Что такое машинное обучение простыми словами?

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет системам учиться на основе опыта и данных, чтобы со временем повышать свою эффективность, без явного программирования со стороны разработчика.

В чем отличие искусственного интеллекта от машинного обучения?

Изучая разницу между ИИ и машинным обучением, вы можете заметить, что некоторые люди ошибочно используют эти термины как синонимы. ИИ — это, по сути, общий термин, обозначающий искусственный интеллект. В то же время машинное обучение — это направление в области ИИ, которое позволяет машинам учиться на основе опыта и данных без участия человека, программирующего их или помогающего им в этом. Машина, использующая ИИ, не обязательно обладает возможностями машинного обучения. Например, в 1996 году шахматная система IBM Deep Blue использовала больше ИИ и меньше машинного обучения, чтобы победить российского гроссмейстера Гарри Каспарова, оценивая бесчисленные ходы в режиме реального времени.

В каких отраслях применяется машинное обучение?

Правительства используют машинное обучение для служб общественной безопасности, обнаружения мошенничества, контроля за границей и анализа огромного объема данных. Компании в сфере здравоохранения используют машинное обучение для улучшения диагностики и лечения, а также для разработки точных устройств мониторинга здоровья. Розничные компании могут улучшать целевые маркетинговые цели, анализируя покупательские предпочтения клиентов. Сектор энергетики находит источники более эффективно с помощью алгоритмов машинного обучения. Многочисленные компании в транспортном секторе, такие как службы доставки, компании по совместному использованию автомобилей и общественный транспорт, используют компьютеры для нахождения оптимальных маршрутов, чтобы улучшить услуги, прибыльность и снизить углеродный след. Финансовая индустрия использует машинное обучение для улучшения кибербезопасности и получения важных аналитических данных.

Каковы основные виды машинного обучения?

К четырём основным методам относятся: обучение с учителем, при котором алгоритмы обучаются на основе наборов данных с метками; самообучение, при котором осуществляется самостоятельная обработка данных без меток; полунаблюдаемое обучение, сочетающее в себе как данные с метками, так и данные без меток; а также обучение с подкреплением, при котором происходит совершенствование посредством проб, ошибок и отложенного вознаграждения.

Как машинное обучение применяется в сфере кибербезопасности?

Машинное обучение лежит в основе таких инструментов, как системы обнаружения и реагирования на угрозы на конечных устройствах (EDR), которые способны выявлять неизвестное вредоносное ПО и угрозы «нулевого дня» путем распознавания вредоносных шаблонов. Проактивное антивирусное ПО также в значительной степени опирается на машинное обучение, чтобы опережать появляющиеся угрозы.

Что такое машинное обучение (МО)?

Основные выводы

Машинное обучение является подразделом искусственного интеллекта (ИИ). Проще говоря, оно позволяет системам повышать эффективность работы за счет обучения на основе опыта и данных.
Машинное обучение (ML) заключается в создании алгоритмов, позволяющих машинам учиться на собственном опыте. ИИ сосредоточено на создании интеллектуальных машин, тогда как ML — это механизм, лежащий в основе обучения этих машин с помощью данных.
Malwarebytes машинное обучение для обнаружения вредоносных программ, которые ранее не встречались в реальных условиях, в том числе угроз «нулевого дня».
Обнаружение аномалий на основе машинного обучения позволяет выявлять подозрительное поведение путем распознавания паттернов, отклоняющихся от нормы.
Глубокое обучение — одна из самых передовых форм машинного обучения, которая стимулирует новые разработки во многих отраслях, включая кибербезопасность.

Что такое машинное обучение на практике?

Так что же такое машинное обучение (МО) и почему оно так важно? МО — это приложение ИИ и раздел информатики, который позволяет системам обучаться на опыте, данных и алгоритмах, чтобы улучшить точность. Интересно, что разработчики не обязаны явно программировать машины для применения МО — компьютеры могут обучаться сами без вмешательства человека.

Современные технологии, такие как чат-боты, виртуальные ассистенты, проактивное антивирусное ПО и другое, сильно зависят от машинного обучения. Например, беспилотные автомобили используют множество алгоритмов МО на основе как контролируемых, так и неконтролируемых моделей обучения, чтобы определить, какие действия предпринимать для управления так же или лучше, чем люди.

Таким же образом, кибербезопасность для бизнеса, такая как Endpoint Detection and Response (EDR), может использовать машинное обучение для обнаружения неизвестного вредоносного ПО и поиска неизвестных «нули-дней» угроз, выявляя зловредные шаблоны. Это всего лишь верхушка айсберга в отношении того, как машинное обучение повлияет на кибербезопасность в будущем.

МО и ИИ также позволяют машинам взаимодействовать без участия человека. Такие машина-к-машине (M2M) приложения могут помочь системам управления цепочкой поставок или складом эффективно отслеживать и контролировать запасы. Аналогично, M2M-приложения помогают энергетическим компаниям более точно управлять поставками, отправляя данные сбора от источников энергии на удаленные компьютеры для анализа.

Какие существуют распространенные методы машинного обучения?

Контролируемое машинное обучение

Обучение под наблюдением - это обучение алгоритмов с использованием помеченных данных под руководством супервизора. Контролируемые данные встречаются чаще, чем другие методы обучения, поскольку они более эффективны. Примером такого типа ML может служить классификация спама в вашем почтовом ящике.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое обучение — это когда алгоритм работает с неразмеченными данными без присмотра. Он сам должен определить, как обрабатывать информацию. Исследователи могут использовать неконтролируемое обучение для поиска шаблонов и группировки данных в нераспознанных наборах данных без вмешательства. Конечно, аналитик данных все же может потребоваться для проверки рекомендаций, полученных неконтролируемым обучением.

Полуконтролируемое машинное обучение

Полуконтролируемое обучение находит баланс между контролируемым и неконтролируемым обучением путем обучения алгоритмов с использованием как размеченных, так и неразмеченных данных. Обычно объем размеченных данных меньше, в то время как объем неразмеченных данных значительно больше. Пример полуконтролируемого обучения можно найти в больнице, где радиолог маркирует небольшое количество снимков для определения заболеваний, чтобы помочь машинам точно извлекать релевантную информацию из большего объема.

Реинфорсное машинное обучение

Реинфорсное обучение похоже на контролируемое, за исключением того, что алгоритм учится через проб и ошибок и задержанные награды вместо использования образцов данных. Например, автономное транспортное средство может обучаться на ошибках в тренировочной среде, выясняя, какие решения нежелательны. Аналогично, система здравоохранения может использовать его для определения оптимальных политик из прошлого опыта.