15 инструментов машинного обучения, которые нужно знать

Jun 19, 2023

В нашем все более цифровом мире данные буквально повсюду. Каждый клик, каждое пролистывание, каждое видео и каждое слово могут быть преобразованы в очень обширные (и в умелых руках прибыльные) данные.

Но нам, людям, не хватает времени, чтобы просмотреть все эти данные, понять их и использовать в полной мере. Вот почему у нас есть машинное обучение, дающее компьютерам возможность не только автоматизировать анализ данных, но и делать это таким образом, чтобы они могли «обучаться» посредством опыта и контекста, а не простого кодирования — во многом так же, как мы, люди, учимся.

Предоставление компьютерам способности развивать способности к обучению, более схожие с человеческими, делает их полезными не только в новых вещах, таких как создание изображений или перевод кошачьего мурлыканья, но и в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, образование и даже археологию.

Хотите узнать больше? Что такое машинное обучение и как оно работает?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует статистику, метод проб и ошибок и горы данных для изучения конкретной задачи без необходимости специального программирования для выполнения этой задачи.

В то время как большинство компьютерных программ полагаются на код, который сообщает им, что и как делать, компьютеры, использующие машинное обучение, используют неявные знания — знания, которые мы получаем из личного опыта или контекста. Этот процесс основан на алгоритмах и моделях или статистических уравнениях, которые разрабатываются с течением времени на основе имеющихся данных. Процесс обучения, также известный как обучение, включает в себя выявление закономерностей в данных, а затем оптимизацию полученных результатов путем проб и ошибок и обратной связи.

Поскольку системы машинного обучения могут учиться на собственном опыте, как и люди, им не нужно полагаться на миллиарды строк кода. А их способность использовать неявные знания означает, что они могут устанавливать связи, обнаруживать закономерности и даже делать прогнозы на основе того, что они могут извлечь из данных.

Короче говоря: машинное обучение возлагает ответственность за решение проблем на компьютеры, а не на людей. Эти алгоритмы способны анализировать огромные объемы информации и находить закономерности, которые ни один человек никогда бы не смог сделать самостоятельно, что делает их особенно полезными для создания рекомендательных систем, точного прогнозирования моделей онлайн-поиска и обнаружения мошенничества, среди прочего.

Подробнее об отрасли машинного обученияКомпании отчаянно нуждаются в инженерах по машинному обучению

Как и все системы, использующие ИИ, машинное обучение требует, чтобы алгоритмы действовали как своего рода руководство для системы. Модель машинного обучения обучается с помощью алгоритма для распознавания закономерностей и предоставления прогнозов. И по мере того, как в эти алгоритмы поступают новые данные, они обучаются и улучшают свою производительность, со временем развивая своего рода интеллект.

Компьютеры могут использовать сотни алгоритмов, основанных на таких вещах, как размер и разнообразие данных, но в основном их можно разделить на четыре разные категории, в зависимости от того, какое вмешательство человека требуется для обеспечения их точности с течением времени. И эти алгоритмы создаются с использованием инструментов и программного обеспечения машинного обучения.

Конечно, в такой обширной и сложной области не существует мастера на все руки — ни одна модель не может все исправить или сделать все. Итак, существует множество инструментов машинного обучения.

Ниже перечислены некоторые из наиболее популярных из них.

Mahout, разработанная Apache Software Foundation, представляет собой библиотеку алгоритмов машинного обучения с открытым исходным кодом, реализованную на базе Apache Hadoop. Он чаще всего используется математиками, специалистами по обработке данных и статистиками для быстрого поиска значимых закономерностей в очень больших наборах данных. На практике это особенно полезно при создании интеллектуальных приложений, которые могут учиться на поведении пользователей и давать соответствующие рекомендации.

AWS Machine Learning предлагает разнообразные инструменты, помогающие разработчикам обнаруживать закономерности в пользовательских данных с помощью алгоритмов, строить математические модели на основе этих закономерностей и генерировать прогнозы на основе этих моделей. Некоторые из ее бесплатных продуктов включают Amazon Rekognition, который идентифицирует объекты, людей, текст и действия на изображениях и видео; и Amazon SageMaker, который помогает разработчикам и специалистам по обработке данных создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения для любого варианта использования.