Принцип мо интересно продемонстрировали в гугловском ролике «Google's DeepMind ai just Taught Itself To Walk»

Многие пользователи постиндустриальной эпохи задавались вопросом: Machine Learning – что это? Фантастическое будущее, которое уже наступило или очередная непонятная теория вроде квантового дуализма. Не то и не другое.

1-rasm
Машинное обучение (МО), а именно так переводится этот термин, является ветвью искусственного интеллекта. Более детальнее – это методика анализа данных, которые позволяют машине/роботу/аналитической системе самостоятельного обучаться посредством решения массива сходных задач.
Выглядит немного громоздко. Если упростить, то технология машинного обучения - это поиск закономерностей в массиве представленной информации и выбор наилучшего решения без участия человека.
Принцип МО интересно продемонстрировали в гугловском ролике «Google's DeepMind AI Just Taught Itself To Walk».
Аналитической системе дали задание добраться из одной точки в другую, используя двуногую и четырехногую модель. При этом не показали, как выглядит ходьба и перемещение на четырех конечностях. Машина путем перебора массива данных, совершая ошибки и пробуя заново, нашла оптимальные варианты движения для двух моделей.
Что касается фантастического будущего, то МО условно делят на три стадии внедрения:

1. 
   Технологии получают приставку «инновационные», а значит, к ним имеют доступ только крупные корпорации и правительственные структуры. Например, Google и Amazon, IBM и Apple первыми стали внедрять искусственный интеллект. Собственно любая система, которая пытается предсказать покупательский спрос на основе массива данных, связана с технологией машинного обучения.
   
2. 
   Технологиями пользуются люди с определенным багажом знаний в IT сфере, которые имеют доступ к современным разработкам, гаджетам. Появление новых сервисов, основанных на технологии искусственного интеллекта. Яркий пример – аналитические машины Гугла и Яндекса в контекстной рекламе.
   
3. 
   Технологии доступны даже школьнику, людям «лампового» поколения, которые вполне серьезно опасаются «Восстания машин» по аналогии с блокбастером «Терминатор».
   

Многие эксперты считают, что искусственный интеллект находится на переходной стадии между вторым и третьим уровнем. То есть подкованные в IT люди уже пользуются инновациями, а большинство ещё побаивается.
Сфера применения

Мы рассмотрели Machine Learning – что это понятие означает. Теперь самое время рассмотреть для чего используется МО в бизнесе и жизни.

Спросите человека, увлеченного робототехникой, о сфере применения машинного обучения. Вы услышите много фантастических историй. Например, роботы будут самостоятельно обучаться выполнять поставленные человеком задачи. Добывать в недрах Земли полезные ископаемые, бурить нефтяные и газовые скважины, исследовать глубины океана, тушить пожары и прочее. Программисту не нужно будет расписывать массивные и сложные программы, боясь ошибиться в коде. Робот, благодаря МО, сам будет обучаться вести себя в конкретной ситуации на основе анализа данных.

Здорово, но пока фантастично. В будущем, может даже и не слишком далеком – это станет реальностью.
На что сейчас способен искусственный интеллект и машинное обучение. Сегодня технологию используют больше в маркетинговых целях. Например, Google и Яндекс применяют МО для показа релевантной рекламы пользователям. Вы замечали не раз, что поискав в сети интересующий товар, потом вам несколько часов, а то и дней, показывают похожие предложения.
По такому же принципу формируются умные ленты в соцсетях. Аналитические машины ФБ, ВК, Инстаграм, Твиттер исследуют ваши интересы – какие посты чаще просматриваете, на что кликаете, какие паблики или группы посещаете и другое. Чем дольше и чаще вы активничаете в соцсетях, тем более персонализированной становится ваша лента новостей. Это и хорошо и плохо. С одной стороны – машина отсеивает массив неинтересной (по её мнению) информации, а с другой – она сужает ваш кругозор. Маркетинг – ничего личного!

Машинное обучение используется в структурах обеспечения безопасности. Например, система распознавания лиц в метро. Камеры сканируют лица людей, входящих и выходящих из метро. Аналитические машины сравнивают снимки с лицами, которые находятся в розыске. Если сходство высоко, то система подает сигнал. Сотрудники полиции идут на проверку документов у конкретного человека.
Искусственный интеллект уже внедряют в медицинские учреждения. Например, обработка данных о пациентах, предварительная диагностика и даже подбор индивидуального лечения на основе информации о болезни человека.