Машинное обучение и анализ данных в мобильных приложениях

Машинное обучение или Machine Learning (ML) – технология, которая меняет наш мир и существующую реальность буквально на глазах. Внедрение анализа данных компьютерами в автоматическом, обучающемся режиме позволяет устройствам эффективно работать с огромными массивами информации, на ее основе принимая правильные решения, логика которых построена на обнаруживаемых закономерностях.

Машинное обучение – это не часть искусственного интеллекта, но одна из технологий, позволяющих создать его. Многим кажется, что самостоятельно обучающиеся компьютеры – это что-то фантастическое при существующем уровне развития технологий или, по крайней мере, доступное только спецслужбам и тайным государственным, крупнейшим корпоративным структурам. На самом деле это технология, с которой большинство людей сталкиваются чуть ли не ежедневно. Можно сказать даже больше – приложения с элементами машинного обучения уже сейчас установлены и используются на миллионах смартфонов во всем мире.

Вот только некоторые примеры использования машинного обучения:

• Беспилотный автомобиль от Google, которая совершенствуется именно на основе этой технологии.

• Алиса от компании Яндекс, созданная и развиваемая с использованием методик машинного обучения.

• Системы онлайн-рекомендаций, используемые Amazon и Netflix – они также самостоятельно учатся на основе взаимодействия с пользователями.

• Чат-боты Facebook, которые постоянно учатся, общаясь с посетителями.

• Twitter использует машинное обучение для анализа в системе отзывов.

И таких примеров множество. К их числу можно отнести мобильные приложения, которые искусственно старят лицо, распознают текст и многое другое.

Машинное обучение – технология обработки и анализа данных, являющаяся частью искусственного интеллекта в его современном понимании. Представляет собой набор алгоритмов, выстроенных на аналитической модели. Все строится на том, что машина может самостоятельно или с минимальным человеческим участием обучаться, накапливая и исследуя данные, выявляя закономерности и на их основании принимая решения.

Современное машинное обучение серьезно отличается от того, которое существовало на начальном этапе создания технологии. Теперь компьютер обрабатывает и анализирует не только чистую информацию, но и образы – несоизмеримо более сложные ее виды. В последние годы вообще наблюдается стремительный прогресс в развитии этой технологии, а внедрение машинного обучения давно вышло на массовый, промышленный уровень, хоть в большинстве своем люди об этом даже не подозревают.

Тем не менее, в нынешнем виде технологии машинного обучения не позволяют создать искусственный интеллект в качестве аналога человеческому. Машина все равно основывается на существующей и накопленной информации в своих решениях, пока что не обладая способностями к полноценному творчеству, хоть по заверениям ученых подошла к этой черте вплотную.

Сейчас параллельно развиваются две технологии анализа данных в рамках машинного обучения.

Человек создает модель, позволяя машине оперировать известными входными и выходными данными, опираясь на заранее заложенную информацию. Система использует маркированные примеры, но в то же время находит закономерности самостоятельно. Эта технология отлично подходит при необходимости поиска решения, опираясь на большие массивы информации, которые человек переработать не в силах, а для компьютера такая задача не покажется даже слегка сложной.

В рамках данного подхода системе предоставляется объем не маркированных данных, которые она исследует самостоятельно в поисках закономерностей и требуемых алгоритмов. Технология более сложная, но в перспективе именно на ее основе можно будет создать более свободный ИИ.

В целом, технологии машинного обучения очень перспективны, причем прямо сейчас. Их развитие, если будет настолько же стремительным, как в последние годы, позволит создать доступный искусственный интеллект, который будет существовать не только в суперкомпьютерах, а в каждом мобильном устройстве.

Использование машинного обучения на практике уже перестало быть обсуждаемым или спорным вопросом, поскольку оно уже широко внедрено. Выше перечислены только наиболее известные примеры внедрения и успешного применения данной технологии. Уже сейчас она широко применяется или активно внедряется и в других сферах.

Например, возможности не просто обработки больших массивов данных, а ах самостоятельного анализа компьютером, очень востребованы в финансовом секторе. В середине двадцатого века математики разработали алгоритмы познания и предсказания поведения финансового рынка, их современные коллеги пошли дальше, и научили анализировать машины. Это касается не только анализа биржевых тенденций, но и гораздо более приземленных, тем не менее, очень важных задач. Например, программа с машинным обучением сможет анализировать клиентов банка, самостоятельно оценивая риски и создавая отчеты об их благонадежности.

Для правительственных структур, традиционно тонущих в противоречивой информации из множества источников, ПО на основе машинного обучения станет той системой, которая будет выявлять мошеннические схемы, возможности утечки данных, определять рациональные способы экономии и выполнять множество других важных задач. Все это не просто реализуемо при существующих технологиях, а уже внедряется во многих странах.

Системы машинного обучения полезны и в здравоохранении. В больницах сейчас используется масса цифрового оборудования, генерирующего данные. Если их будет обрабатывать самостоятельно обучающаяся программа, она в перспективе сможет отказать неоценимую помощь в установлении более оптимальных методик диагностики и лечения, контроля над состоянием пациента, предупреждении кризисов и многом другом.


В розничной торговле машинное обучение уже давно активно внедряется. Например, интернет-магазин или его приложение, которое присылает вам предложения по товарам. Наверняка, вы неоднократно удивлялись актуальности таких рассылок. А все очень просто – здесь тоже задействованы самообучающиеся алгоритмы. Они оценивают покупки отдельных людей, возрастных и социальных групп, учитывают множество параметров, и в результате формируют именно те предложения, которые будут потенциально интересными.

Разработчики устройств под управлением iOS и Android начали осваивать машинное обучение первыми среди всех на мобильном рынке, что не удивительно, учитывая ресурсы и возможности, как Google, так и Apple. Эта технология была быстро признана перспективной и даже революционной для мобильных приложений, специализирующихся на распознавании лиц и изображений, обработки и анализа данных, классификации, построении прогнозов и многом другом.

В результате появился новый класс приложений, отличающихся от остальных наличием интеллектуальной составляющей. Сейчас к нему можно отнести многое, начиная с фитнес-трекеров, заканчивая системами распознавания лиц и т.п. Популярностью пользуются приложения с возможностью автоматической кастомизации, то есть, подстраивающиеся под пожелания и запросы пользователей. Программы для распознавания текста давно стали распространенными и приносят очевидную пользу. Также популярны приложения для распознавания мультимедийного контента, а ПО, которое анализирует лица и накладывает на них макияж, изменяет возраст или делает что-то другое, регулярно взрывает рынок.

Все это только малая часть тех направлений, для которых можно создавать интеллектуальные приложения с использованием элементов машинного обучения. Возможности здесь, если и не безграничны, то точно весьма обширны.

Можно с уверенностью утверждать, что за приложениями с машинным обучением в большинстве направлений будущее. По крайней мере, до тех пор, пока будет изобретена еще более совершенная ступень на пути к созданию полноценного искусственного интеллекта.