9 мифов о машинном обучении

И все же машинное обучение в той или иной форме будет применяться практически во всех организациях: 42% руководителей, опрошенных компанией Accenture, указали, что к 2021 году искусственный интеллект станет основой всех внедряемых ими новшеств. Но результаты будут более качественными, если не поддаваться шумихе, не впадать в распространенные заблуждения и точно знать, какие возможности машинное обучение может предложить, а какие – нет.

Термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» используют как синонимы, но первое – это один из методов реализации искусственного интеллекта, на сегодня получивший наиболее широкое применение на практике благодаря активным исследованиям, тогда как второе – это понятие, которое обобщает целый ряд областей, в том числе компьютерное зрение, робототехнику, обработку искусственного языка, а также методы, не имеющие отношения к машинному обучению, например применяемые для решения задачи удовлетворения ограничений. По сути искусственный интеллект – это любые методы, благодаря которым машины начинают казаться «умными», но никакой из них в отдельности не является полноценным «искусственным интеллектом», способным соперничать с человечеством или даже обратиться против него.

Суть машинного обучения состоит в запоминании закономерностей, присутствующих в уже доступном наборе данных, и прогнозировании тех же закономерностей для новых аналогичных наборов данных; результат может выглядеть как плод «интеллектуальной» работы, но в целом принцип состоит в применении статистических методов в огромных масштабах и на очень высокой скорости.

Данные для машинного обучения необходимы, но не все они полезны. Чтобы обучить систему, требуется репрезентативная выборка с нужными закономерностями, позволяющая получить именно те результаты, на которые рассчитана ваша система машинного обучения. При этом в данных не должно быть закономерностей, не имеющих отношения к решаемой задаче (например, лишними будут серии фотографий, на которых все мужчины стоят, а все женщины сидят, или где все автомобили в гараже, а все велосипеды – на улице), поскольку модель машинного обучения, создаваемая вами, запомнит эти специфичные закономерности и будет искать их в данных, с которыми вы ее используете. Все данные, используемые для моделей обучения, должны быть аккуратно размеченными, причем разметка должна соответствовать «вопросам», которые вы собираетесь задавать системе машинного обучения, и это потребует немалых трудозатрат.

Полагать, что данные, которые у вас уже есть, чисты, точны, репрезентативны и легко поддаются разметке, – заблуждение.

Достижения последнего времени в сфере распознавания образов, автоматизированного понимания текстов, машинного перевода и в других областях стали возможными благодаря появлению более совершенных инструментальных средств, графических процессоров, способных обрабатывать много данных в параллельном режиме, и обширных размеченных наборов данных, например ImageNet и Stanford Question Answering Dataset. Но, благодаря методу под названием «трансферное обучение» (transfer learning), вам не всегда нужно иметь...