Научный руководитель: Вильданов Алмаз Нафкатович
Уфимский университет науки и технологий, Нефтекамский филиал, старший преподаватель
Искусственный интеллект представляет собой способность компьютерных систем воспроизводить когнитивные функции человека, такие как решение задач и обучение, а также использовать логику и математические вычисления для построения выводов. Машинное обучение — это процесс, при котором компьютер обучается на основе математического представления данных без необходимости получения подробных инструкций. Таким образом, машинное обучение является частью искусственного интеллекта, позволяющей системам самостоятельно обучаться и совершенствоваться. Прогнозирование — это процесс создания модели или вычисления предсказания, направленного на определение будущих изменений во временных рядах на основе их прошлых значений.
Основные методы машинного обучения
1. Рекуррентные нейронные сети широко применяются в задачах обработки естественного языка и работают с данными последовательно, учитывая предшествующую информацию.
2. Градиентный бустинг — это метод, решающий задачи классификации и регрессии; он строит прогнозную модель из множества слабых моделей (чаще деревьев решений), которые поочередно уменьшают ошибки, улучшая итоговый результат.
3. Гауссовские процессы используются для задач классификации, регрессии и уменьшения размерности, позволяя автоматически настраивать сложность модели и оценивать неопределённость прогнозов.
4. Метод опорных векторов основан на отображении признаков в пространство большей размерности, что улучшает линейную разделимость данных и повышает качество распознавания объектов.
5. Леса с квантильной регрессией представляют собой усовершенствование случайных лесов, которые строят множество деревьев решений и формируют прогноз, используя всю совокупность этих деревьев, что помогает избежать переобучения за счёт случайного выбора обучающих данных и признаков для каждого дерева.
Одной из наиболее важных задач прогнозирования является проблема «оттока клиентов». Для привлечения новых клиентов компании необходимо вкладывать значительные средства, поэтому потеря существующих обходится дорого. Сохраняя свою клиентскую базу, компания может снизить отток и одновременно сократить затраты. Особенно сложно контролировать отток в таких сферах, как телекоммуникации, страхование и финансовые услуги. Наиболее эффективным способом решения этой задачи является использование прогностических технологий для выявления надежных клиентов.
Ранее «отток клиентов» прогнозировали с помощью регрессионного анализа. С развитием технологий этот метод был усовершенствован. До появления машинного обучения регрессия хорошо справлялась с учетом ограниченного числа факторов без необходимости расчета множества средних значений. Однако, даже если средний показатель был точным, регрессия могла ошибаться в отдельных случаях. В отличие от регрессии, машинное обучение допускает незначительные погрешности в отдельных прогнозах, обеспечивая при этом более стабильный результат в среднем. Основное отличие между регрессией и машинным обучением заключается в подходе к разработке новых методов: методы регрессии проверяются теоретически, тогда как методы машинного обучения требуют подтверждения их эффективности на практике.
Результатом машинного обучения является прогноз, который является важной составляющей интеллекта. Высокая степень точности прогноза, позволяющая машинам выполнять сложные задачи, повышается при обучении.
Благодаря связи машинного обучения и искусственного интеллекта, многие компании в основном во всех отраслях открывают для себя новые возможности. Выделим некоторые из них, которые помогают компаниям трансформировать продукты и процессы:
- Прогнозная аналитика. Данная функция дает компаниям возможность прогнозировать закономерности поведения и тенденции путем обнаружения в данных причинно-следственных связей.
- Распознавание речи и естественного языка. Компьютеры с помощью распознавания речи определяют слова на языке речи, а используя распознавание естественного языка выявляют значение произнесенного или написанного текста.
- Системы рекомендаций. Такие системы дают возможность компаниям анализировать данные для предоставления рекомендаций по отдельным продуктам, которые могут быть интересны пользователям.
- Анализ мнений. Анализируя тональность, компьютерная система обнаруживает и классифицирует отрицательные, нейтральные и положительные высказывания в тексте.
- Обработка изображений и видео. Такие возможности позволяют внедрять функцию визуальный поиск, а также распознавать действия в видео и изображениях, а также объекты и лица.
Так, благодаря машинному обучению в ситуации нестабильного спроса можно за неделю адаптироваться к изменениям в потреблении поскольку точность прогноза, например, в категории «товары» около 95 %. Также при планировании акции, используя методы машинного обучения, можно отказаться от корректировки вручную объемов товара.
Главное достижение искусственного интеллекта в сфере прогнозирования это машинное обучение. Машинное обучение не требует специальных возможностей и может вмещать в себя аналоги сложнейших моделей с большим количеством связей между переменными.
Библиографический список
- Электронный ресурс: https://moluch.ru/archive/416/92048