основі базової структури або розподілу даних, щоб виводити закономірності або групування. Алгоритми кластеризації, такі як кластеризація за методом k-середніх, ієрархічна кластеризація та методи зменшення розмірності, такі як аналіз головних компонент (PCA) та t-розподілене вбудовування стохастичних сусідів (t-SNE), є прикладами методів неконтрольованого навчання.
3. Напівконтрольоване навчання. Цей метод поєднує в собі елементи як контрольованого, так і неконтрольованого навчання. Він використовує невелику кількість маркованих даних у поєднанні з великою кількістю немаркованих даних для підвищення точності навчання. Напівконтрольовані методи навчання корисні, коли маркування даних є дорогим або трудомістким процесом.
4. Навчання з підкріпленням. Навчання з підкріпленням передбачає, що агент навчається приймати рішення, взаємодіючи з навколишнім середовищем. Агент вчиться досягати мети або максимізувати винагороду з часом шляхом спроб і помилок. Такі методи, як Q-навчання, градієнти політики та глибоке навчання з підкріпленням (з використанням глибоких нейронних мереж), зазвичай використовуються в таких сферах, як ігри, робототехніка та управління ресурсами.
5. Глибинне навчання. Глибинне навчання — це підмножина машинного навчання, яка використовує нейронні мережі з багатьма шарами (глибокі архітектури) для навчання на великих обсягах даних. Моделі глибинного навчання автоматично виявляють закономірності та особливості з необроблених даних, таких як зображення, аудіо та текст. Згорткові нейронні мережі (CNN) для розпізнавання зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) для послідовних даних і генеративні змагальні мережі (GAN) для генерації нових даних є прикладами методів глибокого навчання.
6. Обробка природної мови (NLP). NLP — це спеціалізована галузь, яка застосовує методи машинного навчання для обробки та аналізу даних людської мови. Методи включають аналіз настроїв, розпізнавання іменованих об'єктів, машинний переклад і генерацію тексту з використанням таких методів, як вставки слів, повторювані нейронні мережі (RNN) і трансформаційні моделі (наприклад, BERT).
7. Трансферне навчання. Трансферне навчання передбачає використання знань, отриманих в одній задачі, для покращення навчання або продуктивності в іншій, пов'язаній з нею задачі. Попередньо навчені моделі, методи точного налаштування та адаптація до предметної області є прикладами методів трансферного навчання, які допомагають у сценаріях, де марковані дані обмежені або завдання пов'язані між собою.

Ці методи машинного навчання формують основу сучасних програм штучного інтелекту, дозволяючи системам навчатися, адаптуватися і вдосконалюватися з часом на основі даних та досвіду.

Як використовується машинне навчання?

Охорона здоров'я

У сфері охорони здоров'я машинне навчання використовується для предиктивної діагностики, персоналізованих планів лікування та пошуку ліків. Наприклад, моделі МН можуть передбачати спалахи захворювань, виявляти пацієнтів з високим ризиком і рекомендувати індивідуальне лікування на основі генетичних даних.

Фінанси

Машинне навчання широко використовується у фінансах для виявлення шахрайства, алгоритмічної торгівлі та кредитного скорингу. Прогностичні моделі можуть виявляти підозрілі транзакції, оптимізувати торгові стратегії та оцінювати кредитоспроможність точніше, ніж традиційні методи.

Роздрібна торгівля

Рітейлери використовують машинне навчання для покращення клієнтського досвіду завдяки персоналізованим рекомендаціям, управлінню запасами та прогнозуванню попиту. Алгоритми МН аналізують історію покупок і поведінку клієнтів, щоб пропонувати товари та оптимізувати рівень запасів.

Транспорт

У транспортній галузі машинне навчання застосовується для оптимізації маршрутів, прогнозування технічного обслуговування та автономних транспортних засобів. Алгоритми можуть оптимізувати маршрути доставки, прогнозувати потреби в технічному обслуговуванні транспортних засобів і давати змогу безпілотним автомобілям безпечно орієнтуватися на місцевості.

ІТ-послуги

Машинне навчання все частіше використовується в ІТ-послугах для автоматизації, превентивного обслуговування та безпеки. Служби ITSM використовують МН для прогнозування та вирішення проблем до того, як вони вплинуть на користувачів, покращуючи якість обслуговування та скорочуючи час простою.

Супутні продукти та рішення

WSO2 ESB

WSO2 ESB (Enterprise Service Bus) — це платформа проміжного програмного забезпечення, яка полегшує інтеграцію та зв'язок між різними додатками. Вона підтримує моделі машинного навчання, забезпечуючи безперебійний потік даних та інтеграцію з різними джерелами даних.

IBM DataPower

IBM DataPower — це набір обладнання та програмного забезпечення, що забезпечує безпеку, інтеграцію та оптимізований доступ до повного спектру веб-, API-, мобільних, SOA-, B2B- та хмарних робочих навантажень. Він може бути інтегрований з моделями машинного навчання для підвищення безпеки та продуктивності.

IBM API Connect

IBM API Connect — це комплексне рішення для управління API, яке дозволяє організаціям створювати, керувати та захищати API. Його можна використовувати для розгортання моделей машинного навчання як API, що полегшує інтеграцію предиктивної аналітики в додатки.

Enterprise IT Services

Корпоративні ІТ-послуги використовують машинне навчання для підвищення операційної ефективності, автоматизації рутинних завдань та покращення процесу прийняття рішень. Ці послуги включають управління інфраструктурою, розробку додатків та кібербезпеку.

IBM FlashSystem Data Storage Systems

Системи зберігання даних IBM FlashSystem — це високопродуктивні рішення для зберігання даних, здатні підтримувати величезні обсяги даних, необхідні для додатків машинного навчання. Ці системи забезпечують масштабованість, надійність і швидкість, необхідні для навчання та розгортання моделей машинного навчання.

Висновок

Отже, машинне навчання  це трансформаційна технологія, яка змінює різні галузі, дозволяючи приймати більш розумні рішення, підвищуючи ефективність та сприяючи інноваціям. Розуміючи, що таке МН, як він працює і де застосовується, організації можуть використати його силу для стимулювання прогресу і збереження конкурентоспроможності.

Важливість машинного навчання полягає в його здатності вчитися на даних і робити прогнози без втручання людини. Ця здатність відкриває нові можливості в таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси, роздрібна торгівля, транспорт та ІТ-послуги. Майбутнє машинного навчання є яскравим, оскільки досягнення в галузі глибокого навчання, нейронних мереж та алгоритмів постійно розширюють межі можливих досягнень. Оскільки машинне навчання та штучний інтелект продовжують розвиватися, потреба в надійних базах даних МН, ефективних алгоритмах і потужних інструментах буде тільки зростати. Впровадження машинного навчання буде мати вирішальне значення для будь-якої організації, яка прагне залишатися конкурентоспроможною та інноваційною в сучасному швидкоплинному технологічному ландшафті. Шлях до майбутнього, заснованого на машинному навчанні, тільки починається, і його потенціал безмежний.

Завдяки інтеграції таких технологій, як WSO2 ESB, IBM DataPower та IBM API Connect, розгортання та управління моделями машинного навчання стають більш спрощеними та ефективними. Ці інструменти та платформи забезпечують безперешкодну інтеграцію, надійну безпеку та масштабовану продуктивність, гарантуючи, що МН можна ефективно використовувати в різних додатках та галузях.

Крім того, неможливо переоцінити роль послуг ITSM та корпоративних ІТ-сервісів у підтримці ініціатив машинного навчання. Ці сервіси забезпечують необхідну інфраструктуру, експертизу та підтримку для того, щоб проєкти машинного навчання були успішними і приносили бажані результати.

У сфері зберігання даних системи зберігання даних IBM FlashSystem пропонують високопродуктивні та масштабовані рішення, необхідні для обробки великих наборів даних, від яких залежать моделі машинного навчання. Забезпечуючи надійний і швидкий доступ до даних, ці системи дозволяють ефективно навчати і розгортати моделі машинного навчання.

Зазираючи в майбутнє, ми бачимо, що машинне навчання й надалі стимулюватиме інновації та трансформації в різних галузях. Постійний прогрес у галузі глибокого навчання, нейронних мереж та інших технологій машинного навчання відкриє нові можливості та сфери застосування, що зробить МН невід'ємною складовою сучасного технологічного ландшафту.

Шлях до майбутнього, заснованого на машинному навчанні, сповнений можливостей і викликів. Розуміючи основні концепції, використовуючи правильні інструменти та технології, а також переймаючи передовий досвід, організації можуть використовувати можливості машинного навчання для досягнення прогресу, інновацій та успіху. Потенціал машинного навчання величезний, і його вплив на наш світ буде тільки зростати в найближчі роки.