Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це наука про розробку алгоритмів і статичних моделей, призначених для навчання штучного інтелекту самостійній роботі. Вони дозволяють комп'ютерним системам виконувати покладені завдання, спираючись на шаблони чи логічні висновки.

Наука відкрила нові можливості для комп'ютерів у галузі вирішення завдань, які раніше могла виконувати лише людина. Головне завдання машинного навчання: навчити комп'ютерну систему складати точні прогнози виходячи з наданих даних. Це суттєво підвищує потенціал штучного інтелекту, а його роль у розвитку сучасного бізнесу стає практично незамінною.

Машинне навчання допомагає компаніям зростати, розв'язувати проблеми та знаходити нові джерела доходу. Аналіз даних один із важливих напрямів у цій галузі, воно дозволяє автоматизувати та оптимізувати процес. Machine Learning може використовуватись у будь-якому робочому процесі. Це стосується не тільки традиційної ділової частини, а й досліджень, виробничої частини. ML представлено широкою різноманітністю методів, незмінним залишається лише принцип функціонування.

Принцип роботи машинного навчання

В основі машинного навчання математичний зв'язок між вхідними та вихідними даними. Алгоритм генерує відомості про цей взаємозв'язок на основі необхідної кількості даних, оскільки не має раніше отриманих відомостей про неї. Тобто алгоритм має такі важливі компоненти:

• дані, чим їх більше, тим ефективнішим буде машинне навчання;
• ознаки, пов'язані з параметрами, на яких здійснюється машинне навчання;
• алгоритми – це ті методи Machine Learning, від яких залежить точність, швидкість та розмір готової моделі.

Методів машинного навчання досить багато. З усіх чинних видів 2 з них особливо популярні та визнані класичними:

• З учителем. Дані вже містять правильну відповідь, відповідно алгоритму залишається тільки виявити взаємозв'язки. Іншими словами, процес нагадує пізнання навколишнього світу дитиною, де алгоритм і є сам малюк. У результаті цей тип допомагає вибудувати коректні прогнози й моделі, а його функціональні завдання входить регресія, прогнозування, класифікація і ранжирування.
• Без вчителя. Алгоритму цього необхідно самостійно обробляти велику кількість даних, щоб виявити закономірності. Потім їх необхідно інтерпретувати та систематизувати. Крім цього, алгоритм вибудовує довірчі області, скорочує розмірності та заповнює пропущені значення.

Є ще один не менш популярний тип – навчання з підкріпленням. Алгоритму необхідно знайти оптимальні дії, при цьому сценарії можуть бути різними. Наслідки від вжитих заходів може бути як короткостроковими, і довгостроковими. Нижче схематично представлений повний перелік видів ML.

Для реалізації принципу роботи машинного навчання використовуються різні мови: R, Julia, Scala та Python. Середовище розробки також досить варіативне: Visual Studio, Jupyter, R-Brain, PyCharm.

За прогнозами до 2025 року близько 50% процесів у галузі обробки та аналізу даних будуть повністю автоматизовані за допомогою штучного інтелекту. Машинне навчання вже давно є частиною повсякденного життя. Це сучасний крок у розвитку бізнесу, а іноді навіть революція у різних сферах нашого життя.