Написать нам
Категория: Наем
06.04.2022

Разработчики Машинного Обучения | Компания по Разработке Машинного Обучения

Хотите найм разработчиков машинного обучения?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
Каждому современному бизнесу нужны все преимущества, которые он может получить. Это связано как с постоянно растущими требованиями клиентов, так и с огромной конкуренцией. И пожалуй, самые большие преимущества, которые сегодня может получить бизнес, связаны с использованием машинного обучения, так как эта технология может значительно повысить эффективность всех бизнес-процессов — от цепочек поставок и маркетинга до разработки и запуска новых продуктов.



В этой статье мы расскажем, как различные компании уже сейчас получают выгоду от использования пользовательского искусственного интеллекта на базе машинного обучения практически на каждом уровне бизнес-процессов. А также подскажем, как выбрать ML-разработчика для интеграции этой технологии в ваш бизнес.

Что такое машинное обучение?





Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. Источник.



Что такое искусственный интеллект? Согласно самому популярному определению, Искусственный интеллект (или ИИ) — это программа или машина, которая может действовать как человек. Это означает, что ИИ может имитировать когнитивные функции людей, чтобы воспринимать окружающую среду и реагировать на нее, предпринимая действия, которые максимизируют шансы ИИ на достижение своих целей. К таким когнитивным функциям относят самообучение, поиск решений заданного алгоритма, а также способность синтезировать решения при небольшом объеме информации, опираясь на накопленные ранее знания и опыт.



Что такое машинное обучение? Это, образно говоря, путь к искусственному интеллекту — та самая когнитивная функция самообучения. Разумеется, процесс обучения программы (ИИ) отличается от того, как учится человек, но основная идея аналогична. Машинное обучение ( ML) — это самый эффективный способ обучить программу и получить опыт, который можно применить позже и/или загрузить его на другую машину, обучив таким образом ее всему, что знает первая машина.



Есть две фазы (разработки) программ машинного обучения. Во-первых, нужно написать сам ML-алгоритм, а во-вторых, научить его достигать заявленных целей. При этом есть несколько способов машинного обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением, с частичным подкреплением и прочие), которые почти всегда так или иначе завязаны на циклах: ИИ принимает решение/действие и «смотрит» (т.е. ищет лучшую корреляцию), насколько это приблизило его к заявленной цели. Как правило, требуются тысячи или даже многие миллионы прогонов, после которых алгоритм ИИ начинает демонстрировать хотя бы 80% успешных результатов.



Фишка машинного обучения в том, что системы, использующие эту технологию, самостоятельно обрабатывают входящие данные, создают и тестируют алгоритмы для достижения заявленных целей. Причем машинное обучение обычно происходит не на практике, что чревато потерей денег, ресурсов и времени, а посредством так называемых «моделей данных» (что-то вроде расширенного варианта разработки). На основе таких моделей один и тот же ML-алгоритм можно сравнительно просто адаптировать для использования в разных средах выполнения для разных задач.

Что ИИ и ML может дать вашему бизнесу?





Использование ИИ/ML в различных отраслях. Источник.ru



Улучшение функций и производительности продуктов. Для бизнеса самым важным следствием применения ИИ/ML является переход от информатизации к автоматизации и интеллекту. Автоматизация и интеллект могут не только заменить рабочую силу, но и принести много важных преимуществ, таких как повышение производительности и увеличение пропускной способности транзакций.



Оптимизация внутренних бизнес-процессов компании. Также бизнес может использовать эту технологию для оптимизации и автоматизации таких процессов, как выставление счетов, таможенные расчеты, налоговые отчисления, заполнение накладных и прочих вещей, связанных с документооборотом и бухгалтерией. ML делает такого рода процессы более быстрыми, дешевыми и надежными (так как они не подвержены ошибкам пользователя, коррупции, саботажу и т.п.)



Освобождение сотрудников для творческой работы. Автоматизация бизнес-процессов поможет создать условия, в которых ваши сотрудники будут сосредоточены на решение творческих задач (а не делать одно и то же сотни и тысячи раз каждый рабочий день). Например, робот-чат, созданный на основе ML, может самостоятельно отвечать на 80% запросов от пользователей (обычно это довольно простые проблемы), благодаря чему представители службы поддержки смогут уделить больше времени более сложным проблемам клиентов.



Принятие более взвешенных решений. Даже опытные лидеры с хорошим послужным списком часто принимают ошибочные решения, основываясь на своих эмоциях, предвзятости или из-за недостатка времени на тщательный анализ. ИИ на базе ML с этим намного проще, поскольку он не подвержен эмоциям и каким-либо предвзятостям и может моментально обрабатывать огромные массивы данных.



Прогнозирование и оптимизация. ИИ на базе ML может использовать различные аналитические методы для прогнозирования самых разных процессов. Обычно это модели для прогнозирования погоды, спроса, объемов продаж, наполнения складов, загрузки оборудования, социальных трендов, демографии, а также урожайности сельского хозяйства на кратко-, средне- и долгосрочные периоды.



Обработка естественного языка. ML облегчает взаимодействие между пользователями и цифровым миром с помощью чат-ботов или виртуальных помощников, которые уже сейчас могут быть настолько продвинутыми, что их будет довольно сложно отличить от настоящих рабочих служб поддержки и менеджеров по продажам (правда, у них все еще есть большие проблемы с рекурсивными связями).



Анализ данных и аналитика. В современном конкурентном мире необходимо принимать решения на основе данных в режиме реального времени. Используя расширенную аналитику и аналитику больших данных, ИИ на базе ML может помочь с выявлением рыночных тенденций, скрытых взаимосвязей, аномалий и прочего.



Рекомендательные модели. Такие модели повышают вовлеченность пользователей, рекомендуя им продукты или услуги в соответствии с их вкусами, предпочтениями и прошлым опытом взаимодействия. Самые популярные примеры — алгоритмы рекомендаций в Spotify, YouTube, TikTok или магазине Amazon.



Компьютерное зрение. Такого рода ИИ позволяет машинам или компьютерам понимать и анализировать визуальную информацию. Он включает в себя методы наблюдения и поиска закономерностей, а также классификации полученных данных. Такие системы обычно используются государством для выявления нарушений ПДД и других нарушений закона. Частные компании используют компьютерное зрение на базе ML-алгоритмов в сфере защиты и безопасности, а также для повышения эффективности рабочих процессов (т.е. для поиска ленивых сотрудников).



Распознавание. Один из самых частых способов использования машинного обучения — это выявления закономерностей, паттернов и тенденций для быстрого и эффективного распознавания фото-, видео-, аудиоконтента, а также мошенничества, лжи, внутренних уязвимостей, атак на систему безопасности и т.п. Яркий пример такого рода ML-системы — это поиск по картинке в поисковике Google.

Особенности разработки ML-решений?



Написание алгоритма машинного обучения для бизнеса является сложным процессом и требует хорошей математической подготовки, поскольку все входящие данные (изображения, текстовые данные, звук и т.д.) должны быть преобразованы в числа или подобные числовые структуры, называемые тензорами, а затем переданы в нейронные сети, где они будут обработаны ML-алгоритмом. Кроме того, тот объем данных, который необходимо использовать для получения стабильно достоверных результатов, должен быть огромным — иногда это сотни петабайт информации.



При этом сам процесс разработки ML-решений с концептуальной точки зрения включает в себя три ключевых компонента. Они описаны следующим образом:



Таким образом, разработка системы ИИ на базе ML начинается с создания модели машинного обучения, которая включает создание трех вышеописанных компонентов. После чего эта модель помещается в систему для тестирования, которое на первом этапе обычно основано на математике: грубо говоря, разработчики смотрят, сможет ли ML-алгоритм прийти к выводу, что a+b=c. Разумеется, что именно является «a», «b» и «c», зависит от задачи конкретной модели ML. Простой пример: вы даете ML-алгоритму изучить множество фото и выявить, где на них люди, и при этом после каждого вывода ML «говорите» ему, прав он или нет — есть ли люди на фото.



Когда рабочая модель машинного обучения создана и протестирована, можно использовать реальные входные данные. При этом начинают обычно с довольно небольших выборок, чтобы проверить адекватность выводов модели, так как часто они бывают непредсказуемы из-за какой-то неизвестной переменной. Это важно, потому что этот фактор может очень сильно отклонить модель от нужных целей.



Дальше разработанную модель ML тестируют на так называемых обучающих наборах данных, которые «тренируют» инструмент статистической вероятности получать нужные предсказания — правильные варианты ответов / действий. Как именно модель ML «обучается» (что именно происходит внутри ML-программы), мы не расскажем, поскольку точно не знаем. Никто этого не знает, даже самые крупные эксперты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, поэтому сейчас в сообществе принято давать указание искусственному интеллекту объяснять, как и почему он принял то или иное решение / действие.



После тренировки на обучающих наборах модель ML используют на реальных данных (действующих бизнес-процессах) для поиска нужных заказчику решений, например оптимизации цепочек поставок или общения с клиентами. И тут нужно помнить, что успех никогда не приходит с первого раза. Разработка вероятности ML требует множества попыток, известных как «циклы», множества обучающих наборов, а также большой практики на реальных бизнес-процессах конкретной компании. Только так модель ML придет к созданию эталонного поля вероятности.

Где искать и как выбрать ML-разработчиков?



Найти компанию-разработчика ML-решений можно в LinkedIn или на таких площадках, как Goodfirms, Upwork, Goodfirms и Toptal. Если ваш проект связан с блокчейном и криптовалютой, то также можно поискать технического партнера на Coinality, Blocktribe, BountyOne, Crypto.jobs, Beincrypto или Cryptojobslist. При этом при поиске лучшего кандидата нужно сосредоточиться на следующих вещах:



Технические навыки. Существует два типа наборов технических навыков машинного обучения: исследователи ИИ, разрабатывающие новые алгоритмы, и инженеры машинного обучения, которые используют ML-алгоритмы для создания бизнес-приложений ИИ. Простая аналогия: если вы хотите подать еду, вам нужны повара (ML-инженеры), а не инженеры-электрики, которые строят бытовую технику (исследователи). Однако если вам нужно решить нетривиальную задачу, то в этом случае нужно сначала обратиться к ML-исследователям, а затем к ML-инженерам. Кроме того, вам, вероятно, также потребуется помощь data-инженера, поскольку обучение ML-модели невозможно без обработки больших баз данных.
Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: