Машинное обучение использует сложные алгоритмы, чтобы «учиться» на огромных массивах больших данных. Чем больше данных доступно алгоритмам, тем лучше они обучаются. Примеров работы машинного обучения в реальной жизни сегодня множество. Вспомните о персональных рекомендациях продуктов на Amazon, распознавании лиц на Facebook или мгновенно предлагаемых маршрутах на Google Картах.
Нейронные сети — или искусственные нейронные сети — это тип машинного обучения на основе принципа работы нейронов в человеческом мозге. Это компьютерные программы, использующие несколько уровней узлов (или «нейронов»), работающие параллельно для изучения вещей, распознавания образов и принятия решений подобно человеку.
Глубокое обучение — это «глубокая» нейронная сеть, включающая в себя большое число уровней нейронов и огромный объем данных. Этот передовой тип машинного обучения способен решать сложные комплексные нелинейные проблемы. Это источник таких прорывных технологий в области ИИ, как обработка естественного языка, персональные «цифровые помощники» и автоматически управляемые автомобили.
Алгоритмы контролируемого обучения обучаются на данных, содержащих правильные ответы. Они формируют модели, сопоставляющие данные с ответами, и затем используют эти модели для дальнейшей обработки. Неконтролируемые алгоритмы обучаются на данных без указанных правильных ответов. Они используют для повышения уровня обучения различные большие наборы данных.
Какие пять основных качеств характеризуют лидеров в сфере машинного обучения? Новаторы используют эту технологию для значительного повышения эффективности работы бизнес-подразделений — от управления кадрами и финансового отдела до маркетинговой и логистической служб.
Алгоритмы машинного обучения способны определять приоритеты и автоматизировать принятие решений. Они также могут указывать на возможности и подсказывать действия, которые нужно предпринять немедленно, чтобы добиться наилучшего результата.
Искусственный интеллект не просто анализирует исторические данные. Он способен обрабатывать вводимую информацию в реальном времени и корректировать результаты обработки на лету. Вспомните об автомобилях, которые автоматически останавливаются перед бампером другого транспортного средства.
«Алгоритмический бизнес» использует сложные алгоритмы машинного обучения для достижения высокого уровня автоматизации. В результате появляются новые бизнес-модели, продукты и услуги.
Машинное обучение может анализировать большие, сложные и потоковые данные и находить в них ценную информацию, включая прогнозную, на что не способен человеческий интеллект. По результатам анализа могут автоматически запускаться соответствующие операции.
Интеллектуальные бизнес-процессы на базе машинного обучения способны значительно повысить эффективность. Составляйте точные планы и прогнозы, автоматизируйте задачи, сокращайте затраты и устраняйте ошибки, связанные с «человеческим фактором».
От запуска «умных» операций на основе анализа новых возможностей и рисков до точного прогноза результатов решения еще до его принятия — машинное обучение способно обеспечить совершенно новый уровень результативности бизнеса.
В производственной сфере накапливается огромный объем данных с датчиков на заводах и из Интернета вещей, которые прекрасно подходят для машинного обучения. Алгоритмы машинного распознавания образов и обнаружения отклонений используются при контроле качества, ряд других алгоритмов — в самых разных сферах, от диагностического обслуживания и прогнозирования спроса до предложения новых услуг.
Финансы — одна из самых подходящих областей для применения машинного обучения, если принять во внимание огромное количество финансовых данных и исторических записей. Алгоритмы используются для торговли ценными бумагами, утверждения кредитов, обнаружения мошенничества, оценки рисков и андеррайтинга в страховании. Они применяются даже для «роботизированного консультирования» клиентов и согласования портфелей с целями пользователей.
Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать больше данных и выявлять больше закономерностей, чем любая команда исследователей или врачей. От анализа медицинских изображений и раннего обнаружения онкологических заболеваний до разработки лекарств и роботизированной хирургии — возможности машинного обучения безграничны.
Мы сформировали глобальную партнерскую сеть, в которую входят такие ведущие исследовательские центры, как Массачусетский технологический институт (MIT), Стэнфордский, Нью-Йоркский и Амстердамский университеты. Задачей партнерства является изучение будущего машинного обучения и расширение сферы его использования в бизнесе. Благодаря такому сотрудничеству мы выделили ряд тем для исследований в области машинного обучения и работаем над решением открытых проблем ИИ в целом ряде отраслей. Богатый накопленный опыт позволяет идти в ногу с последними тенденциями в машинном обучении и разрабатывать новые технологии в контексте решений SAP.
Не знаете точно, как использовать машинное обучение в контексте вашего бизнеса? На этом онлайн-курсе openSAP вы пройдете все этапы от определения вариантов использования до создания прототипов.
Этот курс более сложного уровня от Google Udacity посвящен глубокому обучению и расскажет вам, как проектировать интеллектуальные системы, обучаемые на больших наборах данных.
Пройдите практический вводный курс по глубокому обучению с использованием Google TensorFlow. Разработанный для специалистов по данным и разработчиков, этот онлайн-курс освещает формирование моделей для решения проблем предприятия.
Интеллектуальное оборудование, работающее в отдельных бизнес-подразделениях, — не новинка. Что действительно впечатляет, так это внедрение ИИ в масштабах всей компании для получения гораздо более значительных преимуществ.
Многие эксперты прогнозировали, что машинное обучение приведет к массовым увольнениям. Но что на самом деле? Результаты недавнего исследования показывают, что в будущем будут крайне необходимы высококвалифицированные специалисты.
За исключением Google и Facebook, малые и крупные предприятия, активно внедряющие машинное обучение, мало кому известны. Подробнее о внедрении машинного обучения.
