Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения.
Процесс обучения начинается со сбора набора данных и его разметки, чтобы искать закономерности в этих данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.
Где применяется машинное обучение? Вот лишь несколько примеров, с которыми вы можете сталкиваться каждый день:
- Распознавание речи: оно также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, и это возможность, использующая обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для выполнения голосового поиска — например, Siri — или для обеспечения большей доступности текстовых сообщений.
- Обслуживание клиентов: чат-боты заменяют людей на пути клиента. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка, или предоставляют персональные советы, перекрестные продажи продуктов или предлагают размеры для пользователей, изменяя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и платформах социальных сетей.
- Финансовые услуги: банки и другие предприятия финансовой отрасли используют технологии машинного обучения для двух основных целей: выявления важных сведений в данных и предотвращения мошенничества. Эти идеи могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать.
- Здравоохранение: появляются носимые устройства и датчики, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или тревожных сигналов, которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
- Розничная торговля: веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации покупательского опыта, проведения маркетинговых кампаний , оптимизации цен, планирования ассортимента и получения информации о клиентах.
Сегодня машинное обучение применяется повсюду вокруг нас. При общении с банками, совершении покупок в Интернете или использовании социальных сетей машинное обучение помогает сделать наш опыт эффективным, удобным и безопасным. Машинное обучение и связанные с ним технологии быстро развиваются, но мы только начинаем понимать возможности, которые они все могут предложить.