«Будущее принадлежит тем, кто может использовать всю мощь данных и принимать обоснованные решения. Машинное обучение — ключ к раскрытию этого потенциала и революционному изменению нашего образа жизни и работы».

Вы, должно быть, были очарованы распространением инструментов искусственного интеллекта по всему миру, когда-нибудь задумывались, какие технологии или математические расчеты стоят за успехом всех этих инструментов.

Существует три основных типа алгоритмов машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

  1. Обучение с учителем: при обучении с учителем алгоритм обучается на помеченном наборе данных, что означает, что правильные ответы уже предоставлены. Цель алгоритма — извлечь уроки из помеченных данных и сделать прогнозы относительно новых, невидимых данных. Например, алгоритм обучения с учителем можно использовать для прогнозирования того, купит ли клиент продукт на основе его предыдущей истории покупок, здесь в наборе данных определенно будет столбец, в котором есть информация о том, купил ли покупатель или не купил при любых обстоятельствах. .
  2. Обучение без учителя: при обучении без учителя алгоритм обучается на немаркированном наборе данных, что означает, что правильные ответы не предоставляются. Цель алгоритма — найти закономерности и взаимосвязи в данных без каких-либо конкретных указаний. Например, алгоритм обучения без учителя можно использовать для идентификации различных групп клиентов на основе их истории покупок. Здесь нет целевой переменной, алгоритм сам обучается и сам находит закономерности для создания разных групп.
  3. Обучение с подкреплением: в обучении с подкреплением алгоритм учится на обратной связи, которую он получает от своей среды. Цель алгоритма — предпринять действия, которые максимизируют сигнал вознаграждения. Например, алгоритм обучения с подкреплением можно использовать для обучения робота навигации по лабиринту методом проб и ошибок. Робот получает награду за достижение цели и штраф за удар о стену. здесь алгоритм вознаграждается каждый раз, когда он делает правильную вещь, а затем он пытается максимизировать вознаграждение, чтобы сделать это, пытаясь минимизировать свою ошибку.

В этой статье мы обсудим в основном контролируемые и неконтролируемые алгоритмы, их преимущества и проблемы.

Сегодня самые успешные инструменты искусственного интеллекта основаны только на алгоритмах обучения с учителем, миру еще только предстоит открыть потенциал обучения без учителя.

Модели контролируемого обучения можно использовать для создания и продвижения ряда бизнес-приложений, в том числе следующих:

  • Распознавание изображений и объектов. Алгоритмы контролируемого обучения можно использовать для обнаружения, выделения и классификации объектов из видео или изображений, что делает их полезными при применении к различным методам компьютерного зрения и анализу изображений.
  • Прогнозная аналитика. Широко распространенный вариант использования моделей контролируемого обучения — создание систем прогнозной аналитики, обеспечивающих глубокое понимание различных точек бизнес-данных. Это позволяет предприятиям предвидеть определенные результаты на основе заданной выходной переменной, помогая бизнес-лидерам обосновывать решения или разворачиваться в интересах организации.
  • Анализ настроений клиентов. Используя контролируемые алгоритмы машинного обучения, организации могут извлекать и классифицировать важные фрагменты информации из больших объемов данных, включая контекст, эмоции и намерения, с минимальным вмешательством человека. Это может быть невероятно полезно для лучшего понимания взаимодействия с клиентами и может быть использовано для улучшения взаимодействия с брендом.
  • Обнаружение спама. Обнаружение спама — еще один пример модели контролируемого обучения. Используя контролируемые алгоритмы классификации, организации могут обучать базы данных распознавать шаблоны или аномалии в новых данных, чтобы эффективно организовывать переписку со спамом и не относящейся к нему корреспонденцией.

Проблемы контролируемого обучения

Хотя обучение с учителем может предложить бизнесу такие преимущества, как глубокое понимание данных и улучшенная автоматизация, при построении устойчивых моделей обучения с учителем возникают некоторые проблемы. Вот некоторые из этих проблем:

  • Модели контролируемого обучения могут потребовать определенного уровня знаний для точной структуры.
  • Обучение моделей обучения под наблюдением может занять очень много времени.
  • Наборы данных могут иметь более высокую вероятность человеческой ошибки, что приводит к неправильному обучению алгоритмов.
  • В отличие от моделей обучения без учителя, обучение с учителем не может кластеризовать или классифицировать данные самостоятельно.

Неконтролируемое обучение обеспечивает исследовательский путь для просмотра данных, позволяя компаниям быстрее выявлять закономерности в больших объемах данных по сравнению с ручным наблюдением. Некоторые из наиболее распространенных реальных приложений обучения без учителя:

  • Разделы новостей: Новости Google используют неконтролируемое обучение для категоризации статей об одной и той же истории из различных новостных онлайн-изданий. Например, результаты президентских выборов могут быть отнесены к категории «новостей США».
  • Компьютерное зрение: алгоритмы обучения без учителя используются для задач визуального восприятия, таких как распознавание объектов.
  • Медицинская визуализация. Неконтролируемое машинное обучение обеспечивает основные функции медицинских устройств визуализации, такие как обнаружение, классификация и сегментация изображений, которые используются в радиологии и патологии для быстрой и точной диагностики пациентов.
  • Обнаружение аномалий: модели обучения без учителя могут просматривать большие объемы данных и обнаруживать нетипичные точки данных в наборе данных. Эти аномалии могут повысить осведомленность о неисправном оборудовании, человеческих ошибках или нарушениях безопасности.
  • Персонажи клиентов. Определение портретов клиентов облегчает понимание общих черт и покупательских привычек бизнес-клиентов. Неконтролируемое обучение позволяет компаниям создавать более качественные профили покупателей, что позволяет организациям более точно согласовывать свои сообщения о продуктах.
  • Механизмы рекомендаций: используя данные о прошлом покупательском поведении, неконтролируемое обучение может помочь обнаружить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это используется для предоставления релевантных дополнительных рекомендаций клиентам в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.

Проблемы обучения без учителя

Хотя неконтролируемое обучение имеет много преимуществ, некоторые проблемы могут возникнуть, когда оно позволяет моделям машинного обучения выполняться без какого-либо вмешательства человека. Некоторые из этих проблем могут включать:

  • Вычислительная сложность из-за большого объема обучающих данных
  • Более длительное время обучения
  • Более высокий риск неточных результатов
  • Вмешательство человека для проверки выходных переменных
  • Отсутствие прозрачности в основе, на которой были сгруппированы данные

Тогда где мы можем найти большее применение неконтролируемому обучению, что нас ждет в будущем? Ответ – кибербезопасность.

Обучение с учителем ограничено в своих возможностях сетевой безопасности, таких как поиск угроз, потому что оно ищет только те особенности, которые оно видело или помечало ранее, тогда как обучение без учителя постоянно ищет в сети, чтобы найти аномалии.

Чаще всего хакеры используют метод атаки, которого программа безопасности раньше не видела, и в этом случае неконтролируемая система могла бы очень помочь.

Два типа обучения без учителя: дискриминационные модели и генеративные модели.

Дискриминативные моделиспособны только сообщить вам, что если вы дадите X, то последствие будет Y. В то время как генеративная модель может сообщить вам общую вероятность того, что вы увидите X и Y одновременно. время.

Итак, разница заключается в следующем: дискриминантная модель присваивает входным данным метки и не имеет возможности прогнозирования. Если вы дадите ему другой X, которого он никогда раньше не видел, он не сможет сказать, каким будет Y, потому что он просто этого не выучил. С генеративными моделями, как только вы настроите их и найдете базовый уровень, вы можете внести в них любые данные и запросить у них ответ. Таким образом, он обладает способностью прогнозировать — например, он может генерировать возможное поведение сети, которое никогда раньше не наблюдалось.

Итак, допустим, какой-то человек в полдень отправляет 30-мегабайтный файл, какова вероятность, что он это сделает? Если вы спросите дискриминативную модель, нормально ли это, она проверит, отправлял ли человек когда-либо такой файл в полдень раньше… но только в полдень. В то время как генеративная модель будет рассматривать контекст ситуации и проверять, отправляли ли они когда-либо такой файл в 11:59 и 12:30. также и основывать свои выводы на окружающих обстоятельствах, чтобы быть более точными в своих предсказаниях.

Генеративное обучение без учителя

Он собирает данные для формирования базовой линии сети и сможет предсказать, что произойдет с течением времени, благодаря знанию того, как выглядит день недели для сети.

Если что-либо отклоняется от этого базового уровня, платформа предупредит любую группу безопасности, которая за ней наблюдает, о том, что в производительности сети обнаружена аномалия, которая должна соответствовать базовому стандарту.

Например, он собирает данные по мере их поступления, а затем сообщает, что я знаю, что произойдет в понедельник в 9 часов: люди придут, и объем сети будет расти, а в полдень они пойдут на обед, поэтому уровень сети увеличится. немного упадет, потом они продолжат работать до шести и пойдут домой, а уровень сети упадет до уровня, который был ночью.

Благодаря своей способности прогнозировать генеративную неконтролируемую модель обучения способна предотвращать атаки нулевого дня, что делает ее лучшим методом безопасности и имеет самое быстрое время реакции на любое нарушение.

Активное обучение — это будущее

Полууправляемое или активное обучение берет лучшее из как неконтролируемого, так и контролируемого обучения и объединяет их, чтобы делать прогнозы о том, как должна вести себя сеть.

Активное обучение начинается с неконтролируемого обучения путем поиска в сети любых шаблонов, которые отклоняются от нормы, а затем, как только он находит такой, он может пометить его как угрозу, что является частью контролируемого обучения.

Платформа активного обучения будет чрезвычайно полезна, потому что она не только постоянно сканирует сеть на предмет любых отклонений, но также постоянно маркирует и добавляет метаданные к найденным отклонениям, что делает ее очень надежной системой обнаружения и реагирования.

Спасибо, что прочитали. Если вам нравится читать такой контент, поставьте лайк и подпишитесь на меня