рекомендательные системы. Веб-сайты и приложения, предлагающие рекомендации пользователям (например, музыку, фильмы или товары), используют обучение с подкреплением. Модель AI может обучаться на основе действий и предпочтений пользователей, чтобы предлагать им более релевантные и персонализированные рекомендации в будущем;

финансовые рынки. Модель AI может быть обучена для принятия решений о покупке или продаже акций и других финансовых инструментов на основе анализа данных о финансовом рынке и предыдущих результатах торгов. Она может получать обратную связь о профите или убытках, которые она принесла, и использовать эту информацию для оптимизации своих торговых стратегий.

Подобный подход к применению обучения с подкреплением может использоваться в различных областях для решения сложных задач, требующих быстрого принятия решений на основе собственного опыта.

Для лучшего понимания основных концепций и принципов машинного обучения, необходимо иметь базовое представление об алгоритмах классификации и регрессии:

алгоритмы классификации относятся к задачам, где модели AI требуется отнести объекты или события к заранее определённым классам или категориям. Для этого используются различные алгоритмы, которые выстраиваются на основе данных с известными классами. Затем эти алгоритмы прогнозируют классы для новых, непроанализированных данных. Примеры алгоритмов классификации включают в себя «решающие деревья», «случайные леса», метод опорных векторов и нейронные сети;

алгоритмы регрессии, в свою очередь, применяются для построения моделей прогнозирования или предсказания количественных значений. Они анализируют исторические данные, определяют зависимости между переменными и на их основе строят модель AI, способную предсказать результаты для новых данных. Алгоритмы регрессии включают линейную, полиномиальную, логистическую и гребневую регрессию.

Понимание алгоритмов классификации и регрессии является критически важным для внедрения и использования машинного обучения в различных областях, включая Индустрию 4.0. Они могут применяться для решения различных задач, таких как анализ данных, прогнозирование спроса, управление качеством и т.д.

Машинное обучение находит своё применение в различных сферах деятельности, включая медицину, финансы, производство и транспорт. Оно позволяет автоматизировать процессы, оптимизировать бизнес и принимать управленческие решения на основе анализа больших объёмов данных.

Рост машинного обучения просто стремителен. В 2019 году мировой рынок машинного обучения AI оценивался примерно в 8,43 миллиарда долларов. По прогнозам, к 2027 году он вырастет до ошеломляющих 117,19 миллиарда долларов. В «LinkedIn» (социальная сеть для поиска и установления деловых контактов) количество объявлений о вакансиях, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, в 2020 году удвоилось, что подтверждает растущий спрос на специалистов в этой области.

Алгоритмы машинного обучения используются во множестве приложений, от интеллектуального набора текста на смартфонах до жизненно важной медицинской диагностики. Например, нейросетевая модель-трансформер BERT от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка, может понимать контекст и нюансы слов, что даёт впечатляющие результаты поисковой системы.

Машинное обучение AI, несомненно, является крупным бизнесом. Многие компании вкладывают значительные средства в эти технологии, чтобы получить конкурентное преимущество. Компания «Netflix» использует машинное обучение для рекомендации контента, удержания подписчиков и увеличения доходов. Банки используют его для обнаружения мошенничества, ежегодно сберегая миллиарды долларов. Близки к завершению разработки беспилотных автомобилей, где машинное обучение играет первостепенную роль в превращении автономных транспортных средств в реальность. А в секторе здравоохранения машинное обучение AI даёт персонализированные планы лечения пациентов, продлевая жизни людей.