Технологии ML при создании продукта

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.

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.

Принципы

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.

1. Сеть начинает обучение с набора данных, также они являются средством пополнения ее базы знаний, поэтому их принято считать отправной точкой.
2. Далее следуют признаки. Это метки для получения механизмом результатов и решения поставленных задач.
3. 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.

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:

1. Microsoft Azure ML. Это платформа, которая позволяет создавать BI-системы с помощью облачных вычислений. Ее отличает простота и функциональность.
2. RapidMiner. Несомненный лидер в области анализа данных. Среди плюсов – удобный интерфейс, который облегчает работу с ПО. Программа разрабатывалась непосредственно для машинного обучения.
3. Apache Mahout. Предусматривает возможность масштабирования алгоритмов при machine learning.
4. 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.
5. 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.