Машинное обучение с учителем и без

Сегодня стало очевидно, что внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и новейших технологий машинного обучения — это новое требование бизнеса и инструмент для его развития. Цифровая трансформация жизненно необходима компаниям. Только так можно остаться на рынке и удовлетворить потребности клиента. Попытки реализовать потенциал новых технологий могут помочь сделать бизнес более устойчивым при грамотном их применении. Иначе это приведёт к пустой трате значительной части бюджета.

Предлагаем вместе разобраться в методах машинного обучения и как правильно их применять.

Ключевые концепции и основы машинного обучения

Машинное обучение представляет собой раздел ИИ, который использует алгоритмы и статистические модели для анализа данных и выявления закономерностей. Можно выделить два основных типа машинного обучения: контролируемое (с учителем) и неконтролируемое (без учителя).

Каждый алгоритм — это своего рода инструкция, которая применяется к данным с целью создания модели машинного обучения. А модель, в свою очередь, является результатом работы алгоритма на входных данных, представляя собой некую абстракцию изученной информации.

Различия между обучением с учителем и без него являются ключевыми вопросами в контексте машинного обучения. Чтобы упростить понимание, можно сказать, что первое использует размеченные данные для прогнозирования результатов, а второе — нет.

Да, возможно, это сложно для понимания, поэтому давайте копнём чуть глубже.

Изображение от rawpixel.com на Freepik

Механизм работы обучения с учителем (Supervised Learning)

Машинное обучение с учителем (контролируемое) оперирует размеченными данными для обучения модели.

Современные алгоритмы машинного обучения, применяемые в различных задачах, таких как классификация, регрессия и сегментация, по сути, можно отнести к методу обучения с учителем, в роли которого выступает человек. Это связано с тем, что именно человек, работая с данными, указывает алгоритму правильные ответы, поэтому алгоритм стремится найти такие решения, которые максимально соответствуют указанным человеком правильным ответам.

В обучении с учителем модель получает как входные, так и соответствующие выходные данные.

Как это работает на практике?

Давайте возьмём пример машинного обучения с учителем, похожий на сервис СберСкан, который позволяет извлекать данные со сканов и фотографий документов.

Предположим, вы хотите, чтобы модель определяла, какая буква написана на изображении. В этом случае вы предоставляете модели изображения рукописных букв в качестве входных данных, а также соответствующие им метки — сами буквы — в качестве выходных данных.

Таким образом, модель выявляет закономерности между характеристиками букв (входными данными) и их идентификаторами (выходными данными). Как только эта закономерность установлена, модель способна предсказывать выходные данные на основе новых входных данных. Этот процесс, называемый классификацией, является одним из основных применений контролируемого обучения.

Процесс обучения

Входные данные

• Размеченные данные, содержащие как признаки (характеристики объектов), так и соответствующие им метки или выходные значения.

Пример: для распознавания рукописных букв могут быть использованы изображения букв.

Выходные данные

• Модель получает информацию о том, какие метки соответствуют определённым входным данным.

Пример: для распознавания рукописных букв это могут быть сами буквы.

Процесс обучения

• Модель выявляет закономерности между входными и выходными данными с помощью обучения на размеченных данных.
• После этого модель может предсказывать выходные данные для новых входных данных, используя установленные закономерности.

Пример: модель ищет закономерности между характеристиками изображений и буквами. После обучения модель может предсказывать буквы на новых изображениях, используя эти закономерности.

Минусы обучения с учителем

• Необходимость в большом объёме размеченных данных. Алгоритмы машинного обучения с учителем требуют значительных ресурсов и времени для сбора и разметки данных, что может быть дорого и сложно доступно для многих компаний.
• Неприменим ко всем типам данных. Обучение с учителем предполагает, что модель будет получать те же данные, что и обучающий набор данных, что часто соответствует типовым задачам классификации. Однако этот подход может оказаться неэффективным при работе с более сложными и неопределёнными данными и параметрами.

Механизм работы обучения без учителя (Unsupervised Learning)

В отличие от контролируемого обучения, где учителем является человек, обучение без учителя использует неразмеченные данные для выявления закономерностей.

Давайте снова возьмём в качестве примера ситуацию, где вы стремитесь разобраться в структуре рукописных букв. В случае обучения без учителя вы предоставляете модели только сами изображения, не давая никаких подсказок о категориях или метках, таких как алфавитные символы.

Модель применяет соответствующие алгоритмы для выявления групп изображений со схожими характеристиками. Этот процесс, известный как кластеризация, является основным примером решения задачи машинного обучения без учителя. Таким образом, понимание этих ключевых концепций поможет вам более глубоко понять мир машинного обучения и принимать обоснованные решения в вашей работе.

Процесс обучения

Входные данные

• Неразмеченные данные, содержащие только признаки объектов, без соответствующих меток или выходных значений.

Пример: для кластеризации изображений рукописных букв могут быть использованы сами изображения, но без информации о принадлежности к определённым алфавитным символам.

Процесс обучения

• Модель выявляет структуры и закономерности в наборе данных, не имея конкретных меток классов или выходных данных.

Пример: модель может обнаруживать группы или кластеры изображений с похожими структурными особенностями, такими как форма или линии.

Применение результатов

• Полученные структуры и кластеры могут быть использованы для различных целей, таких как сегментация данных, выявление аномалий или сжатие данных.

Пример: на основе обнаруженных кластеров можно делать выводы о структуре и характеристиках данных, что может помочь в принятии более обоснованных решений, например, в оптимизации процессов распознавания или создании интеллектуальных систем.

Минусы обучения без учителя

• Неправильное выделение блоков данных и некорректное объединение объектов. Нейросети могут ошибочно идентифицировать связи между данными, которых на самом деле не существует. Отсюда появляются «бредовые» результаты. Кроме того, они могут группировать данные по признакам, которые не имеют значения для конкретной задачи. Например, вместо сортировки товаров по объёму тары сеть может сосредоточиться на их цвете.
• Требуется большой объём данных и много времени на обучение. Алгоритмы машинного обучения без учителя требуют больше данных и итераций для того, чтобы выработать корректные выводы, что может увеличить время обучения и ресурсозатраты.

Когда следует использовать обучение с учителем, а когда без

Когда решаете, использовать ли обучение с учителем или без него, важно учесть несколько ключевых факторов. Ваш выбор зависит от ваших конкретных целей и от особенностей ваших данных. Вот несколько вопросов, которые стоит задать себе или вашему специалисту по обработке данных:

1. Характер данных. Имеются ли у вас данные с метками или без них? Если данные не размечены, насколько сложно будет их разметить? Это может потребовать дополнительных ресурсов и времени.

Пример: у вас есть набор изображений животных, но они не размечены. В таком случае, если вы хотите обучить модель распознавать виды животных на изображениях, вам придется провести разметку каждого изображения, указав соответствующий вид. Это может потребовать значительных усилий и времени.

2. Цели проекта. Какую проблему вы пытаетесь решить? Это типичная задача, с которой уже сталкивались, или нет? Ваши цели помогут определить, какой тип обучения лучше подходит для вашего проекта.

Пример: вы работаете над задачей обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях. Это типичная задача, которая уже была изучена, и вы хотите построить модель, которая сможет выявлять аномалии в данных транзакций. Однако, так как схемы мошенничества могут постоянно изменяться, ваша модель должна быть способна адаптироваться к новым сценариям и обнаруживать их без предварительного знания образцов мошенничества.

3. Соответствие алгоритмов. Есть ли алгоритмы машинного обучения, которые подходят под структуру и объём ваших данных? Убедитесь, что выбранные алгоритмы способны обрабатывать данные вашего размера и формата и что они поддерживают необходимое количество функций или атрибутов.

Пример: вы работаете с набором клиентских данных и хотите построить модель для прогнозирования вероятности оттока клиентов. Ваши данные включают в себя различные характеристики клиентов, такие как возраст, пол, тип подписки и история покупок. Вам нужно выбрать алгоритмы, которые способны обрабатывать такие многомерные данные и строить надёжные прогнозы на основе них.

Рассмотрев эти вопросы, вы сможете принять информированное решение о том, какой подход к обучению лучше всего подходит для вашего конкретного проекта. Важно помнить, что правильный выбор метода обучения может существенно повлиять на результаты вашего исследования или проекта.

Кроме того, стоит также учитывать возможность использования полуконтролируемого обучения, и обучения с подкреплением в зависимости от специфики задачи. Полуконтролируемое обучение, или машинное обучение с частичным привлечением учителя, предполагает, что часть данных размечается, а остальные остаются без меток, что может быть полезным в случае ограниченных ресурсов. А обучение с подкреплением нацелено на обучение агента, который принимает решения в среде, основываясь на полученных отзывах или наградах, и может быть эффективным в задачах, связанных с принятием последовательных действий.

Учитывая разнообразие подходов, важно тщательно анализировать конкретную задачу и выбирать наиболее подходящий метод обучения.

Процесс машинного обучения

Процесс машинного обучения в бизнесе помогает создать умные модели, способные предсказывать и принимать лучшие решения. Этот процесс включает в себя несколько ключевых шагов, каждый из которых играет свою роль в создании надёжных и эффективных моделей. Давайте рассмотрим этот процесс ближе.

Понимание задачи машинного обучения. Сначала надо понять, что именно мы хотим от модели. Например, улучшить продажи или предсказать, что купят клиенты.

Сбор данных. Мы собираем все данные, которые могут помочь нам понять, что происходит в бизнесе. Это могут быть данные о клиентах, продуктах или любые другие, которые будут полезны.

Подготовка данных. После сбора данных мы их чистим и приводим в порядок, чтобы модель могла их понять. Мы убираем ошибки и делаем данные понятными для модели.

Выбор модели. Когда данные готовы, мы выбираем модель, которая поможет нам решить нашу задачу. Это как выбор инструмента для работы.

Обучение модели. Теперь пришло время обучить модель. Мы показываем ей наши данные и говорим, какие выводы надо делать. Модель учится на этих примерах.

Оценка модели. После обучения мы проверяем, насколько хорошо наша модель справляется с задачей. Мы хотим быть уверены, что она даёт правильные ответы.

Внедрение и мониторинг. Наконец, если всё хорошо, мы начинаем использовать модель в работе. Но мы не забываем про неё — время от времени мы проверяем, что всё работает, и при необходимости корректируем настройки.

Один из ключевых аспектов успешного машинного обучения — это постоянное улучшение модели. Это может включать в себя добавление новых данных, изменение параметров модели, а также эксперименты с различными алгоритмами. Чем больше вы вкладываете усилий в улучшение модели, тем более точные и полезные результаты она будет давать.

Кроме того, важно помнить о прозрачности и интерпретируемости моделей. В бизнесе часто требуется объяснить принятые решения и предсказания. Поэтому выбор моделей, способных объяснить свои выводы, может быть критически важным. Это позволяет бизнес-аналитикам и руководителям понять, какие факторы влияют на принимаемые решения, и принимать более обоснованные стратегические шаги.

Помимо того, что сервисы, основанные на искусственном интеллекте, могут значительно упростить и автоматизировать процессы обработки данных и принятия решений, они также могут улучшить взаимодействие с клиентами. Например, при помощи готовых виртуальных ассистентов от Сбер Бизнес Софт и конструктора бизнес-ботов GigaChat^[2] компании могут создавать персонализированные чат-боты, способные оперативно отвечать на вопросы клиентов, предоставлять им поддержку и рекомендации, что повышает их удовлетворённость и уровень обслуживания. Такие сервисы становятся неотъемлемой частью инфраструктуры многих современных компаний, помогая им оставаться конкурентоспособными и успешными в быстро меняющемся цифровом мире.

Проблемы и вызовы в обучении с учителем и без

Обучение с учителем и без него представляет собой два основных подхода в машинном обучении, каждый из которых сталкивается с уникальными проблемами и вызовами.

Проблемы и вызовы в обучении с учителем

Методы машинного обучения с учителем требуют большого объёма размеченных данных, где каждому входному примеру соответствует правильный выход. Это может стать проблемой в случае недостатка размеченных данных, так как их сбор и разметка могут быть дорогими и трудоёмкими процессами. Недостаток качественных размеченных данных может привести к переобучению моделей или низкому качеству предсказаний.

Другой вызов заключается в том, что в некоторых случаях обучение с учителем может быть неэффективным или невозможным из-за сложности задачи. Например, для задачи распознавания новых и неизвестных паттернов может быть сложно создать размеченные данные, так как правильные ответы могут быть неизвестны или субъективны.

Список примеров задач, которые обычно решаются с использованием обучения с учителем.

• Классификация текста — определение категории или метки для текстовых документов, например, спам-фильтры для электронной почты.
• Регрессионный анализ — предсказание непрерывной переменной, такой как цена на недвижимость или прогнозирование доходов.
• Классификация изображений — определение объектов или сцен на изображениях, например, автоматическое распознавание лиц.
• Классификация звука — определение звуковых сигналов, например, детектирование ключевых слов в аудиозаписях.
• Классификация видео — распознавание и классификация действий и объектов на видеозаписях.
• Прогнозирование временных рядов — предсказание будущих значений на основе предыдущих наблюдений, например, прогнозирование продаж или температуры.
• Ранжирование — упорядочение элементов по их важности или релевантности, как в поисковых или рекомендательных системах.
• Детекция — обнаружение и классификация объектов на изображениях или видео, например, обнаружение автомобилей на дорожных камерах.
• Сегментация — разделение изображений на отдельные объекты или области.
• Анализ тональности — определение отношения текста к положительному, отрицательному или нейтральному настроению, как в отзывах или социальных медиа.

Проблемы и вызовы в обучении без учителя

Методы машинного обучения без учителя могут неправильно интерпретировать данные и создавать некорректные модели из-за недостаточной информации о правильных ответах. Нейросети могут ошибочно выделять паттерны или связи, которых не существует на самом деле, или игнорировать важные признаки.

Другая проблема заключается в сложности интерпретации результатов. Поскольку обучение без учителя не предоставляет конкретных выходных данных, алгоритмы могут создавать скрытые структуры, которые сложно интерпретировать и объяснить. Это может затруднить процесс принятия решений на основе результатов обучения без учителя.

Список примеров задач, которые часто решаются с использованием обучения без учителя.

• Кластеризация данных — группировка схожих объектов в кластеры без предварительно определённых меток или категорий, например, сегментация аудитории для персонализированных маркетинговых кампаний.
• Понижение размерности — уменьшение количества признаков или переменных в данных, сохраняя при этом их существенные характеристики, например, для ускорения обучения моделей.Визуализация — представление данных в двух или трёх измерениях для их более наглядного анализа и понимания, например, визуализация распределения тем в большом текстовом корпусе.
• Ассоциативное правило обнаружения — выявление связей и закономерностей между переменными в больших наборах данных, например, определение товарных корреляций для улучшения стратегии размещения товаров в магазине.
• Обнаружение аномалий — выявление необычных или аномальных паттернов в данных, которые могут указывать на проблемы или интересные события, например, обнаружение мошеннических операций в финансовых транзакциях.
• Генерация — создание новых образцов на основе существующих данных или моделей, например, для увеличения объёма обучающих или создания аугментированных данных для улучшения обобщающей способности моделей.
• Автоэнкодеры — нейронные сети, которые обучаются восстанавливать входные данные на выходе, способствуя извлечению внутренних признаков или представлений данных.
• Поиск выбросов — идентификация экстремальных или необычных наблюдений в данных, которые могут быть ошибками измерений или указывать на важные события или условия, например, поиск дефектов в производственных процессах.
• Самообучение — процесс, при котором модель самостоятельно обучается на неразмеченных данных, например, для распознавания шаблонов в данных без явного указания на правильные ответы.
• Компрессия — уменьшение размера данных, сохраняя при этом их существенную информацию, например, для экономии места при хранении или передаче.

В обоих случаях выбор системы машинного обучения зависит от специфики задачи, доступных данных и конечной цели.

Управление данными в бизнесе с применением методов машинного обучения

В современном бизнесе объём данных, генерируемых и используемых ежедневно, постоянно растёт. Управление этими данными становится критически важной задачей для компаний, и методы машинного обучения играют ключевую роль в этом процессе. В данном разделе мы рассмотрим, как обучение с учителем и без него применяются в управлении данными в бизнесе.

1. Сбор данных. Методы обучения с учителем и без используются для сбора данных из различных источников, таких как базы данных, сенсоры, интернет и социальные сети. Обучение с учителем может быть использовано для разметки данных и идентификации шаблонов, в то время как обучение без учителя может помочь в обнаружении скрытых структур и паттернов в неструктурированных данных.

2. Хранение данных. Применение в оптимизации хранения данных, включая сжатие, индексацию и управление доступом. Обучение с учителем может использоваться для прогнозирования объёмов данных и оптимизации их размещения, а обучение без учителя может помочь в идентификации и классификации данных для более эффективного хранения и извлечения.

3. Обработка данных. Применение в автоматизации процессов обработки данных, включая очистку, трансформацию и агрегацию. Обучение с учителем может использоваться для создания моделей прогнозирования и классификации, а обучение без учителя может помочь в кластеризации и ассоциативном анализе данных.

4. Анализ данных. Анализ больших объёмов данных и выявление важных трендов и паттернов. Обучение с учителем может помочь в прогнозировании и классификации данных, а обучение без учителя — в кластеризации и сегментации данных для выявления скрытых структур.

5. Защита данных. Методы машинного обучения применяются для обнаружения и предотвращения угроз безопасности данных, включая вторжения, мошенничество и утечки информации. Обучение с учителем может использоваться для создания моделей детекции аномалий, а обучение без учителя может помочь в обнаружении скрытых угроз и атак.

Методы обучения машинного интеллекта в управлении данными позволяют компаниям эффективно собирать, хранить, обрабатывать, анализировать и защищать информацию. Это способствует улучшению производительности, принятию обоснованных решений и обеспечению безопасности информации.

Рекомендации по внедрению и дальнейшему развитию

Внедрение методов машинного обучения в бизнес-процессы открывает перед компаниями новые возможности для повышения эффективности, оптимизации ресурсов и улучшения качества предоставляемых услуг. Однако успешное внедрение и дальнейшее развитие таких методов требует тщательного планирования, экспертного подхода и грамотного управления. Несколько рекомендаций, которые могут помочь вам в этом процессе.

• Оценка потребностей. Начните с анализа текущих потребностей и проблем вашего бизнеса, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения. Определите ключевые области, где внедрение таких методов может принести наибольшую пользу и привести к значительному улучшению результатов.
• Выбор подходящих методов. Исследуйте различные методы машинного обучения и выберите те, которые наилучшим образом соответствуют вашим потребностям и целям. При выборе, какое машинное обучение использовать, учитывайте особенности вашей отрасли, типы данных, с которыми вы работаете, и доступные ресурсы.
• Обучение персонала. Обеспечьте необходимое обучение и поддержку для вашего персонала, чтобы он мог эффективно использовать новые методы машинного обучения. Обученные сотрудники будут ключевым активом для успешного внедрения и использования этих технологий.
• Постепенное внедрение и масштабирование. Начните с пилотных проектов по внедрению методов машинного обучения в ограниченных областях вашего бизнеса. Постепенно масштабируйте успешное решение на другие области и бизнес-процессы.
• Мониторинг и оптимизация. Внедрение методов машинного обучения — это процесс непрерывной оптимизации. Мониторьте результаты внедрения, анализируйте их эффективность и вносите коррективы при необходимости. Используйте данные обратной связи для улучшения ваших моделей и процессов.
• Активное исследование и развитие. Следите за последними тенденциями и разработками в области машинного обучения. Инвестируйте в исследования и разработки, чтобы быть на передовой в использовании новых технологий и методов.

Соблюдение этих рекомендаций поможет вам успешно внедрить методы машинного обучения в ваш бизнес и обеспечить его дальнейшее развитие в цифровой эпохе. Компания Сбер Бизнес Софт с её значительным опытом в разработке ИТ-сервисов, включая ИИ-решения для роста бизнеса, представляет собой надёжного партнёра для вас.

Сотрудничество с компанией Сбер Бизнес Софт может стать ключевым фактором вашего успеха в области внедрения и дальнейшего развития методов машинного обучения. Благодаря инновационным решениям и экспертному подходу вы сможете эффективно применять передовые технологии для улучшения своего бизнеса и достижения высоких результатов.

¹ От ООО «Сбер Бизнес Софт»

² Gigachat — русскоязычная нейросеть от Сбера, диалоговая AI-модель, которая отвечает на вопросы, сочиняет тексты, пишет код и рисует картинки.

Все изображения в статье — freepik.com