Роботы не ходят в школу: как учатся машины будущего

Робототехника сегодня интересна каждому человеку, не безразличному к цифровым достижениям цивилизации. 

4 причины разобраться в машинном обучении

1.Эксперты в сфере больших данных и топ-менеджеры компаний утверждают, что машинное обучение в 60% случаев помогает извлекать более качественную информацию.48% кейсов приходит на увеличение продуктивности и ускорение процессов. 46% респондентов таким образом сократили ненужные выплаты. А 31% среди всех, кто внедрил искусственный интеллект, теперь более эффективно работает с данными. 

2.65% организаций, которые только планируют ввести машинное обучение в спектр своей деятельности, уверены: технологии помогут быстрее и лучше принимать решения. А ведь без этого свойства развивать бизнес невозможно. 

3.74% опрошенных считают технологию машинного обучения революционной. Ведь в этой сфере скрыт необыкновенный потенциал трансформировать саму суть работы в различных индустриях. 

4.На методологию глубокого обучения придется 40% валовой годовой стоимости, созданной всеми технологиями аналитики. Это относится к трем разновидностям нейронных сетей.  

•В искусственных нейронных сетях сигнал идет поступает от входного слоя к выходному.

•Рекуррентные нейронные сети предполагают обработку естественного языка, с учетом, что все входы и выходы остаются независимыми. 

•Сверточные нейронные сети настроены на распознавание образов, обратных связей в этой системе нет, а в качестве обучения чаще всего выбирают метод обратного распространения ошибки. 

Как насчет кибербезопасности?

Искусственный интеллект и его класс машинное обучение функционируют так. ИИ обучается на основании опыта, полученного благодаря испытанию основных параметров окружающей среды. И адаптируется к этому опыту. Так что, однозначно, ИИ собирает и сохраняет все данные пользователей, которые живут в непосредственной близости к машинам.

ИИ владеет информацией, записанной в вашей медицинской карточке. Машина в курсе геолокации, предпочтений и истории поиска пользователя. Поэтому, если вы каждый день сталкиваетесь с темой машинного обучения, следите за сохранностью трафика, чтобы не пострадать от утечки DNS. Например, ExpressVPN поясняет в инструкции, что при подключении к виртуальной приватной сети владельцы DNS-серверов, к которым вы обращаетесь, не перехватят список сайтов, которые вы посещаете. 

Но так ли часто мы сталкиваемся с искусственным интеллектом и машинным обучением в нашей жизни? Однозначно, да — если вы пользуетесь картами Google и умными ответами на электронные письма, установили анти-спам, проявляете активность в приложениях для предотвращения мошенничества в онлайн-банкинге, используют технологии для перевода снимка чеков в текстовый формат и проверять на наличие плагиата. 

Кто умнее — человек или машина?

Машинное обучение можно сравнить с тем, как учатся дети. Судите сами: мама не скажет дошкольнику: «Смотри, это сложноподчиненное предложение русского языка с некоторыми эпитетами…» Вместо этого, мать будет показывать примеры, картинки, мультфильмы, на собственном опыте демонстрируя, как можно описывать происходящие события. Это легко представить? Так же учатся и машины. Люди демонстрируют им конкретные примеры.

Еще в 1972 году американский ученый из университета Карнеги-Меллон Том Митчелл объясняет, что такое машинное обучение. Компьютер учится, получая определенный опыт, по отношению к конкретной задаче, с учетом некой метрики качества (М). Чем больше опыта получено, тем выше качество. Предположим, мы учим машину играть в Minecraft, и чем больше часов этому посвящается, тем более отточенными станут навыки машины. Но представим обратную историю. Вы стремитесь научить машину компьютерной игре. Проходят часы, а машина не начинает играть лучше. Если так происходит, значит, опыт, который машина пытается получить в этом случае, не влияет на улучшение качества. Значит, здесь уже речь не идет о машинном обучении.

Как это конкретно работает?

•С помощью машинного обучения мы можем спрогнозировать, сколько времени пользователь проводит на сайте. В качестве метрики для определения эффективности работы возьмем относительную разницу между цифрами, которые есть на практике, и теми показателями, которые выдает код. 

•Машинное обучение позволяет решить задачу классификации. К основному показателю отнесем некое число объектов, в отношении которых мы верно решили задачу. Например, мы хотим рассортировать людей, страдающих от определенного заболевания, и нам нужно определить, болен ли человек или нет. Тогда мы берем определенную метрику качества, относительное количество людей, которых мы правильно угадали, что они являются здоровыми, и на основании этого делать выводы.