Data Science, Data Mining, машинное обучение и искусственный интеллект — коротко обо всем

Конечно, до создания полноценного искусственного интеллекта, которому можно будет доверить все бизнес-процессы и задачи, пока еще далеко. Тем не менее, огромные шаги в этом направлении делаются постоянно. В настоящее время гигантам индустрии удалось добиться колоссальных успехов в сфере развития искусственного интеллекта, глубокого и машинного обучения, а также Data Science и Data Mining. Рассмотрим их более подробно!

Data Science

Дата-саентисты работают с огромными объемами данных, занимаясь составлением прогнозов и сужением информации, извлекая определенные сведения. В бизнесе это работает следующим образом: потенциальный клиент, заглянувший на сайт магазина рыболовных товаров, выбирает удочку и крючок – в дополнение к этим товарам система также предлагает ему леску и другие рыболовные принадлежности, которые приобрели покупатели, сделавшие аналогичные запросы.

В сфере e-commerce технологии Data Science используются для прогнозирования спроса и предложений. Рассмотрим ситуацию на примере производителей графических карт: в компаниях знают примерные даты выхода ожидаемых видеоигр и системные требования к GPU, однако эксперты вряд ли смогут определить точное количество устройств, которое готовы купить геймеры. Благодаря Data Science эту цифру можно узнать на основе анализа многолетних данных.

Data Mining

Технология Data Mining включает в себя обработку информации и извлечении потенциально полезных сведений, которые объединяются в легко воспринимающиеся структуры. Сортировка осуществляется на основе скрытых аномалий и паттернов. Технология Data Mining используется в различных сферах, в том числе в коммерческой деятельности.

В бизнесе дата-майнинг применяется для анализа корзин с целью выявления товаров, которые посетители сайта покупают вместе, и решения других задач. Технология достаточно широкого используется в сфере e-commerce. Наборы товаров определяются на основе сложных паттернов, в которых задействованы десятки признаков и данных.

Машинное обучение

В настоящее время людям приходится программировать машины самостоятельно. Специалисты усиленно работают над методиками, которые помогут людям избавиться от обязанностей «учителя». Благодаря технологии машинного обучения получение новых знаний будет происходить автоматически за счет анализа массивов информации.

Каждый день мы сталкиваемся с вышеописанной методикой обработки данных. Например, фильтрация электронных писем по признакам наличия спама выполняется на основе машинного обучения. Робот анализирует входящие письма, используя имеющиеся сведения о признаках нежелательной корреспонденции, при обнаружении которых письмо автоматически отправляется в соответствующую папку. Конечно, машине требуются и другие данные, позволяющие отличать обычные письма (слова, фразы, ссылки, графические файлы и др.). В основном, подавляющее большинство почтовых роботов прекрасно справляются с этой задачей – зайдите в папку Спам в почтовом ящике и посмотрите, сколько там сообщений!

В случае с примером, который описан выше, реализована модель машинного обучения с участием человека (учителя). Робот учится определять спам на основе массива данных, в котором содержатся признаки нежелательных сообщений – к этой информации также добавляются электронные письма, перемещенные пользователями в соответствующую папку. Машина анализирует поступающие данные и добавляет полученные сведения к имеющимся знаниям.

Глубокое обучение

Это подвид машинного обучения, в котором используются нейронные связи, разработанные на основе биологических. Технология глубокого обучения позволяет работать с еще большими объемами данных.

Наверняка, вы видели программы, распознающие картинки! Научить машину столь сложному анализу – очень непростая задача. Например, робот не сможет просто так отличить 2 фото, на которых запечатлены автобус и буханка хлеба. Задача вдвойне усложняется, если объекты имеют примерно одинаковую цветовую гамму! Машине потребуется проанализировать огромное количество изображений одинакового размера для накопления достаточного объема знаний.

Технология глубокого обучения имеет невероятно широкую сферу применения. Именно с помощью этого подвида машинного обучения происходит преобразование устной речи в текст, системы поиска лекарств, использующиеся фармацевтическими компаниями, и переводчик Google. Применение нейронных связей позволило вывести машинное обучение на новый уровень, позволяющий решать еще более сложные задачи.

Развитие искусственного интеллекта

При упоминании ИИ у многих людей возникают ассоциации со «сверхразумом» из фантастических фильмов, который очеловечивает машину, превращая ее в оплот добра или вселенское зло, в зависимости от фантазии сценариста. В бизнесе под искусственным интеллектом понимается совокупность программных решений, которая выполняет множество различных задач без участия человека. Искусственный интеллект – это в первую очередь машина, умеющая планировать, рассуждать и принимать определенные решения на основе имеющихся данных.

Конечно, до «сверхразумных» человекоподобных роботов еще далеко. Мы живем во времена узконаправленного искусственного интеллекта, который умеет делать только то, чему его научили. Тем не менее, современные технологии позволяют развивать ИИ «семимильными» темпами: Data Science, Data Mining, глубокое и машинное обучение делают его все более интеллектуальным.

Беспилотные автомобили, промышленные роботы, виртуальные помощники, чат-боты, системы распознавания речи и другие проявления искусственного разума указывают на то, что сценарии фантастических фильмов на самом деле вовсе не такие уж несбыточные. Возможно, полноценный ИИ, который аналогичен человеческому сознанию, появится уже через несколько десятилетий. Тем не менее, уже сегодня ученые и программисты могут предложить решения для бизнеса, созданные на основе искусственного интеллекта и успешно работающие на развитие бизнеса.