Системы машинного обучения (ML)

Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) — это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти системы используют алгоритмы и статистические модели для обработки больших объёмов данных, извлечения из них значимой информации и адаптации к новым данным, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и повысить их точность в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и многих других.

Машинное обучение (МО) - это тип алгоритма или метода программирования, который позволяет программным системам и бизнес-приложениям стать более эффективными и точными в прогнозировании результатов.

Как следует из определения, программные решения с возможностями машинного обучения запрограммированы на изучение поведения пользователей и их шаблонных действий для проведения расчётной оценки потенциальных результатов на основе собранных данных.

Ключевым принципом МО является создание алгоритмов, способных получать и анализировать входные данные путем статистического анализа. Анализ производится с дальнейшей целью прогнозирования результатов. При этом, в последующем в ходе прогнозирования обучение продолжается на основе новых рабочих данных.

Основные процессы, связанные с машинным обучением, напрямую связаны с процессами искусственного интеллекта (ИИ, AI) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Эти процессы включают в себя просеивание данных для поиска закономерностей и в то же время адаптацию программных действий к новой доступной информации.

Машинное обучение стало довольно распространенным в современной цифровой среде, хотя большинство пользователи Интернета пока не осознают это. Люди, которые часто делают покупки в Интернете или заходят в социальные сети, регулярно сталкиваются с результатами работы алгоритмов машинного обучения. Каждое объявление или предложение / рекомендация, с которыми они сталкиваются, является продуктом алгоритмов МО.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

Системы машинного обучения (СМО) представляют собой прикладные приложения, где алгоритмы обучения используются в системе для обеспечения автоматизированного выполнения интеллектуальных бизнес- или производственных задач. Система или сервис подключается к источникам данных, чтобы обеспечить в течение времени научение и адаптацию алгоритма системы, создавая полезный результат.

Среди систем машинного обучения выделяют обособленный класс систем - Системы глубокого обучения (англ. Deep learning systems). Используемые в данных программных продуктах алгоритмы глубокого обучения позволяют оперировать более высокоуровневыми понятиями, в связи с чем эти системы позволяют добиваться лучших результатах в сложных задачах: оптическое распознавание символов, обработка естественного языка, аудиораспознавание, распознавание сложных событий, биоинформатика, распознавание речи.

Автоматическое (или автоматизированное) принятие решений в программном обеспечении для машинного обучения производится благодаря статистической обработке данных. Данные обрабатываются с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) или иных алгоритмов обучения. Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, которые обладают различными преимуществами и недостатками: обучение ассоциативным правилам, байесовские сети, кластеризация, обучение деревьев решений, генетические алгоритмы, обучение классификаторов, метод опорных векторов и пр.

Системы машинного обучения в основном используют следующие группы пользователей:

• финансовые учреждения и компании, занимающиеся инвестициями, для прогнозирования трендов на рынках, оценки рисков и выявления мошеннических операций;
• медицинские организации и исследовательские центры для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний, разработки персонализированных методов лечения и прогнозирования эпидемий;
• розничные и онлайн-магазины, а также компании в сфере e-commerce для анализа поведения потребителей, персонализации предложений, оптимизации запасов и прогнозирования спроса;
• производственные предприятия для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования, контроля качества продукции и минимизации отходов;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для сегментации аудитории, таргетирования рекламных кампаний, анализа эффективности маркетинговых мероприятий и прогнозирования реакции потребителей;
• транспортные и логистические компании для оптимизации маршрутов, прогнозирования загруженности транспортных узлов, управления складскими запасами и улучшения доставки товаров;
• научно-исследовательские организации и университеты для анализа больших объёмов данных в различных областях знаний, моделирования сложных процессов и выявления новых закономерностей.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы машинного обучения (СМО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут потребоваться масштабируемые решения с высокой производительностью и возможностью обработки больших объёмов данных, тогда как для малого и среднего бизнеса подойдут более простые и доступные по стоимости системы. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы системы с высокой точностью прогнозирования и соответствием регуляторным нормам, в медицине — системы, способные работать с конфиденциальными данными и соответствующие стандартам защиты информации, в маркетинге — инструменты для анализа поведения потребителей и сегментации аудитории. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам (например, объём оперативной памяти, ёмкость хранилищ данных, вычислительная мощность процессоров), а также наличие необходимых интерфейсов для интеграции с другими системами. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы: наличие предобученных моделей, возможность обучения моделей на специфических данных компании, инструменты для визуализации результатов анализа, механизмы мониторинга и оценки качества моделей.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы поставленным бизнес-задачам (прогнозирование, классификация, кластеризация и т. д.);
• возможность масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и бизнес-процессов;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, аутентификация, контроль доступа);
• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой и корпоративными системами (ERP, CRM и др.);
• поддержка необходимых форматов данных и возможность интеграции с источниками данных (базами данных, API, облачными хранилищами);
• наличие инструментов для предварительной обработки и очистки данных, которые необходимы для повышения качества обучения моделей;
• возможности для мониторинга работы моделей, оценки их точности и корректировки в процессе эксплуатации;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика системы;
• соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам и т. п.).

Выбор системы машинного обучения должен быть обоснован не только текущими потребностями бизнеса, но и перспективами его развития. Необходимо учитывать не только начальные затраты на внедрение системы, но и последующие расходы на её обслуживание, обновление, обучение персонала. Также важно оценить уровень поддержки и развития продукта со стороны разработчика, наличие сообщества пользователей и возможность получения консультаций и решений по возникающим проблемам.

Важность машинного обучения и его преимущества можно поставить в один ряд с преимуществами систем искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Занимаясь бизнесом, вы имеете дело с растущими объемами данных и разнообразием информации. В условиях информационного избытка важно иметь надёжные и эффективные инструменты, позволяющие вам быстро просеять информацию, найти наиболее релевантные данные, использовать данные для улучшения вашего бизнеса.

Технология машинного обучения помогает малым бизнесам, предприятиям, организациям и отдельным пользователям (фрилансерам, индивидуальным предпринимателям, аналитикам, исследователям) трансформировать процессы. Применение Систем машинного обучения позволяет сделать бизнес-процессы более упорядоченными, эффективными и удобными. Пользователи могут найти подходящие данные быстрее и проще.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

• Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
• Использование входных данных из различных источников;
• Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
• Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем машинного обучения (СМО) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития методов объяснимого ИИ, повышения эффективности работы с большими данными, дальнейшего внедрения методов автоматического машинного обучения (AutoML), расширения применения методов обучения с подкреплением, усиления акцента на безопасность и конфиденциальность данных, а также более тесной интеграции СМО с другими ИТ-системами.

• Мультимодальные данные. Системы машинного обучения будут всё активнее обрабатывать и анализировать данные различных типов (текст, изображения, аудио), что позволит создавать более комплексные и точные модели для решения сложных задач.

• Объяснимый ИИ. Развитие методов, позволяющих понять логику принятия решений моделями машинного обучения, станет ключевым направлением, особенно в таких сферах, как медицина и финансы, где требуется высокая прозрачность алгоритмов.

• Работа с большими данными. Оптимизация алгоритмов для обработки колоссальных объёмов данных с минимальными задержками и ресурсами останется приоритетной задачей, что потребует разработки новых подходов к распределённым вычислениям и хранению данных.

• Автоматическое машинное обучение (AutoML). Упрощение процесса создания моделей машинного обучения для пользователей без глубоких знаний в области Data Science будет способствовать более широкому распространению СМО в различных отраслях.

• Обучение с подкреплением. Расширение применения методов обучения с подкреплением в задачах, связанных с принятием последовательных решений, например в робототехнике и управлении сложными технологическими процессами.

• Безопасность и конфиденциальность. Усиление требований к защите данных и разработка механизмов обеспечения конфиденциальности при обучении моделей станут неотъемлемой частью разработки СМО, особенно в свете растущего числа киберугроз.

• Интеграция с ИТ-системами. Более тесная интеграция СМО с корпоративными информационными системами, ERP, CRM и другими платформами позволит повысить эффективность бизнес-процессов и улучшить качество принимаемых решений на основе данных.

Испания

Neural Designer

Россия

PolyAnalyst, Видеоинтеллект, F5 Platform, Deductor, InSentry, Yandex SpeechKit, Yandex Vision, Smart Document Engine

Чехия

Datalore

Польша

AdvancedMiner

Дания

AdaLab

Великобритания

evoML

Индия

PredictSense

Ирландия

Zerve AI

Австралия

Katonic MLOps Platform

США

IBM SPSS Statistics, Qlik Sense, RapidMiner, SAS Enterprise Miner, TIBCO Data Science, Anaconda, Dataiku DSS, OpenAI Sora, Logi Predict, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, Microsoft Azure Machine Learning, Azure DataBricks, MarkovML, Neo4j Graph Data Science, Posit Team, Qwak Platform, RapidCanvas, Base SAS, SAS Forecast Server, SAS Visual Forecasting, SAS Visual Investigator, SAS Model Manager, Saturn Cloud, Scale GenAI Platform, Spell, MATLAB, W&B Models, Akkio, Alteryx Server, Anyscale, BigML, Comet, Deepnote, DeepSee, dotData Data Science Platform & AutoML, FICO Analytics Workbench, HPE Ezmeral ML Ops, iFusion, Intel Tiber AI Studio, JMP Pro

Тайвань (Китай)

PrimeHub

Германия

ZenML

Израиль

Run:ai Atlas

Канада

Plotly Dash, B3, Shakudo Platform, HumanFirst

Китай

Transwarp Sophon

Франция

ALLONIA, Datategy

Швейцария

KNIME Analytics Platform, KNIME Business Hub