Как и биткоин или NFT, тема машинного обучения вызывает все больший интерес у людей, следящих за всем, что связано с последними технологическими тенденциями. И, как и в случае с биткоином, объяснить суть машинного обучения не так-то просто, когда мы задаем вопрос о том, что же это такое на самом деле. Можно привести примеры в виде интеллектуальной поисковой системы Netflix, но многие предприниматели не до конца понимают, как эта технология может принести пользу их собственному бизнесу. В данной статье эксперты приводят некоторые основные сведения, связанные с методами машинного обучения, чтобы лучше понять его потенциал в анализе данных.

Что такое машинное обучение?

Программное самообучение или машинное обучение — это область искусственного интеллекта, посвященная алгоритмам, способным к самосовершенствованию в результате воздействия данных. Обучающиеся системы строят математические модели, которые позволяют им давать прогнозы самостоятельно, без помощи человека. Соответственно, можно сказать, что машины учатся на собственном опыте. Эта технология обладает огромным потенциалом и уже используется там, где обычные алгоритмы испытывают трудности или вообще не справляются с задачей. Поиск скрытых закономерностей — основная задача самообучающихся машин, которые, благодаря своей вычислительной мощности, имеют значительное преимущество перед человеком в продвинутом анализе данных.

Почему машинное обучение важно для будущего аналитики данных?

Мы живем в мире, где ежедневно генерируется огромное количество данных. Большая часть этих сведений актуальна для компаний, но сам по себе сбор данных еще не обеспечивает преимущества для бизнеса. Эффективный анализ данных является ключом к успеху. Однако трудно ожидать, что их анализ будет полностью выполняться людьми — это потребует слишком много времени и рабочей силы, а тем временем данные могут устареть, и вся работа окажется бесполезной. По этой причине машинное обучение даже необходимо, чтобы не отставать от постоянного потока информации. Популярность машинного обучения растет, потому что у нас есть доступ к большему количеству данных и более эффективным технологиям. В будущем аналитики данных можно ожидать еще большего роста обоих этих факторов.

Типы машинного обучения, используемые в анализе данных

Существует три основных метода машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение, а также полуконтролируемое обучение. Контролируемое обучение основано на наборе маркированных данных, поэтому возможна соответствующая классификация данных на основе перекрестной проверки. Этот тип машинного обучения используется, например, для распознавания спама.

С другой стороны, неконтролируемое обучение группирует данные без меток. Задача алгоритма машинного обучения — самостоятельно распознать закономерность и на ее основе принять решение. Эта уникальная способность обнаруживать общие черты полезна, например, при перекрестных продажах или распознавании изображений и видео.

Полуконтролируемое обучение — это промежуточное решение, в котором используются метки, но есть и данные без них. На основе наборов меток алгоритм учится правильно обращаться с немаркированными данными. Это хороший пример расширенного сотрудничества между людьми и машинами.

Как машинное обучение может помочь в анализе данных?

Машинное обучение действительно может дать многое https://ric-1c.ru/services/soprovozhdenie-1s-its/uslugi-i-servisy/1s-fresh-/. Алгоритмы повышают скорость поиска информации и позволяют получить сложные выводы, используемые для принятия ключевых бизнес-решений. Эксперты неоднократно приводили примеры того, как роботизация поддерживает различные сферы бизнеса, например, RPA в маркетинге. Машинное обучение — это следующий шаг вперед, особенно важный, когда мы рассматриваем гипер-автоматизацию своего бизнеса или предприятия.

Искусственный интеллект может поддерживать обслуживание клиентов, лучше предугадывать их предпочтения или предлагать решения их проблем. Также в бухгалтерии существует множество вариантов его применения в составлении отчетов и обработке счетов. Финансовый анализ, проведенный при помощи машинного обучения, может дать предпринимателям более полную картину состояния компании. Кроме этого, машинное обучение все лучше справляется с недостающими данными — это очень важно, поскольку помогает избежать искажения результатов анализа.

Однако машинное обучение не ограничивается только вышеупомянутыми областями, его применение можно найти и во многих других отраслях бизнеса. Конечно, важно помнить, что искусственный интеллект не будет эффективен в неэффективных процессах. Вот почему важно изучить карту процессов перед внедрением автоматизации.

Каковы преимущества и недостатки машинного обучения?

Прежде всего, это повышение качества обслуживания клиентов. Это, конечно же, связано с повышением точности принятия решений на основании данных. Автоматизация также снижает риск сбоев и в то же время повышает уровень безопасности. Таким образом, с точки зрения бизнеса машинное обучение чрезвычайно выгодно, поскольку оно обеспечивает более высокую эффективность при одновременном снижении затрат на процесс.

Однако машинное обучение также вызывает некоторые опасения, особенно связанные с предсказуемостью. Это так называемая проблема «черного ящика». Мы знаем, какие данные поступают в систему (вход), знаем, какие данные выходят из нее (выход), но не знаем, как происходило само умозаключение. Искусственный интеллект иногда может удивлять своих создателей, давая неожиданные результаты. Это может быть сопряжено с риском какой-либо дискриминации, пусть даже непреднамеренной.

Надлежащий сбор и хранение данных — очень важная тема по соображениям конфиденциальности. Введение правовых норм (включая RODO) направлено на защиту прав личности, однако вопрос ответственности в случае с искусственным интеллектом все еще остается проблематичным, поэтому здесь так важно применять этические рамки.

Разработки в области машинного обучения

Потенциал машинного обучения еще не использован в полной мере. Особенно перспективным выглядит анализ с помощью ручного управления, поскольку он позволяет работать с программным обеспечением пользователям без глубоких знаний в области анализа данных. В этом случае построение ML-моделей становится намного проще и занимает меньше времени.

Эксперты также обращают свое внимание на так называемый deep learning. Это стремительно развивающаяся область, которая позволяет продвинутое распознавание образов благодаря взаимодействию нескольких уровней. Результат близок к нейронной сети в человеческом мозге. Такое глубокое обучение можно применять для анализа человеческой речи, почерка или изображений.

От admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector