Искусственный интеллект (AI) не работает как обычная программа, где для выполнения каждой задачи требуется строгая последовательность инструкций. Вместо этого AI учится на основе данных, обнаруживает закономерности и адаптируется, чтобы улучшить свои прогнозы или решения. В этой главе мы рассмотрим, как именно AI учится, какие алгоритмы и модели лежат в основе этого процесса, а также как их можно применять в реальных задачах.

1. Алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение (ML) – это основной способ, с помощью которого AI обучается. В отличие от традиционного программирования, где каждое действие четко прописано, в машинном обучении алгоритмы могут самостоятельно выявлять закономерности в данных и совершенствовать свою работу с каждым новым примером. Рассмотрим несколько ключевых типов алгоритмов машинного обучения.

a) Алгоритм обучения с учителем (Supervised Learning)

Алгоритм обучения с учителем использует размеченные данные для обучения модели. Это значит, что для каждой обучающей выборки известен правильный ответ, и задача алгоритма – на основе этих данных научиться предсказывать ответ для новых, незнакомых примеров.

Пример: Представьте, что вы хотите обучить модель распознавать фотографии котов и собак. Для этого вы предоставляете модели большое количество изображений, на которых уже указано, есть ли на них кот или собака. Модель анализирует изображения, ищет различия между ними и использует эти различия для классификации новых изображений.

Пример алгоритмов:

– Линейная регрессия: используется для прогнозирования числовых значений (например, предсказание стоимости недвижимости на основе различных характеристик).

– Логистическая регрессия: применяется для бинарных классификаций, например, для того, чтобы определить, является ли сообщение спамом или нет.

– Метод опорных векторов (SVM): используется для классификации и регрессии, обучая модель разделять данные на различные категории.

b) Алгоритм обучения без учителя (Unsupervised Learning)

В отличие от обучения с учителем, алгоритм обучения без учителя работает с неразмеченными данными, то есть без заранее известных правильных ответов. Задача такого алгоритма – найти скрытые закономерности, структуры или группы в данных.

Пример: Если вам нужно классифицировать клиентов магазина по интересам, но у вас нет заранее размеченных категорий, вы можете использовать алгоритм кластеризации, чтобы группировать клиентов на основе схожести их покупок.

Пример алгоритмов:

– Кластеризация K-средних (K-means): используется для группировки данных в кластеры, где каждая группа имеет схожие характеристики.

– Алгоритм главных компонент (PCA): применяется для уменьшения размерности данных, выделяя наиболее важные особенности.

c) Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Обучение с подкреплением – это тип обучения, при котором агент (например, робот или программа) обучается взаимодействовать с окружающей средой. Агент предпринимает действия, и на основе полученных вознаграждений или наказаний (обратной связи) он изменяет свое поведение, чтобы максимизировать сумму полученных вознаграждений.

Пример: Это напоминает процесс обучения животного, которое получает лакомство за правильные действия. В AI агент может быть обучен играть в игры или управлять автомобилем.

Пример алгоритмов:

– Q-обучение: применяется для оптимизации решений в задачах, требующих последовательных действий.

– Deep Q-Network (DQN): использует нейронные сети для решения сложных задач обучения с подкреплением, например, для обучения игры в видеоигры.