Ml программа что это

Машинное обучение – распространившийся термин, но не все понимают его верно. В этом материале эксперты направления аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Алена Гайбатова и Екатерина Степанова расскажут, что же на самом деле такое machine learning (ML), в каких случаях эту технологию стоит использовать в проектах, а также где машинное обучение активно применяется на практике.

Как работают с данными

Уже давно на встречах с заказчиками мы стали замечать, что все путают машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ), большие данные и другие термины из этой области.

Итак, общее название технологии – искусственный интеллект. Он бывает двух типов – сильный (он же общий) и слабый. Мы не будем особенно обсуждать сильный ИИ, так как это решения уровня Терминатора. Мы к нему потихонечку приближаемся, но до сих пор он существует только в виде собранных вместе фрагментов слабого ИИ (как, например, в «умных» колонках).

Намного интереснее поговорить о слабом искусственном интеллекте. Он тоже делится на два типа. Первый – экспертные системы, алгоритмы, запрограммированные вручную (например, запрограммированный группой лингвистом алгоритм перевода слов из одного языка в другой).

Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)

Второй – так называемые data-driven системы, которые извлекают логику работы из каких-то исторических данных. У этого типа есть много терминов-синонимов, которые возникали с течением времени:

• модные в 90-е и нулевые data mining и knowledge discovery from database (KDD),
• data science, вошедший в обиход ближе к 2010-м,
• big data популярная ныне. Единственное исключение, точнее дополнение, которое привносит именно этот термин – наличие огромного количества сложноструктурированных данных.

Для разных задач – разные алгоритмы

В соответствии с двумя типами слабого ИИ выводы из данных мы можем сделать вручную (при экспертных системах) и с помощью машинного обучения. Оно же в свою очередь подразделяется на два типа: классический ML и deep learning (с использованием глубоких нейронных сетей с большим количеством слоев).

В проектах на базе ML используются модели. Прежде всего, прогнозные, которые отвечают на базовые вопросы: к какой группе относится объект, какое числовое значение у него будет и так далее. В зависимости от того, на какой вопрос мы отвечаем, это могут быть модель классификатора или регресcии.

Классификаторы

Классификатор — это процесс, позволяющий сказать, к какой группе будет относиться тот или иной объект. Например, у кошек есть разные характеристики: длина хвоста, цвет шерсти, масса тела и другие параметры. По ним мы можем определить, к какой породе относится кошка. Если мы решаем эту задачу с помощью алгоритма, то этот алгоритм будет называться классификатором.

Алгоритм, часто применяемый для классификации — дерево принятия решений. Если мы хотим построить дерево условий для распределения котов по породам, на моменте обучения алгоритм строит дерево условий, задавая первый вопрос.

ML: Что такое машинное обучение и как это работает?

Рыжая ли у кота шерсть? Да: мы относим его сразу к классу персидских котов, все персидские коты оказываются в одной ветке. Нет: у нас возникает следующее условие — весит ли кот меньше 3 кг. Дерево условий создается в момент обучения алгоритма, а все новые элементы проходят по нему и оказываться в той или иной группе.

Этот алгоритм удобен с точки зрения бизнес-интерпретации результатов, так как мы не всегда можем сразу определить, по каким свойствам у нас разделились группы.

Регрессоры

Регрессор – это алгоритм, который не относит предмет исследования к определенному классу, а присваивает ему определенное число. Пример — алгоритм кредитного скоринга: у нас есть возраст заемщика, трудовой стаж, зарплата — и требуется рассчитать, через какое время клиент сможет выплатить кредит.

Самый простой такой алгоритм — линейная регрессия. Представим себе, что наши объекты — это точки на плоскости. Наша задача — сделать так, чтобы прямая, которая будет проходить на плоскости, лежала как можно ближе ко всем точкам. Тем самым мы зададим линейные коэффициенты между входными данными и выходным значением. Подобный алгоритм прост и не требует особых затрат.

Им удобно пользоваться, если у нас много признаков и мало объектов.

Кластеризация

Кластеризация отвечает на вопросы о том, как разбить исследуемые объекты на группы и чем объекты внутри одной группы похожи.

Самый популярный алгоритм кластеризации – метод ближайших соседей. Cнова к кошкам. Мы хотим разбить наших зверей на 4 группы. Наши объекты – снова точки на плоскости. Мы выбираем случайным образом центры наших групп, затем смотрим расстояние от центра группы до точек, ближайших к этому центру группы.

После мы смещаем центры таким образом, чтобы расстояние до точек своей группы оказывалось меньше, чем до точек другой группы. Через нескольких итераций у нас получатся хорошо разделенные группы.

Cложность этого алгоритма заключается в том, что объекты не всегда хорошо делятся на группы — в связи с этим трудно оценить корректность результата даже с помощью специальной оценки.

Нейронные сети

Первая нейронная сеть появилась еще в 1950-х гг. Сейчас при помощи нейронных сетей можно ответить на любой вопрос, но лишь с одной оговоркой: ответ не всегда можно интерпретировать.

При работе с нейросетью на вход подается большой объем данных в виде числовых значений, у каждого из которых есть определенный вес. Мы суммируем эти значения и к этой сумме применяем операцию активации, после этого получаем некий прогноз. Так как нейросети используют большое количество скрытых слоев, операции активаций и сумм может быть много. В связи с тем, что этим алгоритмом можно обрабатывать большие объемы данных, модель хорошо работает с текстом, изображением и звуком.

Дополнительно в проектах ML используются оптимизационные методы для минимизации ошибок. В условиях ограничений они стараются найти лучшее решение задачи с помощью нахождения экстремумов функции и применения статистических методов.

Обучение с подкреплением

Это и есть тот самый сильный искусственный интеллект, о котором мы уже говорили выше. К примеру, по этому принципу работают беспилотные автомобили.

Система состоит из агента и среды. Для агента задано конечное число операций (на примере машины – максимальная скорость, торможение, поворот направо или налево и так далее). После совершения действия агент получает либо вознаграждение, если его действие приводит к правильному выполнению задачи, либо наказание, если действие, наоборот, отдаляет его от выполнения задания.

Технологии ML при создании продукта

В последнее время тема применения AI и ML-технологий стала очень актуальной. Ей интересуются многие компании, среди которых есть как крупные холдинги, так и малый бизнес. Основная задача подобных продуктов заключается в обработке большого количества данных, поэтому ML становится одной из ведущих составляющих в развитии IT-стратегии фирмы.
Оптимизация процессов с помощью технологий машинного обучения является фундаментальной точкой роста; они позволяют не только найти свою целевую аудиторию, но и уменьшить издержки.
В данном материале мы предлагаем вам поближе познакомиться с ML-продуктами, а также опытом их разработки и практического применения.

Что такое AI и ML?

Artificial intelligence с английского переводится как искусственный интеллект. Он может справляться с теми задачами, с которыми до недавнего времени мог совладать только человек. Они запрограммированы на поиск взаимосвязей между входными данными; AI имитирует мыслительный процесс, может самостоятельно рассуждать и учиться на своих ошибках. Подобные технологии в несколько раз сокращают время, затрачиваемое на поиск решений.

Более узким понятием является ML. Машинное обучение представляет собой технологию передачи данных нейронной сети. Благодаря этому процессу AI получает необходимые знания для последующего решения задач.

Основные задачи, которые помогают решить AI и ML

• Генерация персонализированных предложений и визуальных материалов.
• Выстраивание коммуникации с клиентами (например, использование чат-ботов).
• Подбор персональных продуктов и процентных ставок банков.
• Предоставление определенной выборки результатов на основе заданных параметров.
• Разработка приложений.
• Создание голосовых помощников с распознаванием речи.

Применение технологий

ML и AI часто встречаются в повседневной жизни. Такие технологии помогают маркетологам настраивать таргетированную рекламу или заполнять коммерческие страницы сгенерированным текстом.
Применение подобных продуктов наиболее распространено в следующих направлениях:

• управление проектами, аналитика, принятие решений;
• обработка и синтез голоса;
• персонализация маркетинговых кампаний;
• работа автономных продуктов;
• разработка AI.

Как и зачем учить

Технологии машинного обучения напрямую связаны с улучшением качества жизни человека, поэтому существует большой запрос на цифровизацию многих сфер деятельности. Особенно она привлекает бизнес, ведь с помощью ML можно автоматизировать процессы, снизив нагрузку на сотрудников, а также привлечь новую аудиторию.

Виды ML

• Обучение с учителем: системе предоставляется правильное решение поставленной задачи, от нее требуется выявить взаимосвязь путем концентрации на этапах получения ответа, такой способ зачастую используется в прогнозировании.
• Без учителя: механизм обрабатывает большой массив данных, выявляя закономерности, по которым в дальнейшем модель сможет работать с новой информацией.
• С подкреплением: условно это метод проб и ошибок, задача решается путем подбора среди разнообразных сценариев более оптимального.

Путь к оптимизации любой профессиональной деятельности

Несмотря на то, какому способу отдается предпочтение, итоговый результат в некоторых аспектах будет эффективнее человеческой деятельности:

• механизм не устает и может работать беспрерывно;
• минимизируется количество ошибок;
• обрабатывает огромные объемы данных;
• проводит их непредвзятую оценку.

ML – это путь к оптимизации работы предприятия. Сложные модели находят применение в сфере безопасности, промышленности и деятельности крупнейших холдингов. С его помощью алгоритмом происходит сбор, систематизация, анализ и обработка различных данных, а также создание отчетов на основе этих действий.

Многие фирмы, которые только начинают свое знакомство с machine learning, задаются вопросом по поводу целесообразности внедрения подобных механизмов. Для заказчиков определяющим фактором становятся практические преимущества.

Преимущества

Минимальное влияние человеческого фактора

Минимальное влияние человеческого фактора на все процессы, протекающие на предприятии, машина не упустит закономерности и тенденции, которые может пропустить человек.

Автономная работа

Система полностью автоматизирована и не требует вмешательства для полноценной работы, оно заканчивается на этапе настройки.

Постоянное развитие

Чем дольше она существует, тем больше развивается, а это значит, что с течением времени результаты станут только точнее.

Удобный формат работы с датасетами

Модель – это идеальное решение для взаимодействия с большими датасетами в любом формате.

Принципы

Нейронные сети формируются путем загрузки размеченных датасетов, а программа проводит параллели и анализирует алгоритмы и закономерности. На выходе такая модель имеет базу, на основе которой может давать ответы на поставленные задачи, делать выборку данных или сопоставлять их. В ML реализовано непрерывное обучение, так как количество действий с базовой информацией напрямую влияет на точность анализа. У такой системы есть основные составляющие ее работы.

1. Сеть начинает обучение с набора данных, также они являются средством пополнения ее базы знаний, поэтому их принято считать отправной точкой.
2. Далее следуют признаки. Это метки для получения механизмом результатов и решения поставленных задач.
3. Такие характеристики как скорость работы и точность ответов зависят от методов, которые модель использует для выполнения тех или иных действий.

Основной интерес к ML заключается в решении определенных бизнес-задач. Особая специфика подобных продуктов заключается в их многозадачности, что делает их универсальным решением для многих сфер деятельности.

Кластеризация
Классификация
Уменьшение размерности
Выявление аномалий
Идентификация

Прогнозирование

У набора данных имеются схожие характеристики, по которым они разделяются на типы и группы.

Здесь основная цель продукта классифицировать объекты по одному признаку.

Такое решение помогает сжать информацию для ее дальнейшей визуализации.

ML на основе различных признаков проводит прогнозирование через заданный период времени.

Помогает выделить из всей массы процессов нетипичные.

Из всего массива данных выделяются только необходимые.

Полноценный анализ существующих процессов и предсказание показателей, которое станет полезным в оценке эффективности стратегии развития предприятия.

Применение ML в различных отраслях

Промышленность

Минимизация простоев. Одной из глобальных проблем на предприятии может выступать простой в производстве. Как правило, подобный форс-мажор стоит компании больших денег. Продукты, созданные с использованием машинного обучения, будут незаменимы в сборе данных о показателях и предоставлении прогнозов по возможным поломкам, что позволит предотвратить простои.

Разработка системы управления. При поддержке машинного обучения модель может управлять всем производством в целом. Например, она поможет снизить брак, оптимизировать время, затрачиваемое на определенные этапы, сократить расходы или автоматизировать производство. Безопасность.

Системы проводят мониторинг оборудования и передают информацию об изменениях в его работе, предупреждая катастрофы. Поиск новых месторождений. Нефтегазовые и горнодобывающие промышленности часто сталкиваются с проблемами поиска новых месторождений. Сеть анализирует данные и строит модели, которые могут точно предсказать залежи полезных ископаемых.

Финансы

Оценка кредитоспособности. Этот процесс занимает у менеджера много времени, также в нем зачастую допускаются ошибки. Алгоритм автоматизирует выдачу кредитов. Безопасность. Мошеннические операции – это проблема, из-за которой не только банки, но и их потребители могут потерять значительные суммы.

Искусственный интеллект учится распознавать подозрительные операции и вовремя их блокировать.

Медицина

Клиентский сервис. Этот пункт касается ускоренной регистрации пациентов на прием, что позволяет уменьшить очереди. Диагностика. Программы могут ставить предварительные диагнозы на основе загруженного набора симптомов.

Ритейл

Предсказание действий покупателя. Очень важно для предложения актуальных продуктов целевой аудитории. Прогнозирование спроса. Практически полностью автоматизирует процесс закупок на основе информации о действиях клиентов и остатков товара.

ML в современных компаниях

Это лишь небольшой перечень применения ML-технологий. На сегодняшний день они могут быть органично внедрены в любую отрасль. Уже сейчас около 35% компаний используют машинное обучение, однако, эксперты выдвигают теорию, что уже к 2024 году эта цифра увеличится до 42%.

Инструменты

Разработка ML-продуктов включает в себя три этапа:

• сбор и обработка данных;
• обучение на основе полученной информации;
• оценка качества и создание ПО для использования.

Чтобы в кратчайшие сроки начать работу с датасетом, разработчики используют готовые фреймворки и библиотеки. Визуализация – это важный этап создания функционирующей системы, так как она отслеживает линейные закономерности и выделяет аномалии.
Специалисты отдают предпочтение определенному технологическому инструментарию:

1. Microsoft Azure ML. Это платформа, которая позволяет создавать BI-системы с помощью облачных вычислений. Ее отличает простота и функциональность.
2. RapidMiner. Несомненный лидер в области анализа данных. Среди плюсов – удобный интерфейс, который облегчает работу с ПО. Программа разрабатывалась непосредственно для машинного обучения.
3. Apache Mahout. Предусматривает возможность масштабирования алгоритмов при machine learning.
4. Caffe. Эта библиотека на основе C++, основная задача которой заключается в поддержании чистоты и скорости обработки данных. Большую популярность заслужила благодаря быстродействию и поддержке Python.
5. OpenCV. Работает на основе С/C++, но сейчас переносится и на другие языки программирования. Выступает в качестве одного из основных инструментов для работы с визуализацией.

Несмотря на то, что программных продуктов в разы больше, именно эта пятерка заслужила уважение многих разработчиков.

Заключение

Крупные компании не жалеют инвестиций в развитие технологий на базе машинного обучения, ведь, как правило, они не просто очень быстро окупаются, но также предлагают новые подходы в автоматизации и оптимизации рутинной деятельности сотрудников. Несмотря на многие опасения конспирологов, машины не могут заменить человека. Вместо этого они становятся незаменимым соратником, который помогает специалистам решать сложные задачи.

29 декабря 2022

Для того чтобы оставаться конкурентоспособным, современному бизнесу необходимо уделять большое внимание обработке данных. Для их сбора и анализа используются BI-системы. Они представляют собой набор технологий, которые собирают и объединяют в единую отчетность информацию из нескольких каналов.

28 декабря 2022

На сегодняшний день данные – это один из самых ценных ресурсов, который может быть у компании. С ними фирмы разрабатывают стратегии развития и привлечения новых клиентов, а также обеспечивают себе конкурентоспособность на рынке. В данном материале мы предлагаем вам детальнее рассмотреть DWH и определить выгоды такой технологии для крупного бизнеса.

28 декабря 2022

Не все понимают, что такое машинное обучение, поэтому мы рассмотрим преимущества такой технологии, а также расскажем, что из себя представляет machine learning и почему он так важен для успешного функционирования многих предприятий.

Остались вопросы?

Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Источник: www.decosystems.ru

Машинное обучение: просто о сложном

За последние 15 лет машинное обучение (machine learning, ML) получило широкое распространение, но большинство людей не до конца не осознает его роль в повседневной жизни. Многие из нас ежедневно используют приложения, в основе которых лежат технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Эти технологии уже стали причиной революции во многих отраслях, например, способствовали появлению виртуальных помощников, таких, как Siri или семейства виртуальных ассистентов Салют (Сбер, Джой, Афина), позволили осуществлять прогнозирование трафика с помощью Google Maps. Рассказываем простыми словами, что такое machine learning, что оно представляет из себя сегодня и какие преимущества способно обеспечить компаниям из разных сфер деятельности.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это специализированный способ, позволяющий обучать компьютеры, не прибегая к программированию. Отчасти это похоже на процесс обучения младенца, который учится самостоятельно классифицировать объекты и события, определять взаимосвязи между ними.

ML открывает новые возможности для компьютеров в решении задач, ранее выполняемых человеком, и обучает компьютерную систему составлению точных прогнозов при вводе данных. Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником, а в представлении многих даже синонимом.

Наконец, машинное обучение — одна из наиболее распространенных форм применения искусственного интеллекта современным бизнесом. Если компания еще не использует ML, то в ближайшее время наверняка оценит его потенциал, а ИИ станет основным двигателем IT-стратегии многих предприятий. Ведь искусственный интеллект уже сегодня играет огромную роль в трансформации развития ИТ-индустрии: клиенты больше внимания уделяют интеллектуальным приложениям, чтобы развивать свой бизнес с помощью ИИ. Он применим к любому рабочему процессу, реализованному в программном обеспечении, — не только в рамках традиционной деловой части предприятий, но также в исследованиях, производственных процессах и, во все большей степени, самих продуктах.

Примечание
На международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных Artificial Intelligence Journey (AI Journey) президент по глобальным продажам, маркетингу и операциям Microsoft Жан-Филипп Куртуа сообщил , что пандемия COVID-19 форсировала интерес к использованию машинного обучения: 80% компаний уже внедряют его в свою деятельность, а 56% планируют увеличить объем инвестиций в эту сферу.

Необычайный успех machine learning привел к тому, что исследователи и эксперты в области ИИ сегодня по умолчанию выбирают этот метод для решения задач.

Machine Learning: принципы и задачи

В основе машинного обучения лежат три одинаково важных компонента:

• Данные. Собираются всевозможными способами. Чем больше данных, тем эффективней машинное обучение и точнее будущий результат.
• Признаки. Определяют, на каких параметрах строится машинное обучение.
• Алгоритм. Выбор метода машинного обучения (при условии наличия хороших данных) будет влиять на точность, скорость работы и размер готовой модели.

Примечание

Доверие к результатам машинного обучения должно строиться на понимании: они хороши настолько, насколько хороши данные, на которых обучается алгоритм.

В основу существования и развития машинного обучения легли три основных принципа:

• Инновационность: возможности ML открывают новые перспективы развития и роста практически всех отраслей экономики.
• Специфичность: машинное обучение применяется для внедрения и разработки новых продуктов исключительно людьми, которые разбираются в IT-технологиях.
• Простота: продукты, реализуемые с использованием технологий машинного обучения, становятся понятны даже школьникам и людям преклонного возраста.

Задачи, которые способно решить машинное обучение, напрямую определяют выгоды для бизнеса и возможности решения социальных проблем государствами разных стран. К основным задачам относятся:

• Регрессия. Предоставляет прогноз на основе выборки объектов с различными признаками.По итогам анализа данных на выходе получается число или числовой вектор. Например, таким образом работает кредитный скоринг — оценка кредитоспособности потенциального заёмщика.
• Классификация. Выявляет категории объектов на основе имеющихся параметров. Продолжает традиции машинного зрения, поэтому часто можно встретить термин «распознавание образов»: например, идентификация разыскиваемых людей по фото или на основании словесного описания внешности.
• Кластеризация. Разделяет данные на схожие категории по объединяющему признаку. Например, космические объекты кластеризируют по удаленности, размерам, типам и другим признакам.
• Идентификация. Отделяет данные с заданными параметрами от остального массива данных. К примеру, участвует в постановке медицинского диагноза по набору симптомов.
• Прогнозирование. Работает с объемами данных за определенный период и предсказывает на основе анализа их значение через заданный период времени. Примером может служить прогноз погоды.
• Извлечение знаний. Исследует зависимости между рядом показателей одного и того же явления или события. Например, находит закономерности во взаимодействии биржевых показателей.

Как видим, спектр задач машинного обучения широк, что подтверждает его перспективность в использовании как коммерческими предприятиями, так и в социальных проектах.

Как это работает: типы машинного обучения

Для простоты восприятия типы машинного обучения принято разделять на три категории:

• обучение с учителем (supervised learning);
• обучение без учителя (unsupervised learning);
• обучение с подкреплением (reinforcement learning).

Обучение с учителем

Этот тип максимально похож на процесс познания окружающего мира ребенком, только в роли малыша выступает алгоритм. Данные, подготовленные для анализа, изначально содержат правильный ответ, поэтому цель алгоритма — не ответить, а понять, «Почему именно так?» путем выявления взаимосвязей. Результатом становится способность выстраивать корректные прогнозы и модели.

Обучение без учителя

Для данного типа обучения ключевым понятием является паттерн — обрабатывая значительные массивы данных, алгоритм должен сперва самостоятельно выявлять закономерности. На следующем этапе на основе выявленных закономерностей машина интерпретирует и систематизирует данные.

Обучение с подкреплением

Принципы обучения с подкреплением заимствованы из психологических экспериментов: машина пытается найти оптимальные действия, которые будет предпринимать, находясь в наборе различных сценариев. Эти действия могут иметь как краткосрочные, так и долгосрочные последствия, а от алгоритма требуется обнаружить эти связи.

Инструменты machine learning

Инструменты машинного обучения используют на следующих этапах:

• сбор и подготовка данных;
• построение модели;
• обучение и развертывание приложений.

Для выполнения каждого из этих этапов применяются специализированные платформы. Они различаются по языку программирования (Python, Cython, C, C++, CUDA, Java), операционным системам (Linux, Mac OS, Windows) и тому, какие задачи можно решить с их помощью.

Сегодня на рынке представлено несколько десятков программных инструментов:

• TensorFlow;
• Shogun;
• Keras.io;
• Rapid Miner;
• Google Cloud ML Engine;
• Amazon Machine Learning (AML);
• Accord.NET;
• Apache Mahout;
• Microsoft Azure ML;
• SberCloud ML Space

Практическое применение ML-технологий

Машинное обучение уже применяется во всех сферах деятельности человека. Еще в 2017 году под управлением Стэнфордского университета был запущен новый индекс AI100 для отслеживания динамики в сфере ИИ. Согласно данным, полученным университетом, количество стартапов с 2000 по 2018 год выросло в 14 раз. Рассмотрим, в каких областях нас ждут технологические прорывы благодаря ML.

Робототехника

В будущем роботы станут самообучаться ранее поставленным перед ними задачам. К примеру, смогут работать над добычей полезных ископаемых — нефти, газа и других. Они смогут, например, изучать морские глубины, тушить пожары. Программисты могут самостоятельно не писать массивные и сложные программы, опасаясь допустить ошибку в коде. ИИ повлияет и на повышение качества частной жизни человека: у нас уже есть беспилотные автомобили, роботы-пылесосы, трекеры сна, физической активности и здоровья и прочие продукты интернета поведения.

Маркетинг

Самый наглядный пример использования машинного обучения в маркетинге — поисковые системы Google и Яндекс, которые с его помощью контролируют релевантность рекламных объявлений.Социальные сети FaceBook, ВКонтакте, Instagram и другие применяют собственные аналитические машины для исследования интересов пользователей и совершенствования персонализации новостной ленты.Маркетинговые исследования, предваряющие разработку и релиз продуктов компании, станут проще с точки зрения реализации, а итоговые данные будут более точными. Выделение кластеров в группах со схожими параметрами превратит кастомизированные предложения в реальность — можно будет решать задачи не групп потребителей, а каждого в отдельности.

Безопасность

Современную сферу обеспечения безопасности невозможно представить без машинного обучения. Системы распознавания лиц в метро и использование камер, сканирующих лица и номера машин при движении по автодорогам, стали неотъемлемой частью человеческой жизни и незаменимыми помощниками для полиции в поиске преступников и потерявшихся людей.

Финансовый сектор и страхование

Более точные биржевые прогнозы и оценка капитализации брендов, решения о выдаче кредитных продуктов частным лицам и предприятиям, определение стоимости и целесообразности страховки и даже снижение очередей в офисах при параллельном сокращении издержек на персонал — только часть возможностей, которые станут доступны в этой сфере.

Общественное питание

На основе Big Data разрабатываются специальные предложения для гостей с учетом загрузки посадочных мест в ресторанах и кафе, функционируют сервисы по планированию закупок для поваров.

Примечание
Воронежская пивоварня Brewlok и разработчики из NewShift решили использовать возможности Big Data для разработки рецепта идеального пива. На протяжении месяца они собирали отзывы и выделяли критерии оценки вкуса, аромата и цвета. На основе полученных данных из почти двух с половиной тысяч отзывов аналитики сформулировали описание «идеального пива», которое легло в основу рецепта.

Медицина

В медицинских учреждениях машинное обучение позволяет быстро обрабатывать данные пациента, производить предварительную диагностику и подобрать индивидуальное лечение, опираясь на сведения о заболеваниях пациента из базы данных. ML также позволяет автоматически выделять группы риска при появлении новых штаммов вирусных заболеваний.

Добыча полезных ископаемых

Анализ почвы доказывает или опровергает наличие полезных ископаемых, помогает очертить площадь будущей разработки.

Примечание

Серьезным препятствием для повсеместного использования технологий машинного обучения был недостаток у значительного количества компаний финансовых ресурсов и инфраструктуры. Специалисты SberCloud разработал ML Space — платформу для ML-разработки полного цикла и совместной работы Data Science-команд над созданием и развертыванием моделей машинного обучения. Сервис предоставляет уникальную возможность эффективного внедрения машинного обучения в бизнес-процессы.

Резюме

Технологии машинного обучения уже стали частью повседневной жизни, при этом количество стартапов и продуктов на основе машинного обучения активно растет. Будучи причиной технологических революций в некоторых сферах экономики, ML способно быть драйвером в масштабах бизнеса и государств. Сегодня самое время задуматься об интеграции машинного обучения в бизнес-процессы, чтобы не утратить конкурентоспособность.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения уже определяют экономический успех предприятий. По данным консалтинговой компании Gartner порядка 50% процессов в сфере обработки и анализа данных будут автоматизированы с помощью ИИ к 2025 году, что снизит острую нехватку высококвалифицированных специалистов. Компания SberCloud следует самым современным трендам.

ИИ является неотъемлемой частью разработки наших продуктов и услуг. SberCloud располагает достаточными материальными ресурсами: это и самый мощный в России суперкомпьютер “Кристофари”, облачная инфраструктура и платформа ML Space. Платформа позволяет ускорить, оптимизировать и упростить процесс обучения моделей, препроцессинга данных и развертывания моделей на высокопроизводительной инфраструктуре с целью последующего обращения к этим моделям для распознавания или прогнозирования по новым данным. Сегодня ML Space — это единственная в мире облачная платформа, позволяющая обучать модели более чем на 1000 графических процессоров (GPU) Мария Рябенко Старший технический писатель направления AI Cloud

Источники

1. Информационно-аналитический ресурс по машинному обучению
2. Wikipedia.org
3. Machine learning and learning theory research

Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту

Источник: cloud.ru