Разработка моделей машинного обучения
Machine Learning (ML) или машинное обучение предполагает наделение искусственного интеллекта определенными знаниями, данными и методиками их анализа, позволяющее решать задачи по аналогии с человеческим мозгом, но гораздо быстрее и эффективнее. Проще говоря, это создание модели AI с индивидуально настроенными алгоритмами для обработки больших данных. «Наносемантика» специализируется на разработке и обучении моделей ml для разных сфер бизнеса и решения узкоспециализированных и масштабных задач. Мы обучаем ИИ нужным операциям и навыкам без явного программирования.
Особенности разработки алгоритмов машинного обучения
Обучение ML модели предполагает передачу нейросети данных, необходимых для решения бизнес-задач. Их содержание зависит от специфики вида деятельности. Машинное обучение искусственного интеллекта (AI) активно применяется в сфере безопасности, промышленности, маркетинговых и медиа-компаниях. Специально обученная нейросеть собирает, систематизирует и анализирует данные, формирует и обрабатывает датасеты, создает отчеты.
Разработка модели машинного обучения помогает бизнесу решать следующие задачи:
- Распознавать, систематизировать и классифицировать изображения;
- Преобразовывать речь в текст;
- Формировать персональные предложения на основе запросов пользователей;
- Выявлять спам;
- Анализировать поведение клиентов на сайтах и в торговых точках;
- Разработка мобильных приложений и голосовых помощников;
- Установление и удержание контакта с потенциальным клиентом через чат-боты и цифровых помощников;
- Определять производственный брак;
- Прогнозировать выпуск продукции, спрос на нее и динамику цен;
- Оптимизировать энергопотребление;
- Анализировать причины производственных потерь;
- Выполнять финансовое планирование, моделирование и анализ;
- Обрабатывать финансовые документы без участия человека;
- Обнаруживать мошеннические схемы;
- Распознавать и систематизировать движущиеся объекты в потоке;
- Управлять складскими запасами;
- Выбирать поставщиков и подрядчиков по заданным параметрам.
Это далеко не полный перечень задач, которые способен решать обученный искусственный интеллект.
По оценке одного из лидеров маркетинговых исследований Research and Markets, к концу 2023 года рынок чат-ботов вырос до 5,4 млрд долларов, к концу 2028-го его объем ожидается в пределах 15,5 млрд долларов, что составляет +23,3% в год. Взаимодействие с пользователями через чат-боты стимулирует развитие рынка, повышает уровень сервиса и в целом эффективность бизнеса при явном сокращении расходов на другие маркетинговые инструменты.
Ключевые шаги реализации ML-технологий
Разработка алгоритмов машинного обучения выполняется в три этапа, на каждом из которых есть свои шаги и микроэтапы.
1. Выбор данных
На этом этапе выполняется сбор, очистка, преобразование и разделение данных. Их собирают с разных ресурсов – сайтов, баз данных, API и др. Главное, чтобы они максимально точно отражали суть будущей модели. Например, для сервиса по работе с недвижимостью значение имеет ее площадь, стоимость 1 кв.м., статус – жилая или нежилая, первичка или вторичка, расположение, планировка, инфраструктура и т.д. Далее информационный массив подлежит очистке, в ходе которой из него удаляют лишнее – дубликаты, пропущенные значения, опечатки, вбросы, схожие по звучанию или написанию, но не аналогичные по содержанию запросы и выданные по ним сведения.
Следующий шаг – преобразование оставшихся данных в нужный формат. На этом этапе проводят нормализацию цифровых данных, кодирование категорий и переменных, создание новых признаков. Этот этап позволяет избежать проблем с масштабированием данных.
Заключительный подготовительный шаг – разделение данных на три выборки: обучающую, валидационную и тестовую. В первую, непосредственно участвующую в обучении модели ML, попадает от 70 до 80% данных, во вторую, предназначенную для настройки параметров, - от 10 до 20% и в третью тестовую – около 10%.
2. Разработка модели ML и ее обучение
Выбор алгоритма машинного обучения зависит от характера решаемой задачи, объема и особенностей данных. Далее модель обучают – настраивают параметры по заданным данным. На этом этапе она «учится» определять зависимости, классифицировать и систематизировать данные. Следующий шаг – оценка качества модели по точности, полноте, наличию недочетов и выбросов.
3. Оптимизация готовой модели
Важно оптимизировать ML решение под конкретный вид деятельности. Например, сократить риск выдачи ложноположительных и ложноотрицательных результатов в AI модели для медицинской диагностики. В рамках оптимизации наши эксперты прорабатывают и улучшают гиперпараметры, повышающие качество модели.
При обучении модели важно избежать эффекта overfitting (переобучения), когда хорошо «натасканная» модель идеально справляется с обучающими данными и плохо оперирует новыми. Для получения нормальных рабочих параметров используются методы регуляризации, отбора признаков, ансамблирования.
На заключительном этапе готовую систему машинного обучения делают понятной и простой для пользователей – ее интерпретируют. Для этого ее оценивают с точки зрения важности признаков, определяют частичные зависимости, предусматривают локальные объяснения для пользователей. Все это помогает понять, что именно влияет на результат машинного обучения, а что нет.
Преимущества внедрения моделей машинного обучения для бизнеса
Специально обученный искусственный интеллект активно используется в сфере безопасности, в промышленности, финансовом секторе, сфере услуг.
Внедрение моделей машинного обучения дает бизнесу следующие преимущества:
- автоматизация рутинных процессов;
- повышение точности прогнозов;
- выявление глубинных закономерностей;
- оптимизация издержек;
- улучшение клиентского опыта;
- круглосуточная работа без перерывов и потери качества;
- нейтрализация человеческого фактора;
- секундная обработка больших массивов информации;
- ее непредвзятый анализ и оценка.
ML-решения не только повышают качество продукции и услуг, но и жизни человека в целом. Умные сервисы помогают ориентироваться в незнакомом месте с помощью онлайн-сервиса или встроенного приложения, находить фильмы и музыку по предпочтениям.
Наши кейсы по разработке ML решений
Оптимизация работы отдела кадров:
Разработали сервис для кадровой службы по анализу встреч, с функцией прогноза увольнений, оценки микроклимата в подразделениях компании, а также фиксации усталости сотрудников.
Приложение для анализа речи:
Усовершенствовали программное обеспечение клиента – крупного контакт-центра. Сделали интерфейс более простым, а функционал более широким. Теперь анализировать переговоры, делать выборки и находить данные намного быстрее и проще.
Автоматизация техподдержки:
Автоматизация работы техподдержки торговой компании онлайн- и оффлайн продажами позволила повысить качество обслуживания клиентов, анализировать спрос, внедрить предложение аналогичных товаров по запросам с детализацией цены и характеристик. Это позволило клиенту повысить продажи, существенно сократить возвраты и отказы, снизить издержки.
Выявление брака:
Научили нейросеть определять качественные и бракованные товары в потоке на конвейере, что позволило повысить качество поступающей в продажу продукции и снизить издержки на содержание ОТК.
