Системы машинного обучения (СМО) с функцией Отчётность и аналитика

Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) — это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти системы используют алгоритмы и статистические модели для обработки больших объёмов данных, извлечения из них значимой информации и адаптации к новым данным, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и повысить их точность в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и многих других.

Машинное обучение (МО) - это тип алгоритма или метода программирования, который позволяет программным системам и бизнес-приложениям стать более эффективными и точными в прогнозировании результатов.

Как следует из определения, программные решения с возможностями машинного обучения запрограммированы на изучение поведения пользователей и их шаблонных действий для проведения расчётной оценки потенциальных результатов на основе собранных данных.

Ключевым принципом МО является создание алгоритмов, способных получать и анализировать входные данные путем статистического анализа. Анализ производится с дальнейшей целью прогнозирования результатов. При этом, в последующем в ходе прогнозирования обучение продолжается на основе новых рабочих данных.

Основные процессы, связанные с машинным обучением, напрямую связаны с процессами искусственного интеллекта (ИИ, AI) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Эти процессы включают в себя просеивание данных для поиска закономерностей и в то же время адаптацию программных действий к новой доступной информации.

Машинное обучение стало довольно распространенным в современной цифровой среде, хотя большинство пользователи Интернета пока не осознают это. Люди, которые часто делают покупки в Интернете или заходят в социальные сети, регулярно сталкиваются с результатами работы алгоритмов машинного обучения. Каждое объявление или предложение / рекомендация, с которыми они сталкиваются, является продуктом алгоритмов МО.

Системы машинного обучения (СМО) представляют собой прикладные приложения, где алгоритмы обучения используются в системе для обеспечения автоматизированного выполнения интеллектуальных бизнес- или производственных задач. Система или сервис подключается к источникам данных, чтобы обеспечить в течение времени научение и адаптацию алгоритма системы, создавая полезный результат.

Среди систем машинного обучения выделяют обособленный класс систем - Системы глубокого обучения (англ. Deep learning systems). Используемые в данных программных продуктах алгоритмы глубокого обучения позволяют оперировать более высокоуровневыми понятиями, в связи с чем эти системы позволяют добиваться лучших результатах в сложных задачах: оптическое распознавание символов, обработка естественного языка, аудиораспознавание, распознавание сложных событий, биоинформатика, распознавание речи.

Автоматическое (или автоматизированное) принятие решений в программном обеспечении для машинного обучения производится благодаря статистической обработке данных. Данные обрабатываются с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) или иных алгоритмов обучения. Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, которые обладают различными преимуществами и недостатками: обучение ассоциативным правилам, байесовские сети, кластеризация, обучение деревьев решений, генетические алгоритмы, обучение классификаторов, метод опорных векторов и пр.

Системы машинного обучения в основном используют следующие группы пользователей:

• финансовые учреждения и компании, занимающиеся инвестициями, для прогнозирования трендов на рынках, оценки рисков и выявления мошеннических операций;
• медицинские организации и исследовательские центры для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний, разработки персонализированных методов лечения и прогнозирования эпидемий;
• розничные и онлайн-магазины, а также компании в сфере e-commerce для анализа поведения потребителей, персонализации предложений, оптимизации запасов и прогнозирования спроса;
• производственные предприятия для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования, контроля качества продукции и минимизации отходов;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для сегментации аудитории, таргетирования рекламных кампаний, анализа эффективности маркетинговых мероприятий и прогнозирования реакции потребителей;
• транспортные и логистические компании для оптимизации маршрутов, прогнозирования загруженности транспортных узлов, управления складскими запасами и улучшения доставки товаров;
• научно-исследовательские организации и университеты для анализа больших объёмов данных в различных областях знаний, моделирования сложных процессов и выявления новых закономерностей.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы машинного обучения (СМО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут потребоваться масштабируемые решения с высокой производительностью и возможностью обработки больших объёмов данных, тогда как для малого и среднего бизнеса подойдут более простые и доступные по стоимости системы. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы системы с высокой точностью прогнозирования и соответствием регуляторным нормам, в медицине — системы, способные работать с конфиденциальными данными и соответствующие стандартам защиты информации, в маркетинге — инструменты для анализа поведения потребителей и сегментации аудитории. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам (например, объём оперативной памяти, ёмкость хранилищ данных, вычислительная мощность процессоров), а также наличие необходимых интерфейсов для интеграции с другими системами. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы: наличие предобученных моделей, возможность обучения моделей на специфических данных компании, инструменты для визуализации результатов анализа, механизмы мониторинга и оценки качества моделей.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы поставленным бизнес-задачам (прогнозирование, классификация, кластеризация и т. д.);
• возможность масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и бизнес-процессов;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, аутентификация, контроль доступа);
• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой и корпоративными системами (ERP, CRM и др.);
• поддержка необходимых форматов данных и возможность интеграции с источниками данных (базами данных, API, облачными хранилищами);
• наличие инструментов для предварительной обработки и очистки данных, которые необходимы для повышения качества обучения моделей;
• возможности для мониторинга работы моделей, оценки их точности и корректировки в процессе эксплуатации;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика системы;
• соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам и т. п.).

Выбор системы машинного обучения должен быть обоснован не только текущими потребностями бизнеса, но и перспективами его развития. Необходимо учитывать не только начальные затраты на внедрение системы, но и последующие расходы на её обслуживание, обновление, обучение персонала. Также важно оценить уровень поддержки и развития продукта со стороны разработчика, наличие сообщества пользователей и возможность получения консультаций и решений по возникающим проблемам.

Важность машинного обучения и его преимущества можно поставить в один ряд с преимуществами систем искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуального анализа данных (ИАД). Занимаясь бизнесом, вы имеете дело с растущими объемами данных и разнообразием информации. В условиях информационного избытка важно иметь надёжные и эффективные инструменты, позволяющие вам быстро просеять информацию, найти наиболее релевантные данные, использовать данные для улучшения вашего бизнеса.

Технология машинного обучения помогает малым бизнесам, предприятиям, организациям и отдельным пользователям (фрилансерам, индивидуальным предпринимателям, аналитикам, исследователям) трансформировать процессы. Применение Систем машинного обучения позволяет сделать бизнес-процессы более упорядоченными, эффективными и удобными. Пользователи могут найти подходящие данные быстрее и проще.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

• Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
• Использование входных данных из различных источников;
• Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
• Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем машинного обучения (СМО) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития методов объяснимого ИИ, повышения эффективности работы с большими данными, дальнейшего внедрения методов автоматического машинного обучения (AutoML), расширения применения методов обучения с подкреплением, усиления акцента на безопасность и конфиденциальность данных, а также более тесной интеграции СМО с другими ИТ-системами.

• Мультимодальные данные. Системы машинного обучения будут всё активнее обрабатывать и анализировать данные различных типов (текст, изображения, аудио), что позволит создавать более комплексные и точные модели для решения сложных задач.
• Объяснимый ИИ. Развитие методов, позволяющих понять логику принятия решений моделями машинного обучения, станет ключевым направлением, особенно в таких сферах, как медицина и финансы, где требуется высокая прозрачность алгоритмов.
• Работа с большими данными. Оптимизация алгоритмов для обработки колоссальных объёмов данных с минимальными задержками и ресурсами останется приоритетной задачей, что потребует разработки новых подходов к распределённым вычислениям и хранению данных.
• Автоматическое машинное обучение (AutoML). Упрощение процесса создания моделей машинного обучения для пользователей без глубоких знаний в области Data Science будет способствовать более широкому распространению СМО в различных отраслях.
• Обучение с подкреплением. Расширение применения методов обучения с подкреплением в задачах, связанных с принятием последовательных решений, например в робототехнике и управлении сложными технологическими процессами.
• Безопасность и конфиденциальность. Усиление требований к защите данных и разработка механизмов обеспечения конфиденциальности при обучении моделей станут неотъемлемой частью разработки СМО, особенно в свете растущего числа киберугроз.
• Интеграция с ИТ-системами. Более тесная интеграция СМО с корпоративными информационными системами, ERP, CRM и другими платформами позволит повысить эффективность бизнес-процессов и улучшить качество принимаемых решений на основе данных.