Если вдруг вы устали отдыхать и хотите узнать что-то новое: в двух словах о машинном обучении

🔶Машинное обучение — это наука о том, как обучить искусственный интеллект работать самостоятельно и расширять свои знания о мире, чтобы точнее и лучше выполнять возложенные на него функции.
От обычных вычислительных программ машинное обучение отличается тем, что программист не задаёт алгоритм, по которому работает программа, а компьютер сам выбирает методы решения поставленных задач и учится на собственных ошибках.

Нюансы
Есть различные виды машинного обучения:
🔶с учителем (программист заранее размечает структурированные данные: например, помечает все фотографии, на которых изображены кошки);
🔶неконтролируемое (на немаркированных данных: например, рекомендации на основе ранее совершённых покупок);
🔶обучение с подкреплением (происходит в среде, которая определённым образом реагирует на действия программы: например, беспилотный автомобиль сталкивается с препятствием)

Критика
У машинного обучения есть целый ряд проблем и недостатков:

🔶решения компьютера непрозрачны для человека, так как непонятен алгоритм, на основе которого машина сделала вывод;
🔶компьютерные программы «наследуют» предрассудки и убеждения своих создателей, отбор данных может повлиять на конечный результат;
🔶машине недоступно решение сложных этических вопросов;
🔶компьютер может находить взаимосвязи там, где их нет, просто из-за отсутствия житейского опыта;
🔶рекомендации контента на основе интересов могут создавать вокруг пользователя информационный пузырь

Практика
Машинное обучение помогает совершенствовать работу нейросетей. Например, у Apple она умеет распознавать сексуальный контент на изображениях, помогая бороться с детской порнографией. А банки используют искусственный интеллект для выявления мошеннических действий: например, компьютер анализирует типичное поведение и характерные транзакции для каждого клиента и сигнализирует о том, что не вписывается в паттерн его поведения. Машинное обучение помогает этим и другим нейросетям работать быстрее и эффективнее