Машинное обучение

Промышленное моделирование. Для многих роботизированных приложений (например, сборочных линий) полезно, чтобы машины учились выполнять свои задачи без необходимости императивного программирования. Это помогает сэкономить и повысить безопасность. Мы также можем стимулировать машины использовать меньше электроэнергии и, более того, мы можем разрабатывать все это виртуально, чтобы не тратить деньги и ничего не сломать физического.

Управление ресурсами. Обучение с подкреплением полезно для принятия решения в сложных условиях. Взять, к примеру, дата-центры Google. Они используют обучение с подкреплением, чтобы уравновесить затраты на электроэнергию и качество оказываемой услуги. Как это влияет на обычного человека? Хранение данных дешевле, а влияние на окружающую среду меньше.

Связываем все вместе
Теперь, когда мы обсудили три разных типа машинного обучения, важно отметить, что во многих случаях границы между ними стираются. Более того, существует множество задач, которые легко формулируются как один тип обучения, а затем преобразовываются в другую парадигму.
Например, возьмите систему рекомендаций. Мы обсуждали ее как задачу обучения без учителя, но она также может быть легко переформулирована как задача обучения с учителем: учитывая огромное множество историй просмотров пользователей, предсказать, следует ли рекомендовать определенный фильм или нет. Причина кроется в том, что в конечном итоге любое обучение — это обучение. Все зависит от того, как мы сформулируем проблему. Просто определенные задачи легче сформулировать так, а не иначе.
Отсюда следует вывести еще одну интересную идею. Мы можем смешивать типы обучения, проектируя системы, которые учатся тем или иным способом, но объединяются в один более крупный алгоритм.

• 
  Агент, играющий в Марио? Почему бы не дать ему способность распознавать и отмечать врагов?
  
• 
  Система, классифицирующая предложения? Почему бы не дать ей стимул извлекать выгоду из определения смысла предложения?
  
• 
  Хотите объединить людей в социальной сети в группы? Почему бы не добавить в процесс подкрепление, которое уточнит результаты?
  

Опять же, я думаю, что очень важно, чтобы все вокруг хотя бы немного разбирались в машинном обучении. Мир кардинально меняется и машинное обучение все больше проникает в нашу повседневную жизнь. Понимание основ поможет лучше ориентироваться в мире, демистифицировать то, что может показаться магией, и позволит лучше рассуждать об используемой технологии.