
Задачи, которые стоят сегодня
Одной из современных тенденций в области обучения нейронных сетей является - передача обучения или Transfer Learning [15]. Этот метод позволяет использовать знания, полученные при решении одной задачи, для улучшения производительности модели в решении другой задачи. Путем передачи весов или параметров обученной модели в новую задачу, можно добиться более быстрой сходимости и улучшения обобщающей способности модели.
Большое внимание при обучении нейронных сетей уделяется и аугментации данных, то есть созданию новых образцов данных путем внесения небольших изменений в существующие данные [16]. Этот подход может улучшить обобщающую способность модели и сделать ее более устойчивой к различным вариациям входных данных [17].
Важным направлением является также объединение моделей, где несколько нейронных сетей объединяются для решения сложных задач. Этот процесс может включать в себя ансамблирование моделей, стекинг или обучение с использованием генеративно-состязательных сетей, которые позволяют моделям улучшать друг друга [18- 22].
Стандартно выделяют следующие ключевые задачи машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация и обработка естественного языка.
Классификация - в искусственном интеллекте и машинном обучении представляет собой разделение множества объектов на классы на основе определенного признака. Заданы метки классов для обучающего множества. Например, классификацию используют для того, чтобы определить относится ли электронное письмо к спаму. Машинное обучение базируется на примере писем с метками. Классификация дает категориальный ответ, основываясь на наборе признаков.
Регрессия - это тип задач машинного обучения, основанный на зависимости случайной величины от одной или нескольких других случайных величин. Регрессия активно используется для решения различных бизнес-задач. Это, прежде всего, прогнозирование. Например, можно определить стоимость на недвижимость, исходя из ее ключевых характеристик (количество комнат, этаж, ремонт, инфраструктура и т. д.). Модель обучается на данных, содержащих информацию о проданных объектах, и прогнозирует цену.
Кластеризация - это объединение объектов в непересекающиеся группы, основанное на определенных признаках. Пример использования кластеризации — определение целевой аудитории, покупающей определенные товары. Модель обучается на базе данных о покупках. Она может сама группировать покупателей, имеющих схожие потребности.
Обработка естественного языка - этот тип задач машинного обучения посредством аналитики текста извлекает важные данные. Он активно используется для определения, например, положительный или отрицательный отзыв о товаре или услуге. Модель обучается на базе отзывов и умеет определять их тональность [23].
Заключение
В ходе исследования был проведен анализ основных методов машинного обучения, их классификации, алгоритмов и областей применения. Изучены современные тенденции в области обучения нейронных сетей, такие как передача обучения, аугментация данных и объединение моделей.
Определены задачи, которые стоят сегодня перед разработчиками в сфере машинного обучения, включая повышение производительности, интерпретируемость и этику.
Были выявлены преимущества и недостатки различных методов машинного обучения. Обоснованы перспективные направления развития нейронных сетей. Сформулированы актуальные проблемы, требующие решения.
На основании полученных данных можно сделать вывод:
Методы машинного обучения являются эффективным инструментом, способным решать задачи в различных областях
Развитие нейронных сетей непрерывно происходит, совершенствуя методы обучения
Ответственное использование машинного обучения является важной задачей, требующей пристального внимания
В связи с этим рекомендуется продолжить изучение и исследования в области машинного обучения. Целесообразно разрабатывать новые методы обучения, ориентированные на повышение эффективности, интерпретируемости и этичности. Представляется перспективным использовать методы машинного обучения для решения актуальных задач в различных сферах деятельности.
Важно отметить, что тема машинного обучения является обширной и постоянно развивается. Необходимы дальнейшие исследования для определения оптимальных путей развития этой области.