Обучение машин: что такое machine learning, и как этим овладеть

На сегодняшний день смартфоны и компьютеры держат в себе большое количество информации – ни одну сотню терабайт. Научиться языку программирования достаточно сложно, но это возможно. И тогда вы сможете овладеть самой неожиданной информацией и скрытыми ресурсами.

Освоив некоторую информацию, вы сможете разобраться в том, что твиттер Президента США ведут его помощники, а сам Трамп отвечает на наиболее зловещие послания. Используя методы машинного обучения, можно делать более глобальные выводы, так как такой метод подразумевает обучение до тех пор, пока в полной мере информация не будет усвоена. Например, machine learning, скорость которого недооценивают многие люди. В конечном счете машина просто поможет понять отпишется пользователь от данного ресурса или нет, сравнив его поведенческие особенности с другими отписавшимися. Но машина лернинг будет абсолютно бесполезной в предсказании судьбы компании при появлении у нее новых конкурентов.

Виды машинного обучения

Существует обучение с учителем, пример которого можно показать на работе риэлтора. Если человек работает уже достаточно давно в данной отрасли, то он без труда может определить стоимость недвижимости, но при этом он не сможет передать свои знания новичку, который является чайником в области недвижимости. Однако загрузив все данные о проданных домах в систему, указывая район, квадратуру и прочую информацию, она методом подбора сможет определить стоимость того или иного жилья.

Обучение без учителя несколько похоже на предыдущее, но отличается тем, что имеются только нужные данные о недвижимости, которые вы не можете сопоставить. При этом загрузив их, вы получите данные домов, которые продавались в одно время, находились в одном районе или же имели идентичный метраж.

Глубокий вид обучения подразумевает работу с нейронными сетями. Использование такого метода допустимо в том случае, когда исходных параметров много, и при этом их очень тяжело связать друг с другом. К такому методу можно отнести распознавание лиц или описание фото на основе слов.

Применение machine learning

Систему машинного обучения используют в онлайн-кинотеатре Netflix, чтобы рекомендовать людям сериалы, а также кинокартины, отталкиваясь от оценок. Также подложная программа способна автоматически загружать следующую серию сериала, если телезритель уже посмотрел предыдущую. Подобный подбор ведется и у музыкальных сервисов, которые берут за основу определенный жанр, наиболее часто прослушиваемый пользователем. Алгоритм машинного обучения используется во многих популярных социальных сетях, а также на онлайн-площадках по продаже каких-либо популярных товаров.

Еще одной областью применения является распознавание образов. Так, можно обнаружить на фотографиях какие-либо сходства. Социальная сеть Facebook уже давно может распознавать на снимках лица людей, которые находятся у вас в друзьях.

Кроме того, машинное обучение давно используется для борьбы с мошенниками, позволяя оценивать риски при помощи сбора информации о поведении пользовательских данных. Также применяется в научной области, фармацевтике, генетических и биологических исследованиях.

Следует отметить, что машинное обучение активно используют при создании различных игр, анимации. При помощи такого обучения компьютерные игры адаптируют под мобильные устройства, где пользователь может продолжать игру с сохранением всех данных.

Как стать специалистом в области machine learning?

Если вы решили освоить machine learning, тогда вам необходимо следующее:

• изучение английского языка, чтобы прописывать простые запросы и читать документацию;
• хорошая математическая подготовка для построения математических моделей и создания статистики;
• знание базы данных, умение работать хотя бы с одной из них, а также понимать, как происходит преобразование и очистка;
• знание хотя бы одного языка программирования на современном уровне.

Не помешают и регулярные тренировки для мозга с помощью тренажеров Викиум. Они помогут улучшить память, внимание и концентрацию, а это поспособствует повышению эффективности обучения.