Машинне навчання – майбутнє майбутнє
Що таке машинне навчання? Говорячи простою мовою це один з головних підрозділів науки про штучний інтелект, що включає сукупність таких наук як математичний та дискретний аналіз, математична статистика і куди ж без оптимізації, адже роботу машин потрібно якось оптимізувати. Існують такі типи навчання: за прикладами, перенесення експертних знань у машину. На них зупинимося докладніше.
Інтелектуальній машині дається база позитивних та негативних прикладів, які прив’язані до якоїсь невідомої закономірності, потім створюється правила, згідно з якими в машині відбувається поділ на «поганий» та «добрий».
Допустимо пройшов поділ, але як перевірити правильність? Для цього є екзаменаційна вибірка прикладів. Інформація заноситься у вигляді сукупності ознакових описів, але не завжди можуть бути повністю заповнені значення деяких об’єктів. У такому разі розробляється алгоритм, який обчислює значення об’єкта, згідно з іншими ознаками. 
Виникає питання-«А що якщо значення пропустили?» Тоді їх заповнюють функціями, що прогнозують. Ще ознаки можна відновлювати, наприклад якщо ознака означає кількість- застосовується метод відновлення регресії, і якщо якісний – застосовується метод класифікації.
Передбачає формалізацію експертних знань з перенесенням в ЕОМ як базу знань. Як правило, даний метод прийнято вважати областю експертної системи, але що таке експертна система? ЕС – це якась комп’ютерна система, здатна частково замінити фахівця, на вирішення якоїсь проблемної завдання.
Оскільки машинне навчання- це сукупність кількох наук, те й методи навчання будуть скомбінованими, проте базою є наука про нейромережах. Розрізняють такі методи: Навчання з допомогою вчителя- задається пара «ситуація, метод решения». Включає в себе:
Навчання без допомоги вчителя – задається лише «ситуація», а система має сама провести угруповання об’єктів у кластері, використавши інформацію про попарні подібності об’єктів. Включає в себе:
Спеціальний метод навчання – визначається пара «ситуація, прийняте рішення». Включається лише генетичний алгоритм. Ще розрізняють такі методи навчання як активне, багатозадачне навчання з безліччю варіантів і так далі. Все це розроблено з метою максимально гнучкого навчання.
Розв’язувані завдання
Машинне навчання здатне вирішити завдання пов’язані з:
- Класифікація. Завдяки парі «ознака-рішення» система класифікує дані;
- кластеризацією;
- регресією;
- Однокласовою класифікацією. Визначає деякі схожості об’єктів та класифікує їх як класи.
Впроваджувані дані У машинному навчанні використовуються дані таких типів:
- Опис ознак об’єкта;
- Сигнал або часовий ряд;
- Ряд цифрових зображень.
Завдяки своїй ефективності, може використовуватися в різних сферах, але найчастіше машинне навчання ефективно діє в медицині, трейдингу, так як це дві динамічні області, де потрібна постійна робота з новими обсягами даних, навчатися складати базу даних в реальному часі, а звичайна людина неспроможна за всім встежити.
Машинне навчання у медицині
Чому саме медицина? Та тому, що для більш ретельної діагностики та складання правильного курсу лікування необхідно враховувати безліч різних факторів, наприклад, рівень деяких гормонів, цукру, лейкоцитів, еритроцитів, гемоглобіну та в залежності від зниження або збільшення, прогнозувати хворобу, визначати патологічні зміни ще в зачатку. Тому багато років тому спеціально для медичних цілей було розроблено алгоритм дій у тій чи іншій ситуації, що дозволяє правильно діяти в критичних ситуаціях.
Машинне навчання в медицині здатне запобігати безлічі смертей. Як це працює? Машина, за допомогою якої проходить обстеження пацієнта, вивчає клінічну ситуацію, запам’ятовує її ознаки та розробляє рішення. Варто зазначити, що машинне навчання в медицині дозволяє вивчати хвороби і на основі отриманих знань розробляти діюче методи лікування. Симптоми захворювань заносять у базу даних, потім, якщо виникає рецидив, дані про хворобу витягують і працюють з ними.
Машинне навчання у трейдингу
Трейдинг – це одна з найбільших галузей заробітку з безліччю нюансів. Машинне навчання активно використовується трейдерами ефективного навчання своїх систем. Як машинне навчання працює у трейдингу? Наприклад, існує якийсь майданчик для торгів, припустимо, Стімівський. Система вивчає ціни, темпи падіння та виводить прогноз – впаде ціна чи зросте, а також проводить оцінку факторів ризику та вже виводить максимально ефективну ціну.
Також і на валютному ринку – докладно вивчаються терміни, протягом яких падало, зростало зростання валюти і так само виводиться прогноз. Потім система запам’ятовує результати і основі їх ставить майбутню ціну.
Машинне навчання – це впевнений крок у майбутнє. Системи з машинним навчанням, способи збільшувати свою ефективність у рази. Наприклад, в економіці – система вивчає різні економічні особливості над ринком, відповідно до алгоритмів і прогнозує майбутнє. Та й похибки мінімальні порівняно з людиною.