SEO-оптимизация сайтов
SEO оптимизация: что это такое и как она работает - Altcraft
SEO оптимизация (SEO optimization), или seo продвижение сайтов — это стратегия, позволяющая вашему сайту стать заметнее в результатах поиска ...
машинного обучения
Через четыре года произошёл поворотный момент с внедрением алгоритмов <anchor>машинного обучения</anchor>. Многие думали, что традиционные методы SEO уйдут в прошлое, но машинное обучение в основном боролось с нечестными практиками. Теперь SEO продвижение сайта полагается только на «чистые» способы для достижения вершинных позиций.
Машинное обучение, какие методы и способы использует
Машинное обучение, какие методы и способы использует

[Altcraft](/ru)

- Возможности





[**CDP платформа клиентских данных**\
\
Вся информация о пользователе собрана в единой платформе клиентских данных](/ru/features/cdp)



[**Омниканальный маркетинг**\
\
Рассылки в различные каналы коммуникации: email, sms, push, мессенджеры](/ru/features/omni-channel-marketing)



[**Программы лояльности**\
\
Промокоды, бонусы и баллы для выстраивания долгосрочных отношений с клиентами](/ru/features/loyalty-programs)



[**Конструктор HTML писем**\
\
Создание и редактирование любого HTML шаблона, сохранение собственных блоков](/ru/features/email-template-editor)



[**Персональные рассылки**\
\
Персонализированная рассылка сообщений для клиентов через коммуникационные каналы](/ru/features/personalization)



[**A/B/n-тестирование**\
\
Проведение экспериментов и оптимизация маркетинговых стратегий](/ru/features/mvt)



[**Аналитика в реальном времени**\
\
Отслеживание эффективности маркетинговых кампаний для принятия верных решений](/ru/features/analytics)



[**Интеграции и WebHooks**\
\
Подключение внешних систем к платформе и синхронизация данных с базами компании](/ru/features/integration)



[**Формы и Опросы**\
\
Создание анкет, опросов, форм для обратной связи любой сложности](/ru/features/forms-and-surveys)



[**Сообщения в мессенджеры**\
\
Возможность общения с клиентами в любое время и в любом месте](/ru/features/messengers)



[**Pop-up окна** \
\
New\
\
Повышение осведомлённости пользователей о предложениях вашей компании](/ru/features/pop-up)





[![Cases_Image](/images/uploads/kejs_s_bnb_bankom_menyu_aa8a0e9684.png)](https://altcraft.com/ru/blog/bnb-bank-uvelichil-tranzakcionnuyu-aktivnost) Open Rate автоматических Viber сообщений ≈60%, прирост MAU за год +19%[![Cases_Image](/images/uploads/kejs_uzum_v_menyu_e337a65137.png)](https://altcraft.com/ru/blog/uzum-snizili-pokazatel-otkazov) Снизили показатель отказов от push, увеличили OR, сэкономили рабочие часы

- [Цены](/ru/prices)
- [Партнерам](/ru/partners)
- [Блог](/ru/blog?page=1)
- [Поддержка](/ru/help-center)
- [Контакты](/ru/contacts)

[Оставить заявку](/ru/request)

[Главная](/ru)

# Способы и методы машинного обучения

Дата: 2024-01-11 \| Время чтения: 8 минут (1528 слов)

![машинное обучение](/uploads/Machine_f1a2767eb1.png)

В 2023 году трудно представить новостную ленту без понятия «‎машинное обучение». Предполагается, что рынок этой технологии к 2030 году достигнет 225 млрд долларов. Для сравнения — на 2023-й прогнозировался [**рост до 26 млрд**](https://www.fortunebusinessinsights.com/machine-learning-market-102226).

То есть Machine learning с нами надолго. Технология будет и дальше внедряться в сферы человеческой жизни: прогнозировать, классифицировать, генерировать объекты. Поэтому важно не отставать и понимать, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. Об этом расскажем в нашей статье.

## Суть машинного обучения

**Machine learning (машинное обучение)** — направление развития [**искусственного интеллекта**](https://altcraft.com/ru/blog/nejroseti-v-marketinge), которое имитирует процессы мышления человека. Здесь не задаётся чёткая последовательность действий, которую, к примеру, выполняет программное обеспечение, а происходит постоянное «размышление», как бы это делал мозг.

Машинное обучение — это прогнозирование на основе огромных объёмов данных, в которых алгоритмы находят закономерности. Понятие связано с нейросетями, которые входят в один из типов ML и работают через глубинное обучение.

**Алгоритмы машинного обучения применяются для создания сервисов, которые:**

- **Рекомендуют продукты, услуги и контент**, в том числе на основе действий пользователя. К примеру, так работают онлайн-кинотеатры, которые предлагают фильмы и сериалы, исходя из просмотренных
- **Прогнозируют будущее:** возможные тренды, объёмы продаж, заболевания клиентов медклиник по их анамнезу, события и так далее. Модели машинного обучения определяют кредитный рейтинг в банках и предугадывают поведение клиентов, которые, возможно, не смогут выплачивать займ.
- **Распознают объекты на изображениях и видео, понимают речь и анализируют текст**. Это ускоряет рутинные процессы, упрощает работу человека и даже обеспечивает безопасность. Например, определение номеров автомобилей по камерам видеонаблюдения — дополнительный контроль.

## Как работает машинное обучение

1. **Определение критериев для отбора и сбор данных**. Это огромные объёмы информации.
2. **Подготовка сведений** — разграничение их метками, которые важны для распознавания алгоритмами ML нужных элементов. Сейчас разметка проводится специалистами и реже автоматизируется, поэтому процесс этот долгий.
3. **Проверка данных и поиск закономерностей.** Здесь находят ошибки, чтобы их исправить и сделать следующий этап наиболее точным.
4. **Выбор модели и начало обучения.** Алгоритм обрабатывает данные и выдаёт результаты.
5. **Получение и оценка работы алгоритмов.** На этом этапе исправляются ошибки, меняются алгоритмы для дальнейшей работы.

![Алгоритмы машинного обучения](/uploads/algoritmy_432f8466b7.png)

## История Machine Learning

### XX век

Первые примеры использования машинного обучения встречаются в середине прошлого века. Скопировать нейрон впервые смогли учёные Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок ещё в 1943 году. Далее известен секретный проект армии США 1946 года для программного создания таблиц, которые улучшали меткость стрельбы.

Временем расцвета [**машин лернинг**](https://altcraft.com/ru/blog/upravlenie-dannymi-o-klientah-dlya-ml) стали 50-е, когда появилась Checkers-playing — программа Джозефа Вейцбаума, Фрэнка Розенблатта и Артура Сэмюэля, которая умела играть в шашки.

В этот же период стала известной модель нейросети (Mark I Perceptron), имитировавшая работу мозга человека, изобрёл её Розенблатт. В конце 50-х появилась SNARC — нейронка, которая выполняла комплексные задачи. Её создателем выступил американец Марвин Минский.

Само понятие «‎машинное обучение»‎ обозначилось только в 1959 году, его озвучили на конференции в колледже Дартмута (США).

Прототип первого виртуального ассистента запустили в 60-х. Это была система ELIZA, которая воспроизводила как бы диалог с психотерапевтом. В это же десятилетие изобрели алгоритм, который умел распознавать и классифицировать данные. А в конце десятилетия Бернард Уидроу и Себастьян Трун создали алгоритм обратного распространения ошибки — это был большой шаг в улучшении работы нейронок.

В 80-е учёные снова использвали технологии для игры. На этот раз — в шахматы. Молодые учёные из университета Карнеги-Меллон придумали систему ChipTest. На основе этой разработки в конце 90-х появился суперкомпьютер Deep Blue, который обыграл знаменитого шахматиста Гарри Каспарова. Это было одно из первых противостояний машины и человека, которое показало силу машинного обучения в прогнозировании действий роботом.

### XXI век

В наше время выросла мощность компьютеров и увеличились объёмы данных, что подтолкнуло ML к новой стадии развитии. В 2000-х появилось понятие «глубокое обучение». Начало 2010-х стало эпохой открытия новых проектов по нейросетям, в частности — в гонку вступает Google, и уже в 2012-м — алгоритм от команды Google X Lab научился узнавать котиков на картинках и в видео. Появился также Google Prediction API — сервис для аналитики и работы Machine learning.

Не отставали гиганты Amazon, Microsoft, Facebook\*, у которых появились свои платформы, где работали методы машинного обучения. А технология компании Марка Цукерберга DeepFace научилась распознавать лица с высокой точностью.

В 2020-х роль машинного обучения растёт. Технологии уже работают в сферах финансов, здравоохранения, в промышленности, используются в транспорте и будут всё дальше срастаться с повседневной жизнью людей.

## Способы машинного обучения

**Способ****Описание**Обучение с учителем (Supervised Learning)Модель тренируют на уже подготовленных данных (размеченных) и готовых ответах. Алгоритм должен выбрать ответ на гипотезу: правильно или неправильно, а человек — проконтролировать результат. Это относительно простой способ ML, который подходит для классификации данных. Именно обучение с учителем помогает различать объекты.Обучение без учителя (Unsupervised Learning)Для обучения берут информацию без разметки. Алгоритм сам должен понять закономерности и признаки, которое отличают объекты. Подходит для прогнозирования и для автоматизированной очистки входных данных, распознавания и понимания языка человека.Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised Learning)Здесь используются размеченные и неразмеченные данные. Остальную разметку выполняет сам алгоритм по заданным параметрам. Такое обучение полезно для обработки длинных файлов (например, текстов-лонгридов)Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)Способ строится на системе баллов, который модель получает в зависимости действий. Это похоже на систему вознаграждений в игре, где за правильное действие игрок получает бонус

## Методы Machine Learning

### Байесовский классификатор

Метод получил название от из теоремы Байеса. В основе — определение класса объекта по его признакам. Считается одним из самых простых и используется для рубрикаторов, распознавания объектов на изображениях, определении [**спамных писем**](https://altcraft.com/ru/blog/kak-otpravlyat-milliony-pisem-i-ne-popadat-v-spam).

![Байесовский классификатор](/uploads/bayes_34dd50caec.png)

### Деревья принятия решений

В этом методе модель выявляет взаимосвязь одних событий и объектов с другими и последствия их взаимодействия. Визуально эту схему можно изобразить в виде «разветвлений дерева», где представлены разные варианты развития событий в зависимости от выбора. Это похоже на тесты-алгоритмы с ответами «да» или «нет», которые приводит к результату. Плюс метода — в его системности, но применяется он не везде.

![Деревья принятия решений](/uploads/derevya_956b762eeb.png)

### Логистическая регрессия

Статистический метод, который стал использоваться в машинном обучении. Логистическая функция определяет зависимость между одной или несколькими переменными. Объекты разделяются по двум классам по определённым значениям в диапазоне 0-1.

Определение кредитного потенциала, прогнозирование успешности продаж, рекламных кампания и другие верноятностные события выявляют через метод логистической регрессии.

![Логистическая регрессия](/uploads/regressiya_884b82eedd.png)

### Опорные векторы

Включает несколько алгоритмов, которые классифицируют объекты в гиперплоскости, разделяемую векторами. И задача системы — найти наиболее правильное расположение линии в плоскости для лучшей классификации.

Этот метод решает достаточно сложные задачи и может определить: мужчина или женщина на фото, какую рекламу показывать на сайте пользователю и так далее.

![Опорные векторы](/uploads/vektori_d5bbe56ea3.png)

### Линейная регрессия

Смысл метода в том, чтобы соотнести одну переменную N с другой переменной или несколькими. Условно на плоскости есть точки данных, для которых нужно найти наиболее подходящую линию, которая их соединит.

![Линейная регрессия](/uploads/lineynaya_79c6ad56db.png)

Такой алгоритм легко предсказывает тренды, определяет, какой информации не хватает в простых линейных рядах. Например, что нужно добавить в последовательности 10, 20, 30, 40, 50…

### Ассамблейные методы

Набор методов, где происходит генерация различных классификаторов и разделение данных по принципу усреднения или голосования. Такой подход уменьшает вероятность ошибок.

**К ассамблеям относят:**

- **Бэггинг** — базовые модели обучаются параллельно со сбором усложнённых классификаторов.

![Бэггинг](/uploads/beging_13119c899e.png)

- **Бустинг** — сильные модели создаются при помощи слабых. Происходит обучение на предыдущих классификаторах, чтобы улучшить и исправить ошибки для следующих.

![Бустинг](/uploads/busting_13e4adb646.png)

### Кластеризация к-средних

Один из методов кластеризации в машинном обучении. В работе алгоритма используется некоторое рандомное число кластеров K. Для каждого свой центр (точка), от которой считается расстояние до каждой точки данных в группах. Потом центр каждого кластера перечисляется, векторы снова разбивают точки данных на кластеры. Это происходит до того, как изменений больше не происходит.

Кластеризация полезна для биологических исследований, в IT-технологиях и социологии.

![Кластеризация к-средних](/uploads/klasterizaciya_4d6dcf397d.png)

### Состязательно-генеративное обучение

Этот метод основан на работе нейросетей, которые как бы вступают в борьбу друг с другом (так появилось название). Внутри алгоритмы дискриминатора и генератора. Первый пытается классифицировать входящие данные и соотносит их с категориями. Второй, наоборот, стремится выбрать образы, которые подходят к категориям. То есть генератор создаёт объекты, а дискриминатор их проверяет на подлинность. Именно такой алгоритм умеет создавать изображения несуществующих людей, которые похожи на реальных.

![Состязательно генеративное обучение](/uploads/generativnoe_598dcee2e6.png)

## Резюме

Машинное обучение — вид искусственного интеллекта и имитация деятельности человеческого мозга. Первые алгоритмы Machine learning появились в 40-50-х годах прошлого века, но значительного роста достигли в XXI веке и используются сейчас во многих сферах человеческой жизни.

Способы ML классифицируются в зависимости от участия в нём человека. Существует машинное обучение с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя и с подкреплением.

Также есть методы, которые разделяются по принципу работы алгоритма. Выделяют байесовский классификатор, деревья принятия решений, логистическую регрессию, ассамблейные методы (бэггинг, бустинг), кластеризацию к-средних, состязательно-генеративное обучение и другие.

\*продукт компании Meta, запрещённой на территории РФ

Подписывайтесь на наш [**Telegram-канал**](https://t.me/kraftovyj_marketing). Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!

[**Facebook**](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=&title=Способы и методы машинного обучения&description=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. ) [**Vkontakte**](https://vk.com/share.php?url=&image=/images/uploads/Machine_f1a2767eb1.png) [**LinkedIn**](https://www.linkedin.com/cws/share?url=&title=Способы и методы машинного обучения&summary=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. ) [**Twitter**](https://twitter.com/intent/tweet?url=&text=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. &hashtags=Machine_Learning,Искусственный_интеллект) [**Telegram**](https://telegram.me/share/url?url=&amp;text=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. &gt)

#### Поделиться

Если статья была вам полезна, поделитесь с вашими друзьями ;)

Теги: [Machine\_Learning](/ru/blog?tag=Machine_Learning) [Искусственный\_интеллект](/ru/blog?tag=%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82)

Автор: Людмила Коваленко

[**Facebook**](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=&title=Способы и методы машинного обучения&description=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. ) [**Vkontakte**](https://vk.com/share.php?url=&image=/images/uploads/Machine_f1a2767eb1.png) [**LinkedIn**](https://www.linkedin.com/cws/share?url=&title=Способы и методы машинного обучения&summary=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. ) [**Twitter**](https://twitter.com/intent/tweet?url=&text=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. &hashtags=Machine_Learning,Искусственный_интеллект) [**Telegram**](https://telegram.me/share/url?url=&amp;text=О том, что такое машинное обучение, как ML появилось, какие методы и способы использует. &gt)

## Вам может быть интересно:

[Как компания «Открытие Брокер» автоматизировала коммуникации с клиентами](/ru/blog/kejs-otkrytie-broker)

В новой статье рассказываем, как компания «Открытие Брокер» полностью автоматизировала свой маркетинг с помощью платформы Altkraft Marketing.

[Читать далее](/ru/blog/kejs-otkrytie-broker)

[Как Altcraft Marketing помог увеличить Группе «АльфаСтрахование» уровень повторных онлайн-покупок на 49%](/ru/blog/uvelichili-uroven-povtornykh-pokupok-dlya-gruppy-alfastrakhovaniye)

В новой статье рассказываем как с помощью автоматизации маркетинга и платформы Altkraft Marketing группа «АльфаСтрахование» увеличила уровень повторных покупок на 49%.

[Читать далее](/ru/blog/uvelichili-uroven-povtornykh-pokupok-dlya-gruppy-alfastrakhovaniye)

[Автоматизация маркетинга для страховых компаний](/ru/blog/avtomatizaciya-marketinga-dlya-strahovyh-kompanij)

В статье рассказываем, зачем страховым компаниям нужна автоматизация маркетинга, и делимся пятью рабочими стратегиями автоматизации в этой сфере.

[Читать далее](/ru/blog/avtomatizaciya-marketinga-dlya-strahovyh-kompanij)

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

[Подробнее...](/ru/privacy-policy)

OK

Продукт

[Цены](/ru/prices) [Запросить демо](/ru/setupDemo) [Войти](https://ru.altkraft.com)

Возможности

[CDP платформа клиентских данных](/ru/features/cdp) [Омниканальный маркетинг](/ru/features/omni-channel-marketing) [Программы лояльности](/ru/features/loyalty-programs) [Конструктор HTML писем](/ru/features/email-template-editor) [Персональные рассылки](/ru/features/personalization) [A/B/n-тестирование](/ru/features/mvt) [Аналитика в реальном времени](/ru/features/analytics) [Интеграции и WebHooks](/ru/features/integration) [Формы и Опросы](/ru/features/forms-and-surveys) [Сообщения в мессенджеры](/ru/features/messengers) [Pop-up окна](/ru/features/pop-up)

Узнать больше

[Блог](/ru/blog?page=1) [Глоссарий](/ru/glossary) [Руководство пользователя](https://guides.altcraft.com/user-guide/) [Руководство администратора](https://guides.altcraft.com/admin-guide/) [API разработчикам](https://guides.altcraft.com/developer-guide/) [Скачать документацию](/ru/download_documentation)

Компания

[Контакты](/ru/contacts) [Партнерская программа](/ru/partners) [О компании](/ru/about-company)

[Altcraft](/ru)

[Altcraft on VKontakte](https://vk.com/AltcraftLLC)[Altcraft on LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/altcraft/)[Altcraft on Twitter](https://twitter.com/AltcraftLLC)[Altcraft on Telegram](https://t.me/kraftovyj_marketing)

© 2015 - 2024 Altcraft. Все права защищены.

[Политика антиспам](/ru/antispam-policy) [Политика обработки персональных данных](/ru/privacy-policy)

Choose your language
РусскийEnglish中文（简体）EspañolFrançais