АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Основы машинного обучения    

 

Машинное обучение (ML) – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме [1].

 

Ключевыми компонентами машинного обучения являются данные, признаки и алгоритмы.

 

Качественные данные – основа для успешного исследования. Количество и качество данных существенно влияют на работу программы. Даже при использовании продвинутых алгоритмов, низкое качество данных оказывает негативное воздействие на результат.

 

Признаки – это свойства и характеристики объектов. Например, при прогнозировании погоды, признаками могут быть температура, скорость ветра, время года и другие метеорологические параметры. Грамотный выбор признаков – залог успеха при обучении модели. Правильно подобранные признаки позволяют выявить закономерности и делать точные прогнозы.

 

Алгоритмы машинного обучения

 

В машинном обучении существует множество алгоритмов для решения задач [2]. Выбор конкретного алгоритма зависит от поставленной цели. Разные задачи требуют разных методов машинного обучения. Правильный выбор алгоритма определяет успешность модели в решении задачи.

 

Линейная регрессия прогнозирует значения на основе простых линейных зависимостей и трендов в данных.

 

Преимущества: линейная регрессия - простая и интуитивная модель машинного обучения, легка в реализации и работает быстро.

 

Недостатки: она не эффективна при сложных зависимостях в данных.

 

Логистическая регрессия происходит из сферы статистики и применяется для разделения объектов на два класса, основываясь на небольшом числе параметров. Логистическая регрессия выдает числовой результат в интервале от 0 до 1. Если значение меньше порога, объект относится к первому классу, иначе - ко второму. Пороговое значение настраивается в ходе калибровки. Этот метод подходит для простой классификации небольшого числа объектов в несколько классов.

 

Преимущества: логистическая регрессия быстро и интуитивно понятна.

 

Недостатки: ограничена в классификации сложных объектов и применима в основном для двоичной классификации.

 

K-средних – алгоритм машинного обучения, который кластеризует объекты на классы с похожими характеристиками, основываясь на их степени сходства. Широко используется для поиска закономерностей и классификации объектов, особенно в случаях, где объекты могут быть описаны набором переменных.

 

Преимущества: отличается логичностью, простотой в реализации, надежностью и высокой скоростью выполнения.

 

Недостатки: имеет сложности в разграничении слишком похожих объектов и иногда может неправильно классифицировать объекты даже после тщательной калибровки.

 

Метод опорных векторов – это классификатор, который стремится создать идеальную границу для точного разделения разных типов объектов. Широко используется для классификации объектов.

 

Преимущества: прост в реализации и эффективно работает с многомерными данными.

 

Недостатки: может ошибочно классифицировать объекты, похожие на другие классы, аналогично алгоритму K-средних.

 

Байесовский классификатор определяет принадлежность объекта к классу на основе вероятности, с которой объект соответствует разным типам данных. Он базируется на статистических методах. Используется для классификации, например, для определения, является ли письмо спамом.

 

Преимущества: отличается простотой реализации.

 

Недостатки: трудно справляется с классификацией сложных объектов, так как основан на вероятностном подходе.

 

Нейронные сети – мощный алгоритм в мире машинного обучения, способный прогнозировать, распознавать, классифицировать и даже генерировать контент автоматически. Этот алгоритм применим в широком спектре задач и сфер.

 

Преимущества: нейронные сети универсальны и способны обрабатывать сложные данные, включая аудио, изображения и видео, с множеством параметров.

 

Недостатки: обучение нейронных сетей часто требует мощных вычислительных ресурсов и большого объема тестовых данных. Настройка сложных моделей требует опыта. Однако несмотря на эти ограничения, нейронные сети остаются популярным выбором, и облачные технологии предоставляют доступ к значительным вычислительным мощностям.

 

Сверточные нейросети – это развитие обычных нейросетей с интеллектуальной обработкой данных внутри сети. Они основа для обработки изображений и видео, а также для систем компьютерного зрения и звука.

 

Преимущества: предоставляют высочайшую точность и качество при работе с визуальным контентом.

Недостатки: их отладка сложна, и они требуют мощных вычислительных ресурсов.

 

Деревья принятия решений – алгоритм, который представляет данные в виде дерева с правилами, основанными на конкретных признаках. Подходит для классификации и прогнозирования на основе имеющихся данных.

 

Преимущества: надежность, простота использования и интуитивность.

 

Недостатки: ограниченность в охвате моделей, которые можно описать.

 

Алгоритм случайного леса – алгоритм расширяет идею деревьев решений, создавая группу (лес) из простых деревьев, каждое с небольшими отличиями. Алгоритм используется в тех же областях, что и обычные деревья решений, для прогнозов на основе параметров и классификации.

 

Преимущества: объединение простых алгоритмов в группу способно привести к впечатляющим результатам. Даже простые решающие деревья, когда работают вместе, способны решать сложные задачи.

 

Недостатки: сфера применения ограничена.

 

Бустинг – метод создания сильного классификатора на основе ошибок слабых моделей. Новые модели корректируют ошибки предыдущих, продолжая этот процесс до достижения безошибочных прогнозов или лимита на количество моделей. Универсальный метод, подходящий для разных задач.

 

Преимущества: бустинг часто обеспечивает неожиданно точные результаты и может применяться в различных сценариях.

 

Недостатки: модели в бустинге могут стать крупными, так как включают наборы других моделей, что усложняет процесс построения итоговой системы.

 

Программное обеспечение машинного обучения

 

С увеличением количества инструментов для работы с большими данными, доступных на рынке, а также с увеличением объема генерируемых данных с каждым днем, все больше компаний приходят к выводу, что правильные инструменты машинного обучения просто необходимы [3].

 

Программное обеспечение для машинного обучения широко доступно, а организации, желающие развивать возможности в этой области, имеют множество вариантов [7]. При оценке систем машинного обучения следует учитывать следующие требования:

• скорость;
• время для оценки;
• точность модели;
• легкая интеграция;
• гибкое развертывание;
• удобство использования;
• визуализация.

Cnvrg.io – идеальный инструмент для решения задач машинного обучения. Он предоставляет полнофункциональную операционную систему машинного обучения, упрощая старт в этой области. Для работы можно выбрать инфраструктуру, которая лучше подходит под задачу – облако или локальная среда.

 

Особенности Cnvrg.io:

• гибридные и мультиоблачные решения;
• интеграция с другими программами для большего удобства;
• унификация кода для легкости использования;
• эффективное использование ресурсов компьютера;
• автоматизация, отслеживание и мониторинг для лучших результатов.

KNIME – простой импорт данных и глубокое обучение. Предоставляет удобный способ импортировать данные из различных источников, что делает его отличным выбором для предприятий, работающих с данными третьих лиц. Особенности KNIME включают:

• расширения для глубокого обучения делают KNIME идеальным для компаний, интересующихся этой технологией;
• возможность использовать предварительно обученные модели или создавать собственные;
• полезный ресурс для предприятий, начинающих работу с машинным обучением;
• создание сетей глубокого обучения с помощью узлов слоя Keras;
• управление правами доступа и автоматизация задач для более эффективной работы;
• развертывание управляемой аналитики для максимальной отдачи от данных.

Keras.io – инструмент для глубокого обучения, который выделяется своей простотой, гибкостью и мощностью. Это идеальное средство для проведения быстрых экспериментов и итераций, обеспечивая моментальную реализацию новых идей. Основанный на TensorFlow 2, Keras предоставляет промышленные алгоритмы глубокого обучения, способные масштабироваться на несколько GPU или CPU. Возможность развертывания моделей в разнообразных средах, включая браузер, Android и iOS, делает его привлекательным выбором для предприятий. Основные особенности Keras.io:

• Keras пользуется широким интересом как среди промышленных предприятий, так и среди исследователей, обеспечивая доступ к необходимой помощи и ресурсам;
• Keras позволяет использовать несколько графических процессоров для ускоренного обучения моделей;
• API Keras упрощает процесс превращения моделей машинного обучения в продукты и развертывание их в различных средах;
• Keras предоставляет возможность низкоуровневой настройки для исследовательских целей и обширный набор функций для проведения экспериментов.

Anaconda – масштабируемое машинное обучение для предприятий. Anaconda предоставляет решения в области науки о данных, обеспечивая предприятиям конкурентные преимущества через машинное обучение, предиктивную аналитику и инженерию данных. Адаптирована для масштабирования и удовлетворения разнообразных потребностей бизнеса.

 

Преимущества Anaconda:

• широкий выбор библиотек и инструментов для развития науки о данных;
• позволяет использовать современные методы, такие как глубокие нейронные сети;
• управление стратегией работы с данными для максимальной эффективности;
• обеспечение безопасности и соответствие стандартам при работе с информацией.

H2O.ai – максимальная эффективность облачного машинного обучения. H2O предлагает AI Cloud Platform для компаний, желающих извлечь максимальную пользу из машинного обучения. Эта платформа идеально подходит для начинающих в этой области, так как она решает сложности инфраструктуры. Более 20 000 организаций по всему миру выбрали H2O, подтверждая ее надежность. Она также обладает обширным набором функций для улучшения работы и максимальной производительности. H2O – лучший выбор для тех, кому важны прозрачность, скорость и точность. Основные возможности H2O.ai:

• оптимизация производительности и машинного обучения через платформу, способствующую совместной работе;
• инновационные инструменты самообслуживания для подготовки данных и моделирования.

Google Cloud AI Platform – максимальная отдача из машинного обучения. Google Cloud AI Platform предоставляет все необходимое для начала работы с машинным обучением, подходя как для специалистов по данным, разработчиков, так и для бизнес-пользователей. С широким выбором языков и инструментов с открытым исходным кодом, платформа расширяет ваши возможности. Она поможет воплотить ваши идеи от прототипа до производства, обеспечив максимальную эффективность. Благодаря лидерству Google в области масштабирования, обработка больших объемов данных никогда не была такой легкой. Различные настройки позволяют адаптировать платформу под потребности. Основные возможности Google Cloud AI Platform:

• служба прогнозирования для развертывания моделей в облаке с поддержкой пакетного и онлайн-прогнозирования;
• быстрое обучение и развертывание с помощью управляемых сервисов и API;
• масштабирование, чтобы обрабатывать большие объемы данных;
• широкий выбор языков и инструментов с открытым исходным кодом;
• управление инфраструктурой данных с возможностью предоставления своих данных платформе AI Platform.

Azure Machine Learning — идеальное решение для аналитиков данных, желающих эффективно создавать, тестировать и внедрять модели машинного обучения. Платформа предоставляет множество инструментов для оперативного старта проектов, даже если вы не являетесь экспертом в машинном обучении. Здесь уделено внимание безопасности и управлению данными, обеспечивая надежную защиту информации. Возможность использования обученных моделей как в облаке, так и на локальных серверах придает платформе максимальную гибкость. Ключевые возможности Azure Machine Learning:

• развертывание моделей в облаке и на локальных серверах для масштабируемости;
• встроенные средства безопасности и управления для надежных решений;
• возможность интерпретации моделей для улучшения результатов и устранения проблем;
• поддержка множества языков в системе машинного обучения;
• управление проектами маркировки для более эффективной подготовки данных;
• автоматизация итеративных задач с помощью соответствующих сценариев для более глубокой концентрации на моделировании.

Заключение

 

Машинное обучение играет важную роль для анализа и обработки данных. В мире, где информации избыток, обладание надежными и эффективными инструментами становится ключевой задачей. Машинное обучение дает возможность быстро обрабатывать информацию и выделять наиболее важные и релевантные данные, что значительно облегчает процесс принятия решений. Таким образом, сравнительный анализ систем машинного обучения, рассмотренных в статье, выявил их уникальные характеристики и преимущества в контексте развития научных исследований и практического применения в индустриальной сфере. Anaconda представляет собой мощный инструментарий с широким спектром библиотек и инструментов для науки о данных, обеспечивая простоту использования и надежность. H2O.ai предлагает облачную платформу с высокой производительностью и обширным функционалом, что делает его привлекательным выбором для исследовательских и коммерческих задач. Google Cloud AI Platform предоставляет масштабируемые решения для работы с данными, поддерживая разнообразие языков и инструментов. Azure Machine Learning, в свою очередь, обеспечивает гибкость и безопасность при разработке и внедрении моделей машинного обучения. Этот анализ подчеркивает значимость выбора оптимальной системы в соответствии с требованиями конкретных задач и контекста исследования.