Що таке Machine Learning?

У період стрімкого розвитку цифрових технологій, машинне навчання стає силою, що дозволяє ефективно використовувати весь величезний потенціал даних. Алгоритми машинного навчання (ML) мають чудову здатність вчитися, виявляти закономірності, робити прогнози та автоматизувати прийняття рішень.

Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це клас методів штучного інтелекту (ШІ), що поєднує підходи та технології для створення алгоритмів, здатних самостійно навчатися на основі даних. На відміну від традиційних методів, при яких обчислювальні системи запрограмовані на виконання певних завдань, ML-моделі здатні покращувати свою роботу з часом, аналізуючи дані та виявляючи в них закономірності. Це дозволяє ML-системам вирішувати завдання, які складно чи неможливо запрограмувати вручну.

Методи машинного навчання

Існує безліч різних типів ML-алгоритмів, кожен із яких підходить для вирішення певних завдань. До найбільш поширених типів Machine Learning можна віднести:

• Навчання з вчителем (Supervised learning). Алгоритм навчається на наборі даних, у якому кожен приклад має мітку, що вказує на його клас.
• Навчання без вчителя (Unsupervised learning). Алгоритм навчається на наборі даних, який не має позначок.
• Напівкероване навчання (Semi-supervised learning). Алгоритм навчається на наборі даних, що містить як помічені, і непомічені приклади.
• Навчання із підкріпленням (Reinforcement Learning, RL). Алгоритм вчиться виконувати завдання, отримуючи «винагороду» або «штраф» за свої дії.

Нижче ми розглянемо ці методи більш детально. Зазначимо також, що сьогодні ML активно використовується в багатьох сферах економіки, ось лише деякі з них.

• Охорона здоров'я. Для діагностики захворювань, розроблення ліків, аналізу медичних зображень.
• Фінанси. Для виявлення шахрайства, оцінки ризиків, управління активами.
• Маркетинг. Для персоналізації реклами, таргетування клієнтів, аналізу даних про клієнтів та замовників.
• Виробництво. Для прогнозування попиту, оптимізації виробничих процесів, контролю якості.
• Робототехніка. Для розробки автономного транспорту, керування різними типами роботів.

Сьогодні технології Machine Learning розвиваються дуже швидко, їхній потенціал для вирішення різних задач величезний й надалі можна очікувати, що ML впливатиме на більшість сфер нашого життя. Але перш ніж перейти до більш детального розгляду підходів та методів ML, зробимо невеликий екскурс в історію.

Коротка історія появи ML

Ідея машинного навчання зародилася приблизно в середині минулого століття.

Одним із піонерів цієї області був знаменитий англійський вчений Алан Тьюринг, який у роботі «Обчислювальні машини та розум» (Computing Machinery and Intelligence) (1950) описав можливість створення обчислювальних машин, здатних «навчатися».

У 60-х роках розроблено перші алгоритми машинного навчання, засновані на статистичних методах.

У 70-х настала епоха символічного штучного інтелекту коли комп'ютери «вчилися» на правилах та логіці

У 80-х роках виник інтерес до нейронних мереж, в основу роботи яких покладено основні принципи функціонування мозку.

У 90-х роках стався прорив у галузі машинного навчання завдяки розвитку алгоритмів, здатних обробляти величезні обсяги даних, а також тому, що нарешті з'явилися відносно доступні обчислювальні потужності, що дозволили працювати з моделями ML багатьом науковим групам та компаніям по всьому світі.

У 2000-х роках машинне навчання стало однією з найдинамічніших галузей ШІ, завдяки зростальній обчислювальній потужності обчислювальних систем та розвитку алгоритмів глибокого навчання, таких як згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN).

2010-і роки можна назвати періодом розквіту глибокого навчання та його застосування у різних галузях, таких як комп'ютерний зір, обробка природної мови (NLP) та робототехніка.

Зокрема у 2013-2015 роках відзначено сплеск інтересу до ML з боку бізнесу та наукової спільноти. З'являється велика кількість нових застосунків ML у різних галузях, таких як фінанси, охорона здоров'я, виробництво. Також з'являються популярні ML-платформи — TensorFlow і PyTorch, що роблять розробку й розгортання ML-моделей більш доступними.

У період з 2015 по 2018 роки ML стає ключовим компонентом ШІ, стимулюючи подальші дослідження та розробки. Відбуваються прориви в галузі NLP: алгоритми ML, засновані на нейронних мережах, демонструють значні успіхи у задачах обробки природної мови, таких як машинний переклад та чат-боти.

З 2020-2021 й до нинішнього 2024 року активно розвиваються технології спільного навчання, що дозволяють кільком ML-моделям навчатися одна в одної, підвищуючи загальну продуктивність. Завдяки новій потужній апаратній базі, суттєвий імпульс отримали нейроморфні обчислення (принципи роботи яких засновані на моделюванні процесів людського мозку), розвивається квантове машинне навчання, що дозволяє досліджувати потенціал квантових обчислень для прискорення алгоритмів Machine Learning.

Також в останні роки активно розвивається напрям ML з хмари — Machine Learning Cloud, коли навчання моделі відбувається з використанням ресурсів потужної хмари комерційного оператора. Тепер після короткого історичного огляду перейдемо безпосередньо до розгляду найбільш актуальних методів машинного навчання, що використовуються сьогодні.

Кероване навчання

Воно ж — навчання з вчителем (Supervised learning) – це найпоширеніший тип машинного навчання. Алгоритм ML навчається на наборі даних, де кожен приклад має мітку. Мітка описує бажаний результат для цього прикладу. На основі цих даних алгоритм навчається пов'язувати вхідні дані з вихідними мітками.

Існує багато типів алгоритмів керованого навчання, серед них:

• Лінійна регресія. Використовується для прогнозування числового значення на основі одного або кількох вхідних даних.
• Логістична регресія. Використовується для класифікації даних на категорії.
• Дерева рішень. Використовуються для ухвалення рішень на основі набору правил.
• Метод k -найближчих сусідів (KNN). Використовується для класифікації даних на основі схожості з іншими даними в наборі.
• Підтримка векторних машин (SVM). Використовується для класифікації даних та регресії.

Некероване навчання

Або навчання без вчителя (Unsupervised learning). Це тип машинного навчання, у якому алгоритм навчається на наборі даних без міток. Мета алгоритму — самостійно знайти закономірності та виявити структури в даних, згрупувати об'єкти за схожими ознаками й, можливо, зробити прогнози про те, як буде розвиватися ситуація далі.

Навчання без вчителя часто використовується для поділу даних на групи зі схожими характеристиками (кластеризації), зменшення кількості ознак даних без втрати інформації (зниження розмірності), виявлення незвичайних або відхиляються від норми даних (виявлення аномалій).

До алгоритмів навчання без вчителя можна віднести:

• Метод k-середніх – це алгоритм кластеризації, що поділяє дані на заздалегідь визначену кількість груп.
• Алгоритм наближених k -середніх. Більш ефективний варіант попереднього алгоритму, який може обробляти великі набори даних.
• Аналіз основних компонент. Метод зниження розмірності, який вибирає найінформативніші ознаки в наборах даних.

Також можлива комбінація двох вищерозглянутих методів (з учителем та без вчителя). Таку комбінацію, умовно, можна назвати «напівкероване навчання» (або змішане навчання).

У цьому випадку алгоритм навчається на наборі даних, що містить як мічені, так немічені ознаки. Позначені приклади використовуються для навчання алгоритму, як у навчанні з вчителем, а немічені застосовуються для пошуку закономірностей у даних, як у навчання без вчителя.

«Напівкероване навчання» може виявитися ефективним у тих ситуаціях, коли є невеликий набір мічених та великий набір немічених даних. Наприклад, під час самонавчання або спільного навчання ML-моделей.

Навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning, RL) – це тип машинного навчання, у якому алгоритм навчається з урахуванням взаємодії з довкіллям. На відміну від інших методів ML, де алгоритм навчається на наборі даних з мітками, RL алгоритм отримує «підкріплення» — «винагороду» або «штраф» — за ті чи інші результати й з часом вчиться вибирати дії, які максимізують нагороду.

Переваги RL:

• Здатність до самонавчання. Такі моделі не вимагають наявності великого набору даних із мітками.
• Ефективність у складних задачах. Модель RL може бути використана для завдань, які складно чи неможливо вирішити за допомогою інших методів машинного навчання.
• Адаптивність. Алгоритми можуть адаптуватися до нових умов та задач.

Глибоке навчання

Глибоке навчання (Deep Learning) — це підмножина алгоритмів та методів машинного навчання, що використовує для вирішення задач штучні нейронні мережі.

Штучні нейронні мережі — це математичні моделі, побудовані за принципом роботи біологічних нейронних мереж (наприклад головного мозку людини). Штучні нейронні мережі складаються з багатошарових мереж штучних нейронів — спеціальних вузлів (процесорів), кожен з яких виконує певні прості обчислення. Кожен нейрон отримує сигнали з інших нейронів, обробляє їх та формує вихідний результуючий сигнал. Інформація проходить через шари мереж штучних нейронів, де на кожному етапі відбувається її трансформація та аналіз. Завдяки багатошаровій архітектурі, Deep Learning дозволяє виявляти складні закономірності у величезних наборах даних та може вирішувати задачі ШІ, які раніше здавалися нездійсненними.

Існує кілька основних типів глибокого навчання:

• Згорткові нейронні мережі (CNN). Такі мережі аналізують вхідні дані (зображення, відео) частинами, використовуючи невеликі «фільтри». Кожен фільтр фокусується на певних ознаках, таких як форма, кольори або текстури. Пропускаючи дані через фільтри, CNN формують ієрархію ознак, які дозволяють розпізнавати та категоризувати об'єкти зображення, а також визначати закономірності візуальних даних. Згорткові нейронні ефективні для розпізнавання образів, обробки зображень та відео.
• Рекурентні нейронні мережі (RNN) обробляють послідовні дані (текст, мовлення) з урахуванням контексту. Інформація з попередніх елементів послідовності впливає на те, як RNN інтерпретує поточний елемент (це в цілому схоже на модель діалогу між людьми). RNN будуть ідеальним рішенням для задач, де важливий порядок та контекст. Вони добре підходять для обробки природної мови, розуміння мови, машинного перекладу.
• Трансформер — це нова архітектура нейронних мереж (з'явилася у 2017 році), яка вивела обробку природної мови на зовсім новий рівень ефективності. На відміну від нейромереж RNN, які обробляють дані послідовно, моделі-трансформери можуть одночасно «бачити» всі елементи послідовності з огляду на взаємозв'язки між ними. Це робить трансформери ефективними та швидкими при вирішенні завдань, пов'язаних із довгими текстами.

Deep Learning дозволяє легко вирішувати завдання, які раніше були нездійсненними (або важко здійсненними) для обчислювальних систем. Приміром, це розпізнавання зображень й мови, «розуміння» людської мови та генерування адекватних відповідей на запитання, задані людиною.

Які завдання бізнесу можуть вирішувати машинне навчання та штучний інтелект?

Машинне навчання (ML) та штучний інтелект (AI) – це потужні інструменти, що здатні допомогти бізнесу у багатьох аспектах. Наприклад, автоматизувати багато рутинних задач, підвищити ефективність процесів, покращити обслуговування клієнтів, розробити нові товари та послуги, видати корисні рекомендації на основі аналізу величезних масивів даних.

Ось кілька прикладів того, як Machine Learning та штучний інтелект можуть бути використані для вирішення задач бізнесу.

• Автоматизація повторюваних завдань, таких як введення даних, обробка документів та обслуговування клієнтів. Це дозволяє вивільнити час співробітників складнішої роботи.
• Оптимізація бізнес-процесів. ML/AI може аналізувати дані виявлення неефективності та оптимізації бізнес-процесів, підвищуючи продуктивність компанії.
• Персоналізація обслуговування. ML/AI може аналізувати дані про клієнтів, щоб надавати їм персоналізовані пропозиції, рекомендації та підтримку.
• Автоматизація відповідей на запитання та передбачення потреб клієнтів.
• Виявлення шахрайських транзакцій та кібербезпека.
• Управління ризиками.

Приклади застосування Machine Learning на практиці

Машинне навчання сьогодні активно використовується у різних сферах нашого життя, від медицини та фінансів до маркетингу та виробництва. Розглянемо кілька прикладів застосування ML, які допоможуть вам краще зрозуміти як ця технологія може бути використана для вирішення реальних задач.

• Amazon, Netflix, Spotify. Використовують ML для рекомендацій своїх сервісів клієнтам на основі персональної історії покупок, переглядів, переваг та інших даних.
• Google, Facebook, X (раніше Twitter). Використовують ML для показу користувачам найбільш релевантної реклами на основі їхніх інтересів, історії пошуку, демографічних даних, поведінки у соціальних мережах.
• Віртуальні помічники Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant. Використовують ML для розуміння природної мови та виконання запитів користувачів.
• IBM Watson. Використовує ML для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки та МРТ для допомоги лікарям у діагностиці захворювань.
• Verily. Використовує ML для розробки алгоритмів, які можуть діагностувати захворювання на основі даних про пацієнтів, таких як їх симптоми, медична історія та результати аналізів.
• Walmart. Використовує ML для прогнозування попиту на товари, що допомагає компанії оптимізувати свої запаси та виробництво.
• Uber. Використовує ML для прогнозування попиту на поїздки, що допомагає компанії оптимізувати розподіл своїх водіїв.

Це лише кілька прикладів того, як шинне навчання використовується у бізнесі.

Сьогодні технології та алгоритми ML стають все більш потужними та продуктивними, що дозволять вирішувати ще складніші завдання. Компанії, які зможуть ефективно використовувати машинне навчання, матимуть відчутну конкурентну перевагу на ринку. Проте варто пам'ятати, що Machine Learning — це не чарівна паличка. Для того, щоб технології були ефективними, необхідно мати якісні дані, компетентних фахівців та продуману стратегію впровадження. Поєднання цих факторів істотно підвищує можливість ефективного використання ML-технологій.