Машинне навчання: що це таке, основи та принцип роботи

Саме так працюють рекомендаційні алгоритми Netflix, голосові асистенти в телефоні, фільтри в пошті і навіть медичні ШІ, які розпізнають пухлини на знімках краще, ніж лікарі. Машинне навчання вже всюди, просто воно не кричить про себе, а тихо робить свою роботу.

У цій статті разом з Євгеном Касьяненко, засновником KISS.software, розкладемо все по поличках і розповімо, що таке машинне навчання, як воно працює і де реально приносить користь – особливо якщо впроваджувати його з розумом.

Що таке машинне навчання і як воно працює?

Простими словами, машинне навчання – це технологія, що дозволяє системам комп’ютерів вчитися самостійно: на прикладах, досвіді та помилках. Без жорстких інструкцій і постійного втручання програмістів. Нижче поговоримо більш детально про принципи такого процесу.

Принципи роботи машинного навчання

Ми зібрали 4 підходи, які рухають прогрес:

• Навчання з вчителем. Найзрозуміліший варіант. Ви даєте системі готові приклади з правильними відповідями – і вона навчається на них. Уявіть тисячі фото котів і собак, підписаних вручну. Алгоритм запам’ятовує, де вуха, хвіст і пухнастість, а потім сам розпізнає, хто є хто. Так фільтрують спам, роблять меддіагностику і передбачають, коли у вас закінчиться улюблена кава.
• Навчання без вчителя. Тут немає правильних відповідей – ШІ сам шукає закономірності. Наприклад, він дивиться на поведінку покупців в онлайн-магазині і помічає, що одні люблять знижки, а інші, наприклад, доставку за 15 хвилин. У підсумку – автоматична сегментація і персональні рекомендації, які дійсно працюють.
• Навчання з підкріпленням. Схоже на те, як вчиться дитина: зробив правильно – отримав нагороду, помилився – урок на майбутнє. Так навчають штучний інтелект для безпілотників, алгоритмів торгівлі на біржі і навіть ігрових ботів, які впевнено обіграють чемпіонів у стратегіях.
• Глибинне навчання. Це вже «важка артилерія». Тут задіюються багатошарові нейромережі, на зразок імітації людського мозку. Завдяки цьому ШІ може розпізнавати мову, перекладати тексти, створювати реалістичні зображення і навіть придумувати музику або писати код.

«Кожен з цих методів не про те, як машини по-своєму вчаться розуміти світ. І чим більше даних ви їм даєте, тим розумнішими вони стають», – підкреслює Євген Касьяненко.

Основні етапи ML-моделі

Тепер розглянемо, як взагалі працює машинне навчання на практиці:

1. Збір і підготовка даних. Без хороших даних ніякої магії не вийде. На цьому етапі все зайве очищається: помилки, дублікати, порожні значення. Чим чистіші дані, тим розумнішою буде модель.
2. Навчання моделі. Далі в справу вступають алгоритми, за допомогою яких аналізується інформація і йде пошук закономірностей, на підставі чого моделі вчаться робити прогнози. На це може піти як пара хвилин, так і кілька тижнів, якщо даних багато і завдання занадто складне.
3. Тестування. Модель перевіряють на нових даних, щоб зрозуміти: чи дійсно вона «зрозуміла» суть завдання. Якщо щось йде не так, параметри можна підкрутити або навчити модель.
4. Застосування в житті. Коли модель готова, її запускають у справу. Вона починає передбачати, шукати збої, брати на себе рутину і з кожним днем стає розумнішою, підлаштовуючись під нові дані.

У кожної ML-системи свій шлях, але суть завжди одна: беремо сирі дані, вчимо модель думати, перевіряємо, як вона справляється. У підсумку отримуємо інструмент, який реально працює і допомагає.

Де застосовується машинне навчання?

Машинне навчання вже давно не «технологія майбутнього», воно поруч з нами щодня. Ось де воно працює прямо зараз:

• Netflix, YouTube, Spotify та інші сервіси – вгадують, що ви хочете подивитися або послухати. Це не магія, а ML, який аналізує ваші смаки.
• Банки та платежі – знаходять підозрілі транзакції та вважають, кому можна довірити кредит.
• Медицина – алгоритми, навчені на безлічі медичних карт і не тільки, допомагають лікарям знаходити хвороби на знімках і ставити діагнози з високою точністю.
• Голосові помічники – Siri, Аліса та їм подібні розуміють, що ви говорите, і намагаються відповідати по суті, завдяки саме машинному навчанню голосом.
• Безпілотні машини – аналізують дорогу, пішоходів, знаки і приймають рішення на ходу.
• Міста і логістика – AI за допомогою ML керують світлофорами, прогнозують затори і допомагають доставляти товари швидше.
• Мистецтво – AI-агенти за допомогою машинного навчання малюють картини, пишуть музику і навіть генерують сценарії.

«ML вже тут – просто працює у фоновому режимі і робить ваше життя трохи зручнішим», – жартує наш експерт.

Основні алгоритми і суть машинного навчання

Машинне навчання не працює «за помахом чарівної палички», в основі всього лежать алгоритми. Це як набір інструментів: під кожне завдання – свій. Десь підійде проста модель, а десь потрібна потужна нейромережа. Давайте розберемося в основах машинного навчання, які алгоритми найчастіше використовують і навіщо:

• Лінійна регресія. Класика, що бере кілька параметрів і намагається передбачити результат. Наприклад, чим більша квартира і ближче до центру – тим дорожче. Працює в економіці, продажах, спорті і скрізь, де потрібно щось порахувати і передбачити.
• Дерева рішень. Принцип «якщо – то». Алгоритм ніби задає собі питання, поки не дійде до відповіді. У чат-ботах, наприклад, саме дерева допомагають зрозуміти, що ви хочете, і підібрати потрібну відповідь.
• Метод опорних векторів (SVM). Використовується для чіткого поділу на категорії: так/ні, шахрай/не шахрай, людина/не людина. Працює особливо круто в завданнях розпізнавання облич і безпеки.
• Нейронні мережі. Потужна штука, натхненна тим, як працює наш мозок. Вони обробляють купу даних, «вчать» і дають результат. Саме вони стоять за голосовими помічниками, автоперекладами, генеративними нейромережами на кшталт ChatGPT.
• Градієнтний бустінг. Об’єднує купу простих моделей в одну потужну. Ідеально, коли потрібен суперточний прогноз – наприклад, при оцінці кредитного ризику або прогнозі попиту. Часто використовується в завданнях з великою кількістю даних.

Всі ці алгоритми, як інструменти в наборі: щось підійде для швидкої оцінки, щось – для глибокої аналітики. Головне – правильно вибрати під завдання.

Сучасні тренди в машинному навчанні

Машинне навчання за останні пару років сильно прокачалося. Якщо раніше воно просто допомагало аналізувати дані, то тепер з його допомогою штучний інтелект може писати тексти, створювати картинки, прогнозувати поведінку людей і навіть брати участь у медичних дослідженнях.

Ось що відбувається з ML прямо зараз:

1. Масштабованість. Системи на кшталт GPT-4 – це вже не просто «алгоритми», а справжні гіганти: мільярди параметрів, терабайти даних, робота тільки на потужних серверах. Через це активно розвиваються хмарні платформи і спеціальні чіпи, щоб все це працювало і можна було продовжувати навчання нейромереж.
2. ML переходить на смартфони. Раніше все було в хмарі, тепер – прямо в телефоні. Асистенти, перекладачі, розпізнавання фото тощо працюють локально, швидко і без інтернету. Пристрої Apple і Google вже це вміють.
3. Алгоритми вчаться бути «чесними». Якщо вихідні дані неточні, то і висновки будуть такими ж. Алгоритми можуть повторювати упередженість з навчальної вибірки, наприклад, у підборі персоналу. Зараз активно шукають способи, як це контролювати і виправляти.
4. Гібридні моделі. Іноді однієї нейромережі замало. Тому її комбінують з класичним ML, наприклад, коли один алгоритм працює з цифрами, а інший з зображеннями.

«Машинне навчання швидко дорослішає і стає все більш потужним, розумним і ще ближчим до нас, людей. Чим далі, тим більше воно буде впливати на те, як ми працюємо, вчимося, лікуємося, спілкуємося і взагалі приймаємо життєві рішення», – вважає Євген Касьяненко.

Чому важливо розробляти ML-проекти з професіоналами?

Машинне навчання – річ класна, але не терпить недбалості. Тут все важливо: як ви зберете дані, як їх очистите, яку модель оберете і як будете перевіряти, що вона взагалі працює. Одне неправильне налаштування і замість корисних прогнозів отримуєте цифри «з повітря» або, що ще гірше, – рішення, які призводять до втрат.

Тому ML – точно не та історія, де варто експериментувати «на авось». Щоб модель реально допомагала, а не просто робила вигляд, що розумна, потрібен досвід: знання алгоритмів, розуміння логіки даних і чіткий план дій. Все це є у тих, хто з такими завданнями працює щодня.

Як допомагає команда KISS.software

У KISS.software, під керівництвом експерта Євгена Касьяненко, ми займаємося повною розробкою ML-рішень під бізнес-завдання:

• Вибираємо відповідний алгоритм. Не гадаємо, а аналізуємо: що за завдання, які дані, яка мета, і підбираємо потрібну модель (нейромережа, градієнтний бустінг, SVM тощо).
• Готуємо і очищаємо дані. Збираємо, обробляємо, прибираємо шум і все зайве. Тому що впевнені: як і чим «нагодуєте» модель, так вона і буде «думати».
• Тестуємо і налаштовуємо. Моделі не завжди спрацьовують з першого разу. Ми оптимізуємо, перевіряємо на нових даних і досягаємо високої точності.
• Інтегруємо в процеси і супроводжуємо. Впровадимо модель у вашу систему і не кинемо на півдорозі. Забезпечимо підтримку, доопрацювання і масштабування в міру зростання бізнесу.

ML-проекти – це не експеримент, а вкладення, і якщо ви хочете, щоб воно дало результат, краще відразу працювати з тими, хто в цьому розбирається.

Висновок

Машинне навчання сьогодні вже не просто ще одна технологія цифрової епохи, а інструмент з практичною користю. Передбачити попит, автоматизувати рутину, скоротити помилки, швидше прийняти рішення – все це цілком реально, якщо підійти до справи з розумом. Але тут не спрацює підхід налаштувати по-швидкому. Щоб модель давала точні результати, потрібна експертиза: в алгоритмах, в даних, в завданнях бізнесу.

У KISS.software ми не просто робимо ШІ, а розбираємося в суті вашого завдання і будуємо рішення, які дійсно працюють у вашому бізнесі. Хочете запустити ML-проект – без зайвого шуму, з фокусом на результат? Напишіть нам.