В данной статье мы поговорим о машинном обучении. Но так как это обширный раздел искусственного интеллекта, начнем с него.
Специалисты любых сфер деятельности хоть раз в жизни слышали такое понятие как искусственный интеллект, но не вникали в работу этого научного направления. Artificial Intelligence, AI (Искусственный интеллект) – относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать, как люди, и имитировать их действие.
Идеальной характеристикой искусственного интеллекта является его способность рационализировать и предпринимать действия, которые имеют наилучшие шансы для достижения конкретной цели.
Когда большинство людей слышат термин искусственный интеллект, первое, о чем они обычно думают, – это роботы. Это связано с тем, что в высокобюджетных фильмах и романах сочетаются истории о машинах, похожих на людей, которые разрушают Землю. Но ничто не может быть дальше от истины.
Искусственный интеллект основан на том принципе, что человеческий интеллект может быть определен так, чтобы машина могла легко имитировать его и выполнять задачи, от самых простых до тех, которые еще более сложны. Цели искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и восприятие.
Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Раньше сложные задачи существовали только в теории листочке. Но благодаря современным технологиям и мощностям вычислительной техники машинное обучение начали использовать в реальных задачах. Если говорить о самом определении, то нужно коснуться других понятий как нейросети и глубокое обучение.
Чтобы понять как работают методы машинного обучения рассмотрим таблицу где описаны вещи, которые может машина и не может:
| Машина может | Машина не может |
| Запоминать |
Резко стать умным |
| Прогнозировать | Создавать себе подобных |
| Воспроизводить | Выйти за рамки заданного |
| Выбрать лучшее | Вернуться из будущего чтобы убить Сару Коннор |
Задача машинного обучения состоит в том, чтобы на основе имеющихся данных установить закономерности, чтобы отталкиваясь в дальнейшем на эти закономерности с намерением сделать предсказание. Делается это обучением модели. Модель строится на основе Training Data. Так же алгоритм машинного обучения приводит коэффициенты модели таким образом, чтобы сумма ошибок обучаемых данных была минимальна, то есть дифференцируем функцию. Далее существует много других методов проверки адекватности модели, где мы сможем определить лишние признаки. Например, когда у нас признаки будут очень сильно коррелировать между собой, соответственно они взаимозависимы, и посему не стоит их включать в модель.
Давайте представим, что существует задача, где мы не сможем сразу определить с помощью одной модели ответ. В таком случае мы разбиваем данное задание на части, где ответ каждой из модели будет влиять на последующий. Например, нужно определить письменный ввод цифры пользователем. Для распознания цифры нужно разделить каждую цифру на фрагменты, и обучать модель по фрагментам. Вот такое формирование логической связи называется нейросетями.
Слой входных данных это наши фрагменты, далее обрабатываются во внутреннем слое и на выходе выводится результат.
Данные процессы разработки методов машинного обучения требуют весомые трудовые и технические ресурсы. Так же сложность возникает во времени. Например, финансовому специалисту прежде всего нужно собрать все данные и в ходе консолидации определить их зависимость чтобы не переобучить модель, особенно когда речь идет о задаче кластеризации. В дальнейшем нужно будет разделить данные на части чтобы протестировать их отдельно, чтобы понять их природу глубже. И в заключающем этапе создать отлично обученную модель которая в дальнейшем решит проблемы принятия решений, и уменьшит риски предприятия.
Все же существует много технических решений, которые помогут Вам достичь этих расчетов за считанные дни. Программное решение Caseware IDEA поможет сделать это быстро и качественно. Методы встроенные для создания автоматизированных процессов созданы таким образом, чтобы аудитор или другой финансовый специалист не тратил время для освоения новой профессии программиста. Интерфейс программы очень удобен. Чтобы создать модель современными методами машинного обучения используйте Python, интерпретатор которого встроенный в Caseware IDEA. Используйте такие библиотеки как Scikit-learn, NumPy, Matplotlib. Обучайте свою модель новыми данными одной кнопкой, а второй кнопкой получайте результат.
