Сфера искусственного интеллекта многообразна. Она включает в себя множество самых разных направлений. Наиболее популярным является машинное обучение, которое направлено на разработку систем, способных обучаться на основе загруженной в них информации.
Говоря про искусственный интеллект, обычно подразумевают современные информационные системы, способные имитировать разум человека. Поэтому термин «машинное обучение», часто можно услышать в качестве синонима искусственного интеллекта. Однако между этими понятиями есть небольшая разница. Машинное обучение – это лишь одно из направлений развития ИИ. Сам искусственный интеллект куда более масштабен.
Машинное обучение уже давно прочно закрепилось в повседневной жизни человека. Без этой технологии невозможно представить социальные сети, финансовые услуги или интернет-магазины. Специальные алгоритмы делают взаимодействие человека и информационных систем максимально комфортным, безопасным и продуктивным. А ведь машинное обучение появилось совсем недавно, и его реальные возможности поистине безграничны.
Какие бывают разновидности машинного обучения
Машинное обучение построено на алгоритмах, которые делят на две большие категории: те, которые обучаются под присмотром человека и те, которые могут делать это самостоятельно. Отличие заключается в способе взаимодействия с информацией и ее последующей обработке.
Подконтрольное обучение
Обычно используется именно этот метод. У системы есть «куратор», который следит за ней и демонстрирует готовые результаты. Их и должен получить алгоритм в конце своей работы. Таким образом строится обучение. Данный процесс напоминает обучение ребенка, только вместо букваря и прописей используются специальные массивы данных с заранее известными результатами.
Самостоятельное обучение
Здесь система получает куда больше свободы. Она учится работать с алгоритмами и распознавать процессы самостоятельно. Человек осознанно не вмешивается в этот процесс. Данные специально не маркируются, а также полностью отсутствуют готовые результаты.
Если продолжить вышеупомянутое сравнение, то получается, что ребенок сам учится познавать окружающий его мир. Он сравнивает между собой цвета и формы, вырабатывает ассоциации и запоминает их. Учитель в этом процессе попросту не участвует. В итоге, ребенок должен научиться анализировать изображения, находить в них общее, группировать по определенному признаку и т.д.
Разновидности подходов
Чтобы понять, какой из подходов выбрать, необходимо обратить внимание на структуру информации, ее объем и пользовательские сценарии. Искусственный интеллект и машинное обучение успели отлично себя зарекомендовать в самых разных отраслях, где работать приходится с различными сценариями. Среди прочего можно выделить:
- гибкое ценообразование;
- поиск и выявление ошибок;
- формирование рекомендаций;
- работа с образами.
Кто работает с машинным обучением
Для разработки систем, способных обучаться, специалисту необходимо обладать глубокими математическими знаниями. Прежде всего речь идет про математический анализ, теорию вероятностей и статистику. Эти дисциплины тесно связаны со всем, что так или иначе относится к машинному обучению. Если разработчик обладает необходимой теоретической базой, то он сможет довольно быстро освоить инструменты, применяемые другими специалистами для обучения своих систем. От разработчика зависит, будет ли алгоритм обучаться под контролем или самостоятельно. После того, как модель создана, ее интегрируют в проект и настраивают. На первых этапах она может обучаться под присмотром человека, после чего разработчики разрешают ей развиваться самостоятельно.
Довольно часто граница между разработчиками и специалистами, занимающимися анализом информации, стирается. Первые, обычно, отвечают за синтез данных, полученных системой, а вторые – разрабатывают решения, которыми будут пользоваться конечные потребители. Если две эти дисциплины тесно взаимодействуют между собой, ценность проекта заметно возрастает.
Модели машинного обучения
Моделирование пожизненной ценности клиента
Данный аспект является одним из самых приоритетных, как для компаний, специализирующихся на интернет-продажах, так и для бизнеса, развивающегося в иных отраслях. Подобный формат подразумевает использование машинного обучения для поиска и последующего удержания важных и приоритетных клиентов. Специальные модели оценки позволяют детально изучить огромные массивы данных и найти потребителей, которые приносят наибольшую прибыль или являются амбассадорами определенного бренда.
Кроме этого, такая модель машинного обучения дает возможность спрогнозировать доход, который сможет принести в ближайшем будущем тот или иной заказчик. Это помогает компании сфокусироваться на категории потребителей, приносящей наибольший доход и выгоду. Для таких клиентов создаются персональные предложения, поощряющие взаимодействие с брендом. Кроме этого, при помощи моделирования можно повысить эффективность рекламных кампаний, следовательно, найти и привлечь новых заказчиков.
Моделирование оттока клиентов
Привлечь новых клиентов гораздо сложнее, чем удержать лояльность существующих. Поддержка степени удовлетворенности требует серьезных денежных затрат. Но даже стабильным финансированием не получится ускорить данный процесс. При помощи моделирования, бизнес может понять какие клиенты склонны к уходу и почему. В основе модели лежат алгоритмы, способные оценить большое количество разнообразных факторов и на их основе выдать конкретный результат. Опираясь на него, специалисты разрабатывают стратегии удержания для разных групп потребителей.
Анализируя причины оттока, компания может корректировать рекламные кампании, системы скидок и прочие маркетинговые мероприятия. Все это позволяет удержать и привлечь ценных заказчиков. Важно понимать, что современные потребители привыкли к широкому ассортименту и средствам моментального сравнения цен. В таких условиях необходимо пользоваться динамическим ценообразованием. В противном случае компания рискует стать неконкурентоспособной или просто отстать от актуальных рыночных тенденций. Проще говоря, цена на товар должна формироваться в зависимости спроса на него.
Подобный гибкий подход крайне требователен к качеству используемой стратегии машинного обучения. Кроме этого компания должна обладать большой базой данных, относительно готовности потребителей платить определенную цену за товар или услугу в той или иной ситуации. Разработка моделей динамического ценообразования – сложный и трудоемкий процесс, однако некоторые логистические компании и авиаперевозчики успешно их внедрили.
Распределение клиентов по принципу сегментации
Главная задача маркетинга – предложить потребителю нужный товар в нужный момент. Совсем недавно для достижения этой цели маркетологам приходилось надеяться исключительно на свою интуицию. Руководствуясь ей, специалисты распределяли заказчиков по разным сегментам.
Сегодня от подобных действий отказываются в пользу алгоритмов машинного обучения, которые автоматически распределяют покупателей на группу. Вместо интуиции используются вполне реальные метрики, такие как:
- демографические характеристики;
- поведенческие особенности;
- предпочтения заказчиков.
Данные характеристики соотносят с алгоритмами поведения, после чего система создает точные и эффективные маркетинговые кампании. Благодаря им повышаются продажи, что в очередной раз доказывает их превосходство над кампаниями, имеющими общую направленность.
Чем больше данных и сложнее алгоритмы, тем выше степень персонализации. В результате бизнес максимально точно определяет свой идеальный сегмент потребителей.
Классификация изображений
Сферы применения машинного обучения не ограничиваются интернет-продажами или финансовыми услугами. Технология активно используется в образовании, строительстве, здравоохранении и энергетике. Алгоритмы могут быть настроены на классификацию различных образов и последующего присвоения им определенных меток из заранее подготовленного набора. Например, благодаря этому инженеры могут получать трехмерные планы, созданные на основе чертежей всего в двух проекциях.
С задачей классификации образов отлично справляются нейронные сети, которые относятся к области глубокого изучения данных. Они научились определять такие характеристики как: степень яркости и освещенности, размер, глубина цвета, ракурс, шумы и помехи, масштаб и многое другое. Нейронные сети демонстрируют хорошие результаты даже при наличии второстепенных факторов. Алгоритмы могут изменять изображение таким образом, чтобы оно соответствовало всем предъявляемым требованиям.
Рекомендательные системы
Сопутствующие продажи и качественное обслуживание сегодня у всех ассоциируется с системами рекомендаций. Например, Netflix обладает собственной системой, на которой зарабатывает порядка одного млрд. долларов ежегодно. Многие эксперты и аналитики заявляют, что таким образом известный стриминговый сервис увеличивает свою прибыль в среднем на 30% в год.
Алгоритмы машинного обучения интегрируются в системы рекомендаций для анализа больших объемов данных. Полученные результаты помогают спрогнозировать реакцию потребителя на содержание или товар. На основе этого механизма строится система предложений, которая улучшает уровень обслуживания, увеличивает количество пользователей или клиентов, а также способствует снижению оттока.
Как можно использовать возможности машинного обучения
Сегодня искусственный интеллект внедряют в самые разные бизнес-сценарии. Так происходит из-за большого числа конкурентных преимуществ. Главным из них является ускоренный процесс принятия важных решений, а также возможность быстро окупить затраты за счет автоматизации большого количества бизнес-процессов. Добиться такого результата удалось благодаря улучшению качества взаимодействия.
По словам многих экспертов, большинство проблем, с которыми сталкивается бизнес, возникают из-за отсутствия сотрудничества. Интеграция с машинным обучением способствует внедрению принципиально новых моделей данных, которые лучше организовывают рабочий процесс. Иными словами, машинное обучение – это эффективный инструмент сотрудничества, который позволяет различным подразделениям работать более слаженно, что положительно отражается на итоговом результате.
К примеру, специалисты юридического отдела регулярно сравнивают между собой различные показатели. Иногда это занимает большую часть рабочего дня. Поскольку данная задача нетребовательна к интеллектуальным способностям, поэтому с ней вполне справится ИИ. Внедряя машинное обучение в юридический отдел, компьютер берет выполнение рутинных процессов на себя. В результате, у сотрудников появляется время для решения более важных задач, за счет чего эффективность и результативность работы повышается.
Возможности современных систем
Во многом машинное обучение стало востребованным благодаря точности прогнозирования. До его появления бизнесу приходилось полагаться на данные прошлых лет. Сегодня в этом нет необходимости. Алгоритмы работают со сложными инструментами анализа и прогнозирования. Теперь компании могут действовать с упреждением, а не надеяться на устаревшие сведения.
Искусственный интеллект и машинное обучение оказались крайне полезными в сфере технического обслуживания разного оборудования, которое применяется промышленными и производственными компаниями. Например, в нефтяной отрасли алгоритмы помогают специалистам определять буровые вышки, нуждающиеся в срочном ремонте.
Данный подход позволяет повысить производительность, снизить износ техники, продлить сроки и минимизировать возможные несчастные случаи. Тем самым компания повышает эффективность своей работы и степень соответствия предписанным нормам, а также защищает себя от претензий и ЧП.
Плюсы предиктивного обслуживания справедливы для сферы управления складскими запасами и организации труда. Предиктивное техническое обслуживание позволяет избежать простоев, сократить объемы капиталовложений, более точно подходить к вопросу закупки комплектующих и снизить операционные расходы.
Потенциал машинного обучения
Искусственный интеллект и машинное обучение дали возможность компаниям увеличить свой доход за счет извлечения добавочной стоимости из больших массивов данных, которыми располагает бизнес. Однако для реализации имеющегося потенциала необходимо внимательно относится к работе с бизнес процессами. Они должны быть максимально эффективными и не содержать ничего лишнего.
Чтобы машинное обучение работало во благо компании, рекомендуется создать единую платформу. С ее помощью получится развернуть серьезную модель и тем самым автоматизировать выполнение рутинных операций. Если выбранное программное решение полностью соответствует требованиям и задачам бизнеса, то компания может собрать все что связно с data science в одном месте. Это очень удобно и практично с точки зрения дальнейшей работы. Кроме этого, компания получает возможность централизованного управления большим объемом информации.
