ML-модель: как это работает на практике — пошаговая инструкция для старта вашего проекта

Machine Learning — это способ обучения искусственного интеллекта через шаблоны и примеры. Помогает автоматизировать рутинные задачи, улучшить качество прогнозирования, оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность принятия решений на основе данных. В статье рассказываем, где применяется машинное обучение, как оно устроено и даем пошаговую инструкцию, как его реализовать.

Почему ML важен для современных проектов

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это метод обучения искусственного интеллекта без программирования и конкретных инструкций. Применяются исключительно логические команды и шаблоны, то есть образцы того, как аналогичные задачи решались человеком. Вместо четкого «сложи два числа», системе демонстрируют пример и просят выполнить схожее действие.

Такие шаблоны называются датасетами. Они помогают разработчикам настраивать алгоритмы, прогнозировать результаты, масштабировать процессы. Например, рекомендации онлайн-кинотеатров строятся на предпочтениях пользователя и большой выборке похожих на него людей. Один человек не способен анализировать тысячи данных, реализовывать однотипные операции, чтобы выдать релевантную подборку фильмов и сериалов. Машинное программирование помогает ИИ освоить ряд команд и улучшать выполнение.

Принцип работы ML основан на трех компонентах:

• Данные. Нейросети обучаются на больших объемах структурированных и неструктурированных данных — примеры, вычисления, статистическая информация. Эти сведения используются для выявления закономерностей и построения моделей.
• Признаки. Представляют собой отдельные характеристики или атрибуты данных. Необходимы для идентификации и классификации объектов.
• Алгоритмы. Применяются для обучения и прогнозирования. Помогают нейросетям находить логические связи в данных, делать прогнозы.

Понятие Machine Learning изобрел американский программист Артур Самуэль в 1959 году. Он разработал программу-игру в шашки, которая научилась самостоятельно делать ходы и обучаться. Но до этого момента уже существовал ИИ. В 1958 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт изобрел систему, которая прогнозировала погодные изменения. Программа не получила развитие из-за критики коллег.

В 2011 году наступил новый этап в истории машинного обучения. Появилось подразделение Google Brain, проводившее проекты с искусственным интеллектом. Позже аналогичные отделы открыли Amazon, Microsoft.

Значение ML:

• Учит компьютер думать самостоятельно, делать логические вывод и развивать мышление.
• Помогает создавать полезные программы и сервисы, связанные с навигацией, производством, безопасностью.
• Помогает тратить меньше времени на обучение нейросети, которая сама анализирует ошибки и находит лучшие пути решения задачи.

Сферы использования c примерами:

• Финансовые структуры. Есть программы, который вычисляют кредитный рейтинг клиента, анализируют платежеспособность, принимают решение об одобрении или отклонении запроса на получение денег.
• Рекламное продвижение. Благодаря обученной нейросети таргет настраивают точнее, маркетинговые кампании становятся эффективнее.
• Сельское хозяйство. С помощью ML разработчики создали алгоритмы, которые оценивают состав земли, выясняют, какой объем удобрений нужен для улучшения состояния.
• Голосовые помощники. Технология распознавания речи помогает нейросети быстро обрабатывать запросы пользователей, находить нужную информацию, понимать задачи.
• Медицина. ML-продукты помогают совершать открытия. ИИ уже изобрел новый антибиотик, работает со структурой белка.

Виды ML:

• С учителем. В ходе обучения компьютеру указывают на правильные ответы.
• Без учителя. Нейросеть самостоятельно ищет взаимосвязи между большим объемом разрозненных данных. Часто применяется для выдачи рекомендаций онлайн-магазинов.
• С подкреплением. ИИ обучается через ошибки. Верные и неверные решения фиксируются, чтобы улучшить алгоритмы.

Существует также глубокое обучение (Deep Learning), которое считается подмножеством машинного программирования. Технология построена на нейронных сетях, которые учатся анализировать сотни признаков, отличать объекты, делать выводы. Применяется для машинного перевода, распознавания лиц, речи, изображений.

Источник: ru.freepik.com

Как выбрать подходящий ML-фреймворк

Выбор подходящего ML-сервиса зависит от нескольких факторов:

• Задача. Например, классификация, регрессия, кластеризация.
• Язык программирования. Два популярных языка в области машинного программирования — это Python и R.
• Масштабируемость. Рассмотрите объем данных, который способен обработать фреймворк.
• Интеграция с другими инструментами и библиотеками.

Популярные ML-фреймворки:

• TensorFlow. Самый распространенный. Программа с открытым исходным кодом, поддерживает глубокое обучение. Требует большой объем видеопамяти. Сложен в применении.
• PyTorch. Фреймворк с открытым исходным кодом, прост в использовании. Плохая документация.
• Keras. Написан на Python, удобен в применении, не подходит для масштабных проектов.
• Darknet. Написан на C, быстрый, простой. Узкоспециализирован.

Как подготовить данные для обучения

Пошаговая инструкция, как собрать данные для ML-проекта:

1. Определите, какая информация требуется. Исходите из задач.
2. Перечислите значимые критерии для алгоритмов.
3. Осуществите разметку (ограничительные рамки или трехмерные кубы). Для каждой области данных обозначьте правильный ответ, чтобы ИИ могла проанализировать и увидеть связи.
4. Привлеките узконаправленных специалистов для составления разметки. Если область нейросети связана с медициной, необходима консультация врача, чтобы настроить параметры и признаки верно.
5. Проверьте разметку на наличие ошибок. При большой количестве информации есть вероятность недочетов, которые негативно скажутся на работе системы.

Как обучать и тестировать ML-модель

Шаг 1. Определитесь с ML-моделью

• Классификация. Анализирует через деление на признаки. Применяется спам-фильтрами, при распознавании языков.
• Регрессия. Отражает линейную зависимость между объектами, предполагает присвоение цифрового значения предметам. Используется для прогнозирования цен акций, дорожных пробок.
• Кластеризация. Помогает компьютеру без указанных признаков осуществить классификацию. Применяется при сжатии картинок, нахождении сбоев в ботах.

Шаг 2. Установите тип обучения

• С учителем — для классификации и регрессии
• Без учителя — для классификации
• С подкреплением — для кластеризации.

Шаг 3. Выберите алгоритмы решения задач в зависимости от целей. Например, для классификационных моделей используется Naive Bayes, Decision Trees, AdaBoost, а для кластеризации — сингулярное разложение, DBSCAN.

Шаг 4. Проверьте модель на тестовом наборе данных, которые ранее не использовались для обучения.

Шаг 5. Оцените производительность с использованием метрик, соответствующих задаче.

Шаг 6. Изменяйте параметры модели или выбирайте другие модели для улучшения ее производительности.

Шаг 7. Повторяйте процесс обучения и оценки, пока не достигнете удовлетворительных результатов.

Источник: ru.freepik.com

Как развертывать ML-модель и интегрировать ее в продукт

Развёртывание модели машинного программирования и интеграция в проект — важные этапы в процессе создания реальных приложений на основе алгоритмов ML.

Шаги, которые нужно выполнить:

1. Подготовить модель. Убедитесь, что она обучена на достаточном объёме данных, протестирована и оценена на соответствующих метриках качества.
2. Выбрать платформу, на которой будет развёрнута модель. Это может быть облачная платформа (например, AWS, Yandex DataSphere, Google Cloud), локальные серверы или кластеры.
3. Провести развертывание. Загрузите модель на выбранный сервис. В зависимости от платформы может потребоваться создание контейнера Docker, веб-сервиса для доступа к модели по HTTP.
4. Создать API для взаимодействия с моделью. API предоставляет методы для загрузки данных, отправки запросов на предсказание и получение результатов.
5. Провести тестирование развёрнутой модели. В случае обнаружения ошибок или несоответствий проведите отладку и исправьте проблемы.
6. Мониторить работу модели в продакшене, чтобы выявлять и устранять сбои своевременно. При необходимости выпускайте обновления модели, чтобы улучшить качество и добавить новые функции.
7. Интегрируйте в продукт или приложение. Это может включать создание пользовательского интерфейса, добавление автоматического вызова модели в рамках бизнес-процессов.

Главное, что нужно знать

1. Машинное обучение помогает научить нейросеть думать самостоятельно, принимать решения, анализировать данные и ошибки.
2. Понятие Machine Learning внедрил американский исследователь Артур Самуэль в 1959 году.
3. ML-project применяется в разных сферах: банки, маркетинг, производство, медицина.
4. Виды машинного обучения: с учителем, без учителя, с подкреплением, глубокое обучение.
5. Чтобы выбрать подходящий ML-фреймворк, нужно учитывать задачу, подходящий язык программирования, масштабируемость системы, ее интеграцию с другими инструментами. К популярным относятся: TensorFlow, PyTorch, Keras, Darknet.
6. Для Machine Learning, нужно: собрать данные, подготовить значимые критерии, провести разметку, указать правильные ответы (в зависимости от типа ML), определиться с моделью и алгоритмами, протестировать систему, устранить ошибки, развернуть модель и интегрировать в проект.