Вы уже умеете учиться, и компьютер тоже
Вспомните, как вы научились узнавать собаку. Никто не вручал вам свод правил «четыре лапы, шерсть, хвост, лает». Вы просто видели сотни собак: больших и маленьких, пушистых и пятнистых, а мозг тем временем тихо складывал из них образец. Теперь, увидев незнакомое животное, вы сразу понимаете: собака.
Машинное обучение устроено точно так же, только учится компьютер.
Что на самом деле значит «обучить» модель
Когда программисты говорят, что модель машинного обучения «обучена», они имеют в виду, что ей показали миллионы примеров и попросили самой найти в них закономерности. Правила никто не пишет вручную. Машина выводит их сама.
Простой пример:
Модели показывают 50 000 фотографий. На половине подписано «кошка», на другой половине «собака». Модель ищет закономерности: у кошек обычно уши острее, глаза другой формы, шерсть другая на вид. У собак морда обычно шире, а уши другой формы. Когда примеров набирается достаточно, модель может взять совсем новую фотографию, которую никогда не видела, и правильно угадать, кошка там или собака. Правила она нашла в данных сама, без подсказок человека.
Три вида машинного обучения
1. Обучение с учителем
Модели дают примеры, которые уже подписаны, как наши фото кошек и собак. Это самый распространенный вид. На нем работают спам-фильтры, распознавание голоса и сервисы, помогающие ставить медицинские диагнозы.
2. Обучение без учителя
Модели дают неподписанные данные, и она сама раскладывает их по группам. Стриминговый сервис может так обнаружить, что у некоторых пользователей похожие музыкальные привычки, хотя никто не объединял их в «группу».
3. Обучение с подкреплением
Модель учится методом проб и ошибок и получает награду за правильные действия. Так училась AlphaGo, ИИ, который обыграл сильнейших в мире игроков в настольную игру го: она сыграла сама с собой миллионы партий и нашла поразительные стратегии, до которых не додумался ни один человек.
Любопытный факт
Система рекомендаций Netflix с помощью машинного обучения предсказывает, что вам захочется посмотреть дальше. Она изучила миллиарды просмотров и выяснила, что люди, которые смотрят определенные сочетания сериалов, обычно любят конкретные жанры. Ваши рекомендации складываются из закономерностей, замеченных у зрителей со всей планеты.
Коротко
Машинное обучение позволяет компьютеру учиться на примерах, без готовых правил. Учитель здесь — обучающие данные. Урок — закономерности. А результат — модель, которая умеет разумно угадывать то, чего никогда раньше не видела. Чем больше хороших примеров она видит, тем лучше у нее получается. Совсем как у вас.
Если хотите узнать, как самые большие системы ИИ используют эту идею, прочитайте нашу статью о том, откуда ChatGPT столько знает.