Машиналық оқытуды не

Машиналық оқыту (ML) компьютерлердің әртүрлі міндеттерді өз бетінше шешуді үйренуге арналған алгоритмдар мен модельдерді құру процесін білдіреді. Бұл мәліметтерді талдау, өңдеу, модельдер құру және бағалау үшін қолданылатын әдістер мен алгоритмдардың көптігін қамтиды. ML көмегімен компьютерлер жаңа деректерге бейімделіп, адамның араласуынсыз өз нәтижелерін жақсарта алады.

Машиналық оқытудың қалай жұмыс істейді

Дәстүрлі бағдарламалар нәтижеге жетудің әрекеттер тізбегін анықтайтын нақты нұсқауларды орындайды. Мысалы, егер бағдарламаға пілдің суретін көрсету болса, ол бұл объектіні есте сақтап, оны қайталап көруге әкелуі мүмкін. Алайда жаңа суретте пілді анықтауға тырысып, бағдарлама сәтсіздікке ұшырауы мүмкін.

Бұған қарама-қарсы, машиналық оқыту алгоритмдері мысалдар бойынша үйрену принципіне негізделеді. Бағдарламаға көптеген пілді бейнелері көрсетіледі және ол құлақ пішіні, тіс ұзындығы және дене пропорциялары сияқты негізгі ерекшеліктерді анықтай бастайды. Осыдан кейін, жаңа суретті көрсеткенде де, ол пілді тануға және африкалық және үнді пілдерін ажыратуға қабілетті болады.

Жасанды интеллект пен машиналық оқытудың байланысы

Жасанды интеллект (AI) адамның тікелей қатысуынсыз күрделі міндеттерді орындауға қабілетті қосымшаларды қамтитын кеңірек тұжырымдаманы білдіреді. AI алдын ала берілген алгоритмдар арқылы да, өздігінен оқыту арқылы да жұмыс істей алады. Машиналық оқыту AI-дің қосалқы жиынтығы болып табылады және әрдайым онымен байланысты. Алайда әрбір AI шешімі машиналық оқытуды пайдалануды білдірмейді.

Машиналық оқытудың түрлері

Машиналық оқытудың бірнеше негізгі тәсілдері бар:

• Бақылаушы көмегімен оқыту: бағдарлама дұрыс жауаптарға назар аударатын немесе белгіленген деректер негізінде үйренеді. Мысалы, раушан гүлдерінің суреттерін классификациялау кезінде бағдарлама белгілі бір ерекшеліктерді іздейді.
• Бақылаушысыз оқыту: бұл жағдайда алгоритм құрылымдалмаған деректермен жұмыс істеп, заңдылықтар мен ассоциацияларды анықтайды. Мұндай тәсіл қаржы транзакциялары сияқты аномалияларды анықтауға көмектеседі.
• Күшейтумен оқыту: мұнда бағдарлама табысты шешімдері үшін «сыйақылар», ал қателіктері үшін айып алушы болады. Бұл әдіс ойындар немесе автомобиль басқару сияқты динамикалық орталарда тиімді.
• Ансамбль әдістері: бір уақытта бірнеше алгоритмдарды қолдану нәтижелердің дәлдігі мен сенімділігін жақсартуға мүмкіндік береді.
• Терең оқыту және нейрондық желілер: қазіргі нейрондық желілер үлкен деректер көлемін қолданып, күрделі үлгілер мен ерекшеліктерді анықтауда.

Машиналық оқытудың қолданылуы

Машиналық оқыту көптеген салаларда кең қолданыс табады, өйткені компьютерлер үлкен деректер көлемін адамдарға қарағанда тезірек және нақтырек өңдей алады. Оның кейбір қолданыстары:

• Бейнелерді тану
• Прогноздар мен модельдер құру
• Деректер талдауы негізінде шешім қабылдау
• Бизнес-процестерді оңтайландыру және қорларды басқару

Маркетингте машиналық оқыту мыналарға көмектеседі:

• Сатып алушы әрекетінің болжауды
• Контент пен жарнаманы жеке даралауды
• Оптималды бағаларды ұсынудағы нарық деректерін талдау
• Веб-сайт пен қосымшалардағы пайдаланушы тәжірибесін жақсарту

ML-шешімін қалай енгізу керек

ML-шешімдерін енгізу күрделі және қымбат процесс болуы мүмкін, ол бірнеше кезеңдерден өтеді:

1. Мақсатты анықтау және соңғы нәтижені тұжырымдау
2. Деректер жинау және дайындау
3. Міндеттерге байланысты алгоритмдар мен оқыту модельдерін таңдау
4. Модельді үйрету және тестілеу
5. Алгоритмды бизнес-процестерге енгізу

Шағын компаниялар үшін аудиторияның мінез-құлқын талдау және конверсияны арттыру үшін машиналық оқытуды қолданатын Google Analytics пен Яндекс.Метрика сияқты қолжетімді платформалар мен қызметтер бар. Mindbox сияқты маркетингті автоматтандыру қызметтері аудиторияны сегментациялауда және өнімдер ұсынысын құруда көмек көрсете алады.