Машинное обучение — неотъемлемая часть будущего мобильных и веб-приложений. Программное обеспечение, которое может научиться разумно помогать пользователю, произведет революцию в отрасли.
Без сомнения, мы находимся на пороге прорыва в обучении, который сделает машины достаточно разумными, чтобы выполнять за нас задачи, которые они смогут научиться делать лучше нас, точно так же, как люди делали для других людей на протяжении веков.
Существует увлекательная концепция под названием «взрыв интеллекта», которая набирает обороты в научном сообществе. Он основан на теории о том, что будет создан сверхинтеллектуальный ИИ, и по мере того, как он будет становиться умнее, он будет создавать новые ИИ, которые в конечном итоге приведут к горизонту событий (или сингулярности), когда система станет настолько разумной, что выйдет за пределы человеческого понимания.
Почему машинное обучение важно для каждого программного приложения?
Машинное обучение — важная технология, которая повышает производительность программного обеспечения и делает его более быстрым и эффективным для конечного пользователя.
Проще говоря, машинное обучение — это не что иное, как процесс компьютерного алгоритма, который анализирует данные, обнаруживая закономерности и извлекая знания без явного программирования. Методы машинного обучения могут применяться к различным областям, таким как классификация, оптимизация, регрессия и кластеризация.
Крутые кейсы машинного обучения в повседневных приложениях
Машинное обучение используется в самых разных отраслях для выполнения задач от рутинных до сложных. Ниже приведены несколько примеров крутых кейсов, демонстрирующих машинное обучение в повседневных приложениях.
1) С помощью машинного обучения вы можете оптимизировать свои рекламные кампании, понимая поведение потребителей. Большинство маркетологов полагаются на Google Adwords для привлечения трафика на свой сайт. Однако есть одна загвоздка — трудно определить, какие ключевые слова принесут больше всего конверсий, не тратя целое состояние на тестирование различных вариантов. Машинное обучение может помочь в этом процессе, «извлекая уроки» из прошлых рекламных кампаний и предоставляя информацию о том, какие слова, фразы и целевые страницы наиболее эффективны.
2) Вы также можете использовать его для классификации изображений. В области медицины машинное обучение десятилетиями использовалось для помощи в медицинской диагностике и лечении. Рентгенологу могут потребоваться часы, чтобы изучить рентгеновские снимки пациентов с опухолями головного мозга, но алгоритму ИИ требуется всего несколько секунд, чтобы сделать такую же оценку.
3) Отрасль розничной торговли также извлекает выгоду из машинного обучения, поскольку они могут предсказывать потребности клиентов еще до того, как они примут решение о покупке. Обладая этими знаниями, розничные продавцы могут предлагать индивидуальные предложения для клиентов с конкретными предпочтениями в отношении продуктов или предлагать персонализированные рекомендации на основе предыдущих покупок и истории просмотров.
4) Memrise, приложение для изучения языков, использует машинное обучение для идентификации объектов с помощью камеры пользователя и обеспечивает перевод соответствующего слова (конечно, не всегда полностью успешно, как показано на скриншотах ниже :))
5) ML имеет и другие применения в образовании, например, при обработке естественного языка или при оценивании эссе. Можно также использовать ML в образовательной среде для выявления вредных привычек из ответов на эссе, таких как отсутствие или неправильная пунктуация. Его также можно использовать для выявления и исправления ошибок, допущенных учащимися при написании эссе, таких как переключение между точками зрения от первого и третьего лица.
Будущее машинного обучения в программных приложениях — чего ожидать?
По мере того как эти технологии продолжают развиваться, они смогут помогать людям так, как раньше не могли. В будущем мы сможем использовать помощников ИИ для всего: от программирования (Github Copilot уже является первым примером) до маркетинга или бизнес-аналитики.
—
P.S. Другое применение ML — создание оригинального контента. Около 70–80% этого поста было сгенерировано таким приложением в качестве первого теста. Я обещаю опубликовать полный обзор в следующем посте, когда буду пробовать дальше.
P.S.S. Художественное изображение «Переработка» Брайана Дж. Матиса на Flickr — лицензия Creative Commons
Первоначально опубликовано в Блоге Маркоса Яннопулоса.
