Machine learning, или т.нар. машинно обучение, е една от най-нашумелите сфери на изкуствения интелект днес, пресечна точка на математика и програмирането. Ако се стремиш да навлезеш в света на изкуствения интелект, това е разклонение на AI, през което непременно трябва да преминеш. Не пропускай възможността да се включиш и в курса Machine Learning – септември 2022, по повод който днес ще си говорим по-подробно за машинното обучение.

Значението на сферата непрекъснато нараства, особено за индустрии като здравeопазването, киберсигурността, електронната търговия, финансите, областта на маркетинга и социалните мрежи и още. Приложението на машинното обучение е на практика неограничено, а в следващите редове ще видим по-подробно какво представлява и къде и как оказва най-голямо влияние.

Какво е machine learning?

Machine learning е процес, при който машините се „учат“ и подобряват работата си, базирайки се на опит, автоматично. С други думи, не са били предварително програмирани, за да изпълнят определена цел, и имат способността да се самообучават.

По този начин, машините могат да се учат от предишен опит и данни, за да правят прогнози. Човешката намеса е минимална. Вместо това се разчита на алгоритми за машинно обучение, в комбинация с основни типове задачи, чрез които се представят реалните проблеми. Именно с тях ще се запознаеш и приложиш на практика и по време на предстоящия курс, ще научиш кога да използваш алгоритмите, как да ги тестваш и обучаваш, и още.

Днес, машинното обучение играе водеща роля в разрастващата се област на data science. Чрез приложението на статистически методи, алгоритмите се научават да откриват модели и да достигат до ключови изводи при работата с огромно количество данни и data mining проекти. Но как всъщност се осъществява самият процес по обучение, за да носи стойност на широк кръг от индустрии, ще видим в следващите редове.

Основни принципи на machine learning

Както споменах, machine learning е процес с минимално човешко участие. Въпреки това, различаваме три основни принципа според подхода, който възприемаш:

Източник: WordStream

1. Supervised learning – надзираваното обучение (или обучение с учител) инкорпорира както входящи данни, така и желания резултат. Обучаваш алгоритмите чрез налични данни и очакваш в резултат машината да направи прогнози, свързани с нови данни. Пример за това е регресионният анализ.
2. Unsupervised learning – ненадзираваното обучение (или обучение без учител) премахва намесата ти. Алгоритмите разполагам само с входни данни и търсят модели и клъстери в тях. Пример за това е клъстерният анализ.
3. Reinforcement learning – или обучение с утвърждение е вид unsupervised learning. Програмата се учи непрекъснато, например подобно на теб, когато се обучаваш в сферата на machine learning.

Това е много малка част от знанията и уменията, които ще бъдат засегнати по време на курса и ще имаш възможност да развиеш. Всички тези принципи и основните алгоритми, с които се използват, ще бъдат разгледани в детайли и ще видиш приложението им на практика. Но защо си струва да придобиеш всички тези знания и умения? Ако искаш да се развиваш като ML инженер, Data Scientist, Applied ML Researcher и подобни професии, това е голяма стъпка по пътя ти.

Какви приложения има machine learning?

От прогнозите за трафика, през предложенията за тагване и нови приятели в социалните мрежи, до препоръките на Netflix и Amazon – това са все аспекти, в които е залегнало използването на machine learning алгоритми. Машинното обучение и изкуствения интелект са навсякъде около нас, а повечето хора дори не са наясно, че си взаимодействат с тях, понякога дори ежедневно. Ето някои популярни приложения, които разкриват обхвата и значимостта на ML:

• Персонализация в социалните мрежи – по-подходящи реклами, по-често откриване на постовете, които наистина касаят хората, лицевото разпознаване при качване на снимки, предложенията за хора, с които да се свържем са все примери за това как машинното обучение подобрява социалните мрежи. Instagram предлага акаунти, подобни на тези, които следваш, Pinterest предлага More Like This изображения и т.н.
• Персонализация при онлайн търговията и стрийминг услугите – подобно на „предложенията“ в социалните мрежи, в електронните магазини получаваме подобни препоръки, базирани на любимите ни продукти, предишни покупки и цялостно поведение в онлайн магазина. На подобен принцип работят и препоръките на Netflix, които полагат непрекъснати усилия, за да подобряват ML алгоритмите си.

• Борба с онлайн измамите и филтриране на спам – днес получаваме все по-малко и по-малко нежелани имейли именно благодарение на машинното обучение. Но това е най-дребният пример за това как ML повишава сигурността онлайн. Киберсигурността е област, която разчита силно на похватите на сферата, за да прави киберпространството по-сигурно и безопасно. Вземи за пример PayPal, които използват ML алгоритми, за да следят за пране на пари и други порочни практики.

Това е само върхът на айсберга, а както знаеш, той е по-голям под повърхността. Дълбините на machine learning практиките и приложението им са необятни. Сферата крие неограничени възможности за развитие, иновации и технологичен напредък. Ако искаш и ти да поемеш по този път и имаш базови познания по програмиране и математика, запиши се още днес за практическия курс Machine Learning – Септември 2022. Започваме съвсем скоро, очакваме те!