овали машину для игры в шахматы ChipTest. Она стала прототипом суперкомпьютера Deep Blu...
овали машину для игры в шахматы ChipTest. Она стала прототипом суперкомпьютера Deep Blue, который в 1996 году впервые обыграл чемпиона мира по шахматам. До этого алгоритмы уступали человеку — они хорошо просчитывали ходы, но не обладали интуицией. Deep Blue, благодаря мощности и более сложным алгоритмам, смог проанализировать огромное количество вариантов и одержать победу. После этого история машинного обучения пошла по нарастающей. В 2011 году Google основал подразделение Google Brain для исследований в области ИИ. Через три года собственные платформы машинного обучения появились у Amazon и Microsoft. Тогда же была разработана система DeepFace, научившаяся распознавать лица на фотографиях с точностью 97%. В 2020 году алгоритм AlphaFold от DeepMind решил одну из сложнейших биохимических задач — смоделировал процесс сворачивания белка. Над этой проблемой ученые бились больше 50 лет, и ее решение открыло новые возможности для лечения болезни Паркинсона, Альцгеймера и других заболеваний. Методы машинного обучения Способы обучения машин делятся на несколько основных категорий. Выбор метода зависит от того, какие данные есть и что именно нужно получить. Обучение с учителем. Используются размеченные данные. Верный ответ есть в каждом примере. Ключевая задача алгоритма — понять, как признаки связаны с ответом, чтобы потом предсказывать его для новых данных. Например, на тысячах фотографий, где области с автомобилями выделены прямоугольниками, модель учится сама находить машины на любых снимках. Этот метод применяется для классификации (определить, кошка на фото или собака) и регрессии (предсказать цену квартиры по ее параметрам). Обучение без учителя. Данные не размечены, правильных ответов нет. Машина сама ищет скрытые структуры и группирует объекты по похожим признакам. Например, алгоритм может проанализировать поведение покупателей интернет-магазина и выделить группы: молодые мамы, студенты, пенсионеры — хотя никто не подсказывал ему эти категории. Этот метод применяют для кластеризации, сжатия данных, сегментации рынка. Есть также полу-обучение — когда у части данных есть метки, а у части нет. Обучение с подкреплением. Модель взаимодействует со средой и получает новые знания методом проб и ошибок. За правильные действия она получает вознаграждение, за неправильные — штраф. Так работают программы, играющие в шахматы, беспилотные автомобили, роботы-пылесосы. Алгоритм сам выбирает стратегию, чтобы максимизировать выгоду. Есть несколько основных методов машинного обучения: с учителем, без него, с подкреплением, ансамблевое и глубокоеИсточник: Magnific Ансамблевые методы. Несколько алгоритмов объединяются в группу и исправляют ошибки друг друга. Стекинг обучает разные модели по отдельности и передает их результаты финальному алгоритму. Беггинг многократно обучает одну модель на случайных выборках и усредняет ответы. Бустинг выстраивает алгоритмы последовательно, где каждый новый уделяет особое внимание ошибкам предыдущего. Нейросети и глубокое обучение. Самый сложный уровень машинного обучения. Нейросети моделируют работу человеческого мозга: множество связанных нейронов образуют слои, через которые проходит сигнал. Каждая связь имеет свой вес, который настраивается в процессе обучения. Сверточные нейросети научились распознавать изображения, рекуррентные работают с текстами и речью. Глубокое обучение использует многослойные нейросети, способные выделять абстрактные признаки — от линий и углов до сложных объектов. Чтобы понять, насколько хорошо модель научилась, ее проверяют на отдельных новых примерах, с которыми она ранее не взаимодействовала. Если модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых, это признак переобучения — она не выявила закономерность, а просто запомнила конкретные примеры. Качество модели обычно измеряют числами — например, точностью, f‑мерой или средней ошибкой: чем выше эти метрики на новых данных, тем увереннее можно сказать, что модель нашла настоящую закономерность, а не просто запомнила при