У даній статті ми поговоримо про машинне навчання. Але так як це великий розділ штучного інтелекту, почнемо з нього.
Фахівці будь-яких сфер діяльності хоч раз в житті чули таке поняття як штучний інтелект, але не вникали в роботу цього наукового напрямку. Artificial Intelligence, AI (Штучний інтелект) – відноситься до моделювання людського інтелекту в машинах, які запрограмовані думати, як люди, і імітувати їх дію.
Ідеальною характеристикою штучного інтелекту є його здатність раціоналізувати і робити дії, які мають найкращі шанси для досягнення конкретної мети.
Коли більшість людей чують термін штучний інтелект, перше, про що вони зазвичай думають, – це роботи. Це пов’язано з тим, що в високобюджетних фільмах і романах поєднуються історії про машини, схожих на людей, які руйнують Землю. Але ніщо не може бути далі від істини.
Штучний інтелект заснований на тому принципі, що людський інтелект може бути визначений так, щоб машина могла легко імітувати його і виконувати завдання, від найпростіших до тих, які ще більш складні. Цілі штучного інтелекту включають навчання, міркування і сприйняття.
Це галузь штучного інтелекту, заснована на ідеї, що системи можуть вчитися на основі даних, виявляти закономірності і приймати рішення з мінімальним втручанням людини.
Раніше складні завдання існували тільки в теорії листочку. Але завдяки сучасним технологіям і потужностям обчислювальної техніки машинне навчання почали використовувати в реальних задачах. Якщо говорити про саме визначення, то потрібно торкнутися інших понять як нейромережі і глибоке навчання.
Щоб зрозуміти як працюють методи машинного навчання розглянемо таблицю де описані речі, які може машина і не може:
| Машина може | Машина не може |
| Запом’ятовувати | Різко стати розумною |
| Прогнозувати | Створювати собі подібних |
| Відтворювати | Вийти за рамки заданого |
| Вибрати краще | Повернутися з майбутнього, щоб вбити Сару Коннор |
Завдання машинного навчання полягає в тому, щоб на основі наявних даних встановити закономірності, щоб відштовхуючись надалі на ці закономірності з наміром зробити прогноз. Робиться це навчанням моделі. Модель будується на основі Training Data. Так само алгоритм машинного навчання призводить коефіцієнти моделі таким чином, щоб сума помилок учнів даних була мінімальна, тобто диференціюючи функцію. Далі існує багато інших методів перевірки адекватності моделі, де ми зможемо визначити зайві ознаки. Наприклад, коли у нас ознаки будуть дуже сильно корелювати між собою, відповідно вони взаємозалежні, і тому не варто їх включати в модель.
Давайте уявимо, що існує завдання, де ми не зможемо відразу визначити за допомогою однієї моделі відповідь. В такому випадку ми розбиваємо дане завдання на частини, де відповідь кожної з моделі буде впливати на подальший. Наприклад, потрібно визначити письмове введення цифри користувачем. Для розпізнання цифри потрібно розділити кожну цифру на фрагменти, і навчати модель за фрагментами. Ось таке формування логічного зв’язку називається нейзв’язками:
Шар вхідних даних це наші фрагменти, далі обробляються у внутрішньому шарі і на виході виводиться результат.
Дані процеси розробки методів машинного навчання вимагають вагомі трудові та технічні ресурси. Так само складність виникає в часі. Наприклад, фінансовому фахівцю насамперед потрібно зібрати всі дані і в ході консолідації визначити їх залежність, щоб не перенавчити модель, особливо коли мова йде про завдання кластеризації. Надалі потрібно буде розділити дані на частини щоб протестувати їх окремо, щоб зрозуміти їх природу глибше. І в завершаючому етапі створити відмінно навчену модель, яка в подальшому вирішить проблеми прийняття рішень, і зменшить ризики підприємства.
Все ж існує багато технічних рішень, які допоможуть Вам досягти цих розрахунків за лічені дні. Програмне рішення Caseware IDEA допоможе зробити це швидко і якісно. Методи вбудовані для створення автоматизованих процесів створені таким чином, щоб аудитор або інший фінансовий фахівець не витрачав час для освоєння нової професії програміста. Інтерфейс програми дуже зручний.
Щоб створити модель сучасними методами машинного навчання використовуйте Python, інтерпретатор якого вбудований в Caseware IDEA. Використовуйте такі бібліотеки як Scikit-learn, NumPy, Matplotlib. Навчайте свою модель новими даними однією кнопкою, а другий кнопкою отримуйте результат.
