Линейная регрессия – это один из столпов машинного обучения, занимающий ключевое место в наборе инструментов каждого аналитика данных и исследователя. Она представляет собой статистический метод, позволяющий моделировать и анализировать взаимосвязи между двумя или более переменными.
Технологии ML при создании продукта
Содержание
В последнее время тема применения AI и ML-технологий стала очень актуальной. Ей интересуются многие компании, среди которых есть как крупные холдинги, так и малый бизнес. Основная задача подобных продуктов заключается в обработке большого количества данных, поэтому ML становится одной из ведущих составляющих в развитии IT-стратегии фирмы.
Оптимизация процессов с помощью технологий машинного обучения является фундаментальной точкой роста; они позволяют не только найти свою целевую аудиторию, но и уменьшить издержки.
В данном материале мы предлагаем вам поближе познакомиться с ML-продуктами, а также опытом их разработки и практического применения.
Artificial intelligence с английского переводится как искусственный интеллект. Он может справляться с теми задачами, с которыми до недавнего времени мог совладать только человек. Они запрограммированы на поиск взаимосвязей между входными данными; AI имитирует мыслительный процесс, может самостоятельно рассуждать и учиться на своих ошибках. Подобные технологии в несколько раз сокращают время, затрачиваемое на поиск решений.
Более узким понятием является ML. Машинное обучение представляет собой технологию передачи данных нейронной сети. Благодаря этому процессу AI получает необходимые знания для последующего решения задач.


Основные задачи, которые помогают решить AI и ML
Генерация персонализированных предложений и визуальных материалов.
Выстраивание коммуникации с клиентами (например, использование чат-ботов).
Подбор персональных продуктов и процентных ставок банков.
Предоставление определенной выборки результатов на основе заданных параметров.
Разработка приложений.
Создание голосовых помощников с распознаванием речи.
Применение технологий
ML и AI часто встречаются в повседневной жизни. Такие технологии помогают маркетологам настраивать таргетированную рекламу или заполнять коммерческие страницы сгенерированным текстом.
Применение подобных продуктов наиболее распространено в следующих направлениях:
- управление проектами, аналитика, принятие решений;
- обработка и синтез голоса;
- персонализация маркетинговых кампаний;
- работа автономных продуктов;
- разработка AI.
Технологии машинного обучения напрямую связаны с улучшением качества жизни человека, поэтому существует большой запрос на цифровизацию многих сфер деятельности. Особенно она привлекает бизнес, ведь с помощью ML можно автоматизировать процессы, снизив нагрузку на сотрудников, а также привлечь новую аудиторию.


Виды ML
Обучение с учителем: системе предоставляется правильное решение поставленной задачи, от нее требуется выявить взаимосвязь путем концентрации на этапах получения ответа, такой способ зачастую используется в прогнозировании.
Без учителя: механизм обрабатывает большой массив данных, выявляя закономерности, по которым в дальнейшем модель сможет работать с новой информацией.
С подкреплением: условно это метод проб и ошибок, задача решается путем подбора среди разнообразных сценариев более оптимального.
Путь к оптимизации любой профессиональной деятельности
Несмотря на то, какому способу отдается предпочтение, итоговый результат в некоторых аспектах будет эффективнее человеческой деятельности:
- механизм не устает и может работать беспрерывно;
- минимизируется количество ошибок;
- обрабатывает огромные объемы данных;
- проводит их непредвзятую оценку.
ML – это путь к оптимизации работы предприятия. Сложные модели находят применение в сфере безопасности, промышленности и деятельности крупнейших холдингов. С его помощью алгоритмом происходит сбор, систематизация, анализ и обработка различных данных, а также создание отчетов на основе этих действий.
Многие фирмы, которые только начинают свое знакомство с machine learning, задаются вопросом по поводу целесообразности внедрения подобных механизмов. Для заказчиков определяющим фактором становятся практические преимущества.
Преимущества

Минимальное влияние человеческого фактора на все процессы, протекающие на предприятии, машина не упустит закономерности и тенденции, которые может пропустить человек.
01
Система полностью автоматизирована и не требует вмешательства для полноценной работы, оно заканчивается на этапе настройки.
02
Чем дольше она существует, тем больше развивается, а это значит, что с течением времени результаты станут только точнее.
03
Модель – это идеальное решение для взаимодействия с большими датасетами в любом формате.
04Принципы
Нейронные сети формируются путем загрузки размеченных датасетов, а программа проводит параллели и анализирует алгоритмы и закономерности. На выходе такая модель имеет базу, на основе которой может давать ответы на поставленные задачи, делать выборку данных или сопоставлять их. В ML реализовано непрерывное обучение, так как количество действий с базовой информацией напрямую влияет на точность анализа. У такой системы есть основные составляющие ее работы.
- Сеть начинает обучение с набора данных, также они являются средством пополнения ее базы знаний, поэтому их принято считать отправной точкой.
- Далее следуют признаки. Это метки для получения механизмом результатов и решения поставленных задач.
- Такие характеристики как скорость работы и точность ответов зависят от методов, которые модель использует для выполнения тех или иных действий.
Основной интерес к ML заключается в решении определенных бизнес-задач. Особая специфика подобных продуктов заключается в их многозадачности, что делает их универсальным решением для многих сфер деятельности.
Применение ML в различных отраслях

Минимизация простоев. Одной из глобальных проблем на предприятии может выступать простой в производстве. Как правило, подобный форс-мажор стоит компании больших денег. Продукты, созданные с использованием машинного обучения, будут незаменимы в сборе данных о показателях и предоставлении прогнозов по возможным поломкам, что позволит предотвратить простои. Разработка системы управления. При поддержке машинного обучения модель может управлять всем производством в целом. Например, она поможет снизить брак, оптимизировать время, затрачиваемое на определенные этапы, сократить расходы или автоматизировать производство. Безопасность. Системы проводят мониторинг оборудования и передают информацию об изменениях в его работе, предупреждая катастрофы. Поиск новых месторождений. Нефтегазовые и горнодобывающие промышленности часто сталкиваются с проблемами поиска новых месторождений. Сеть анализирует данные и строит модели, которые могут точно предсказать залежи полезных ископаемых.
01
Оценка кредитоспособности. Этот процесс занимает у менеджера много времени, также в нем зачастую допускаются ошибки. Алгоритм автоматизирует выдачу кредитов. Безопасность. Мошеннические операции – это проблема, из-за которой не только банки, но и их потребители могут потерять значительные суммы. Искусственный интеллект учится распознавать подозрительные операции и вовремя их блокировать.
02
Клиентский сервис. Этот пункт касается ускоренной регистрации пациентов на прием, что позволяет уменьшить очереди. Диагностика. Программы могут ставить предварительные диагнозы на основе загруженного набора симптомов.
03
Предсказание действий покупателя. Очень важно для предложения актуальных продуктов целевой аудитории. Прогнозирование спроса. Практически полностью автоматизирует процесс закупок на основе информации о действиях клиентов и остатков товара.
04Это лишь небольшой перечень применения ML-технологий. На сегодняшний день они могут быть органично внедрены в любую отрасль. Уже сейчас около 35% компаний используют машинное обучение, однако, эксперты выдвигают теорию, что уже к 2024 году эта цифра увеличится до 42%.
Инструменты
Разработка ML-продуктов включает в себя три этапа:
- сбор и обработка данных;
- обучение на основе полученной информации;
- оценка качества и создание ПО для использования.
Чтобы в кратчайшие сроки начать работу с датасетом, разработчики используют готовые фреймворки и библиотеки. Визуализация – это важный этап создания функционирующей системы, так как она отслеживает линейные закономерности и выделяет аномалии.
Специалисты отдают предпочтение определенному технологическому инструментарию:
- Microsoft Azure ML. Это платформа, которая позволяет создавать BI-системы с помощью облачных вычислений. Ее отличает простота и функциональность.
- RapidMiner. Несомненный лидер в области анализа данных. Среди плюсов – удобный интерфейс, который облегчает работу с ПО. Программа разрабатывалась непосредственно для машинного обучения.
- Apache Mahout. Предусматривает возможность масштабирования алгоритмов при machine learning.
- Caffe. Эта библиотека на основе C++, основная задача которой заключается в поддержании чистоты и скорости обработки данных. Большую популярность заслужила благодаря быстродействию и поддержке Python.
- OpenCV. Работает на основе С/C++, но сейчас переносится и на другие языки программирования. Выступает в качестве одного из основных инструментов для работы с визуализацией.
Несмотря на то, что программных продуктов в разы больше, именно эта пятерка заслужила уважение многих разработчиков.
Заключение
Крупные компании не жалеют инвестиций в развитие технологий на базе машинного обучения, ведь, как правило, они не просто очень быстро окупаются, но также предлагают новые подходы в автоматизации и оптимизации рутинной деятельности сотрудников. Несмотря на многие опасения конспирологов, машины не могут заменить человека. Вместо этого они становятся незаменимым соратником, который помогает специалистам решать сложные задачи.
Читайте также

Что такое линейная регрессия в машинном обучении

Модель разработки ПО по методу Agile
В мире программного обеспечения, где технологические тренды меняются с огромной скоростью, способность быстро реагировать на изменения становится ключевой для успеха. Именно здесь Agile-разработка вступает на арену, предлагая новый, гибкий подход к проектированию и созданию программных продуктов. Agile (что в переводе означает «гибкий») — это не просто методика, это философия разработки. В её […]

Кто такой IT архитектор
В эпоху цифровой трансформации, когда компании по всему миру активно внедряют сложные технологические решения для оптимизации бизнес-процессов, роль IT архитектора становится особенно значимой. Но кто же такой IT архитектор? Это не просто специалист, знающий последние технологические тренды. Это искусный мастер, соединяющий потребности бизнеса с возможностями технологий, создавая устойчивые и гибкие IT-решения. Этот профессионал […]
Остались вопросы?
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время