Образовательный проект ITQuick: ИИ. Методы ИИ от статистических до reinforcement learning

В прошлой статье мы говорили о самых основах, сейчас же копнем немного глубже и разберемся в методах ИИ. Какие бывают, в чем разница и как выбрать подходящий?

Что такое ИИ?

ИИ — это общий термин для систем, которые могут принимать решения, анализируя данные и адаптируясь на основе опыта. Под ним кроются несколько ключевых подкатегорий, каждая из которых решает свои специфические задачи.

• Статистические методы: «старички» среди методов ИИ. Эти подходы опираются на математические закономерности и распределения данных.
• Машинное обучение (ML): метод, позволяющий системам обучаться на данных, выявляя паттерны и делая предсказания на новых данных.
• Реинфорсмент-обучение (RL): относительно новый подход, где испытуемая система (агент) учится через взаимодействие с окружающей средой, принимая решения на основе вознаграждений и наказаний.

Основные различия между методами

1. Статистические методы: основа основ

Когда говорят об ИИ, часто забывают про статистику, но именно на ней многие современные методы и базируются. Это фундамент, который долгое время был основным инструментом в аналитике. Пример — логистическая регрессия, которая до сих пор является основой для многих бизнес-задач, связанных с предсказанием вероятностей.

Особенность статистических методов: они хорошо работают на малых данных и при наличии четких закономерностей. Если у вас есть информация о зависимости переменной X от переменной Y, вы сможете легко выстроить предсказательную модель. Но как только данных становится слишком много, или они начинают вести себя «хаотично», в бой вступает ML.

2. Машинное обучение: когда данные решают всё

Машинное обучение — это эволюция статистики. Если статистические методы работают с заранее известными зависимостями, то ML позволяет моделям «обучаться» на данных без прямых указаний о том, как они связаны. Подход основан на том, что алгоритм анализирует исторические данные, находит паттерны и применяет их к новым ситуациям.

Существуют три ключевых типа машинного обучения:

• Обучение с учителем (supervised learning): когда у вас есть метки для каждого примера, и модель обучается на этих данных. Например, классификация транзакций как «подозрительные» или «нормальные».
• Обучение без учителя (unsupervised learning): тут меток нет, и модель должна сама находить скрытые структуры в данных. Часто применяется для сегментации клиентов.
• Обучение с подкреплением (reinforcement learning): чуть сложнее. Здесь агент обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения за правильные действия и «штрафы» за ошибки. Этот подход особенно актуален для игр или задач с длительными взаимодействиями, как, например, автономные системы.

3. Reinforcement learning: обучение через опыт

В отличие от машинного обучения, где модель получает фиксированные данные для обучения, в reinforcement learning агент действует в условиях неопределенности и на каждом шаге принимает решение о следующем действии. Классический пример — робот, обучающийся ходить: агент постоянно оценивает свои шаги, пробует разные действия и в конечном итоге оптимизирует поведение так, чтобы достичь максимального вознаграждения.

Применение RL в реальном мире варьируется от игр (победы ИИ в шахматах или го) до управления робототехникой и сложных систем оптимизации в логистике. Главная особенность RL — это возможность работать в условиях динамических и меняющихся сред, что делает его уникальным инструментом для задач, где данные меняются с течением времени или зависят от действий системы.

Как компании выбирают подходы к ИИ?

Каждый метод ИИ имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от бизнес-задачи и доступных данных. Машинное обучение отлично подходит для стандартных предсказательных моделей, будь то анализ транзакций или прогноз спроса. Если компании работают с данными, которые четко определены, этот подход будет наиболее эффективным.

Когда речь идет о более динамичных системах, как в случае с логистикой или робототехникой, где важна адаптация к новым условиям, на сцену выходит reinforcement learning. Примером может служить компания, разрабатывающая автономные дроны. RL помогает системе обучаться в симуляции, а затем переносить этот опыт в реальную среду.

Статистические методы, несмотря на их возраст, все еще широко используются, особенно там, где требуется простота и интерпретируемость, например, в финансовом секторе. Эти подходы надежны и эффективны на небольших объемах данных.

Если коротко:

ИИ — это не единая технология, а сложная система методов и подходов. Машинное обучение и reinforcement learning — это лишь части огромной экосистемы ИИ, каждая из которых решает свои задачи. Важно понимать, какой подход лучше всего подходит для конкретной бизнес-задачи, чтобы добиться максимальной эффективности и результата. Наши кейсы, проекты и новости ждут вас в Telegram канале ITQuick. Также у нас есть отдельный канал с вакансиями ITQuick вакансии и канал о развитии нового продукта JUMSE App.