Что такое машинное обучение?
Определение машинного обучения
Машинное обучение (ML) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), сосредоточенное на создании систем, которые обучаются и развиваются на основе получаемых ими данных. Искусственный интеллект — это широкий термин, который включает в себя компьютерные системы, имитирующие человеческий интеллект. Машинное обучение и ИИ часто идут бок о бок, и термины иногда используются взаимозаменяемо, но, строго говоря, это не одно и то же. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.
Сегодня компьютеры работают бок о бок с человеком. Каждый раз, когда мы пользуемся банковскими услугами, делаем покупки в Интернете или общаемся в соцсетях, алгоритмы машинного обучения помогают сделать это взаимодействие удобнее, эффективнее и безопаснее. Машинное обучение и связанные с ним технологии быстро развиваются: их сегодняшние возможности только вершина айсберга.
Типы машинного обучения: два подхода к обучению
В основе машинного обучения лежат алгоритмы. Сегодня используются два основных типа алгоритмов машинного обучения: контролируемое обучение и самостоятельное обучение. Разница заключается в способе изучения данных для последующего прогнозирования.
| Машинное обучение под контролем | Обучение под контролем используется чаще всего. В этом случае исследователь данных выступает в качестве наставника, демонстрируя, какие результаты должен получить алгоритм. Как ребенок учится различать фрукты, запоминая рисунки в книге, так алгоритм практикуется на специальным образом маркированных наборах данных с преопределенными результатами. Для этого типа обучения используются такие алгоритмы, как линейная и логистическая регрессия, мультиклассовая классификация и метод опорных векторов. |
| Самостоятельное машинное обучение | Самостоятельное обучение подразумевает большую независимость: компьютер учится распознавать сложные процессы и алгоритмы без постоянного контроля со стороны человека. Такой тип обучения подразумевает отсутствие маркировки данных и конкретных предопределенных результатов. Если развивать аналогию с ребенком, самостоятельное обучение предполагает, что ребенок сам учится распознавать фрукты, сравнивая цвета и формы, вместо того чтобы запоминать их названия под руководством учителя. Он должен учиться находить сходство между изображениями, упорядочивать их по группам и придумывать обозначения для каждого. Для этого типа обучения используются такие алгоритмы, как кластеризация методом k-средних, анализ основных и независимых компонентов и ассоциативные правила. |
| Выбор подхода | Какой подход лучше всего соответствует Вашим потребностям? Ответ зависит от структуры и объема данных и сценария использования. Машинное обучение уже с успехом применяется в разнообразных отраслях с различными бизнес-целями и сценариями использования, включая:
|
Машинное обучение и разработчики
Приступая к работе с машинным обучением, разработчики будут полагаться на свои знания в области статистики, теории вероятностей и математического анализа, чтобы успешно создавать модели, способные обучаться с течением времени. При наличии у разработчиков необходимых навыков в этих областях не должно быть проблем с изучением инструментов, используемых многими другими разработчиками для обучения современных алгоритмов ML. Разработчики также могут принимать решения о том, будут их алгоритмы контролируемыми или нет. Разработчик может принимать решения и заранее настраивать модель в проекте, а затем разрешать модели учиться без участия разработчиков.
Часто трудно провести границу между разработчиком и исследователем данных. Иногда разработчики синтезируют данные из модели машинного обучения, а исследователи данных участвуют в разработке решений для конечного пользователя. Сотрудничество между этими двумя дисциплинами может повышать ценность и полезность проектов машинного обучения.
Бизнес-цель машинного обучения: моделирование пожизненной ценности клиента
Моделирование значения цикла обслуживания заказчика очень важно не только для компаний, занимающихся продажами через Интернет, но и организаций из других отраслей. В этом сценарии применения машинное обучение используется для определения, изучения и удержания наиболее ценных заказчиков. Модели оценки дают возможность проанализировать большие объемы данных о потребителях и определить заказчиков, приносящих наибольший доход, являющихся наиболее активными поклонниками бренда и сочетающих в себе эти две характеристики.
Модели значения цикла обслуживания заказчика особенно эффективны для прогнозирования будущей прибыли, которую отдельный заказчик принесет за определенный период в будущем. Эти сведения помогают концентрировать маркетинговые усилия на потребителях, приносящих наибольшую выгоду, поощряя их чаще взаимодействовать с брендом. Модели значения цикла обслуживания заказчика также повышают эффективность таргетирования, а значит, привлечения новых ценных заказчиков.
Моделирование оттока клиентов посредством обучения
Привлечение новых заказчиков требует больших финансовых и временных затрат, чем поддержание уровня удовлетворенности и лояльности уже существующих. Моделирование помогает определить заказчиков, которые могут уйти, и причины их ухода.
Эффективная модель использует алгоритмы машинного обучения, чтобы оценить и ранжировать все факторы: от показателей риска для отдельных заказчиков до причин оттока. Полученные результаты играют важную роль при разработке стратегии удержания.
Углубленный анализ причин оттока заказчиков полезен при разработке систем скидок, кампаний по электронной почте и других маркетинговых мероприятий по удержанию ценных заказчиков.
Сегодня потребители имеют доступ к беспрецедентно широкому ассортименту товаров и услуг, а специальные средства дают возможность мгновенно сравнивать цены. Динамическое ценообразование или, как его еще называют, цена спроса помогает не отставать от рыночных тенденций. Оно дает возможность устанавливать цены на товары в зависимости от уровня интереса со стороны целевой аудитории, спроса на момент совершения покупки и участия покупателя в маркетинговой кампании.
Такой гибкий подход требует хорошо продуманной стратегии машинного обучения и больших объемов данных о готовности покупателей заплатить установленную цену в зависимости от ситуации. Модели динамического ценообразования не просты в разработке, однако авиакомпании и транспортные службы успешно используют их для повышения прибыли.
Бизнес-цель машинного обучения: таргетирование клиентов с помощью сегментации
Секрет успешного маркетинга в том, чтобы предложить покупателю наиболее подходящий продукт в наиболее подходящий момент. Еще недавно маркетологам приходилось полагаться на собственную интуицию при распределении заказчиков по сегментам для таргетированного маркетинга.
Сегодня машинное обучение позволяет исследователям данных использовать алгоритмы кластеризации и классификации, чтобы распределить покупателей на отдельные группы на основе определенных вариаций. по тем или иным характеристикам, таким как демография, поведение на сайте и предпочтения. Сопоставление этих характеристик с алгоритмами поведения помогает разрабатывать точные специализированные маркетинговые кампании, которые более эффективно способствуют повышению продаж по сравнению с кампаниями общей направленности.
По мере накопления данных и усложнения алгоритмов растет эффективность персонализации, что помогает компании с почти абсолютной точностью определить свой идеальный сегмент покупателей.
Бизнес-цель машинного обучения: использование возможностей классификации изображений
Помимо розничной торговли, финансовых услуг и интернет-продаж, машинное обучение может использоваться в самых различных сценариях. Оно весьма эффективно применяется в научной, энергетической и строительной отраслях, а также в здравоохранении. Например, алгоритмы машинного обучения можно использовать в классификации образов для присвоения меток из предопределенного набора категорий образам входящих данных. Это дает возможность создавать трехмерные строительные планы на основе двухмерных чертежей, упрощать присвоение тегов фотографиям в соцсетях, дополнять постановку диагнозов и т. д.
Методы глубокого изучения, такие как нейросети, часто используются для классификации образов. Они хорошо определяют наиболее важные характеристики изображения даже при наличии вторичных факторов. Например, нейросети различают ракурс, уровень освещения, масштаб или помехи и могут корректировать характеристики изображения, чтобы обеспечить максимально качественный результат.
Рекомендательные системы
Системы рекомендаций играют большую роль в перекрестных и сопутствующих продажах, а также в обеспечении качественного обслуживания.
Netflix оценивает выгоду от своей системы рекомендаций в 1 млрд долларов в год, и эта система по заявлениям Amazon, дает возможность ежегодно увеличивать прибыль на 20–35 %.
Системы рекомендаций используют алгоритмы машинного обучения, чтобы обработать большие объемы данных и определить, понравится ли потребителю тот или иной товар или содержание. Затем система предлагает потенциальный вариант потребителю. Это дает возможность предоставлять более персонализированное и ожидаемое обслуживание, улучшает число привлеченных заказчиков и сокращает отток
Сценарии использования машинного обучения
Машинное обучение используется в самых разных бизнес-сценариях. Но за счет чего оно обеспечивает конкурентные преимущества? Одной из наиболее ценных возможностей машинного обучения является ускоренное принятие решений и сокращение сроков окупаемости за счет автоматизации. Это становится возможным благодаря повышению прозрачности бизнеса и улучшению качества взаимодействия.
«Обычно вся проблема кроется в отсутствии сотрудничества, — говорит Рич Клейтон (Rich Clayton), вице-президент по стратегии продукции Oracle Analytics. — Добавление машинного обучения в Oracle Analytics Cloud помогает лучше организовать работу, создавая, обучая и внедряя модели данных. Это инструмент для сотрудничества, ценность которого состоит в том, что оно ускоряет процессы и помогает отдельным бизнес-подразделениям работать вместе и создавать более качественные модели».
Например, финансовым отделам приходится регулярно выполнять анализ отклонений между прогнозируемыми и фактическими показателями. Эта задача не требует высоких интеллектуальных способностей и может быть поручена ИИ.
«За счет внедрения машинного обучения сотрудники финансового отдела могут работать быстрее и эффективнее, так как компьютер берет на себя рутинные обязанности», — поясняет Клейтон.
Широкие возможности прогнозирования
Одной из наиболее ценных возможностей машинного обучения является прогнозирование. Раньше решения в бизнесе принимались исходя из результатов за прошлые периоды. Сегодня машинное обучение использует сложные аналитические инструменты для прогнозирования. Вместо того чтобы полагаться на устаревшие данные, компании могут принимать решения в упреждающем формате.
Например, благодаря своевременному ТО производственные, энергетические и другие промышленные компании могут перехватывать инициативу и обеспечивать оптимизацию и надежность рабочих процессов. В нефтяной промышленности машинное обучение может определить, какие из сотен буровых вышек вот-вот выйдут из строя, и заранее уведомить сотрудников ремонтной службы. Такой подход не только способствует повышению производительности, но и продлевает операционные сроки и снижает уровень износа оборудования. Также это помогает снизить риск возникновения несчастных случаев, уберечь владельцев от претензий и повысить показатели соответствия нормативам.
Преимущества предиктивного обслуживания распространяются в том числе на управление товарными запасами и организацию труда. Внедрение предиктивного ТО дает возможность избежать незапланированных простоев, более точно прогнозировать потребность в закупке запчастей и проведении ремонтных работ и сократить капиталовложения и операционные расходы.
Потенциал машинного обучения
Машинное обучение помогает извлекать добавочную стоимость из огромных объемов данных, доступных сегодня компаниям. Однако неэффективные процессы могут помешать компании реализовать его полный потенциал.
Чтобы машинное обучение приносило пользу компании, необходима комплексная платформа, которая упростит выполнение операций и развертывание масштабных моделей. Правильно подобранное решение помогает компании централизовать всю работу по data science на единой платформе для совместной работы и оптимизировать использование инструментов, платформ и инфраструктуры с открытым исходным кодом, а также управление ими.