Что такое машинное обучение и чем оно отличается от ИИ

Аббревиатура «ИИ» сегодня встречается повсюду, однако за этим обобщенным термином скрывается сразу несколько подходов и технологий. Чтобы понимать, как работают современные интеллектуальные системы, важно различать ключевые направления. Одно из основных — машинное обучение.

Что такое машинное обучение

Роль специалиста по ML заключается в выборе подходящего класса моделей, подготовке данных, настройке гиперпараметров и оценке результатов обучения. Качество итоговой модели напрямую зависит от данных, корректности постановки задачи и процедуры валидации.

На практике машинное обучение применяется в задачах с большим объемом данных, где ручное описание правил затруднено или неэффективно. Несколько типичных примеров:

• рекомендательные системы видеосервисов и маркетплейсов;
• распознавание изображений и сигналов (медицинская диагностика, системы помощи водителю);
• обработка естественного языка (поиск, чат-боты, классификация текстов);
• прогнозирование и оценка рисков (кредитный скоринг, прогноз спроса).

В чем отличие ML от искусственного интеллекта

Машинное обучение не противопоставляется искусственному интеллекту, а является его составной частью. Искусственный интеллект — более широкое понятие, объединяющее различные подходы к созданию систем, способных решать интеллектуальные задачи.

AI охватывает методы логического вывода, экспертные системы, алгоритмы поиска и планирования, а также подходы, не связанные с обучением на данных. Машинное обучение, в свою очередь, фокусируется именно на построении моделей, которые улучшают свои предсказания за счет анализа данных, а не за счет заранее заданных правил.

Для наглядности разберем основные термины.

• Искусственный интеллект (AI) — общее направление, включающее системы, предназначенные для решения задач рассуждения, планирования и принятия решений.
• Машинное обучение — подраздел AI, использующий статистические и вероятностные методы для обучения данных, качество которых улучшается по мере накопления данных.
• Нейронные сети — класс алгоритмов машинного обучения, основанный на многослойных нелинейных моделях и особенно эффективный при работе с неструктурированными данными, такими как изображения, звук и текст.

Понятие	Область применения	Цель	Примеры
AI	Широкий спектр решаемых задач	Автоматизация рассуждений и принятия решений	Экспертные системы, алгоритмы поиска
Машинное обучение	Обучение на данных	Построение моделей прогнозирования и классификации для повышения точности предсказаний и автоматизации аналитических процессов	Линейная регрессия, деревья решений
Нейросети	Глубокое обучение	Работа со сложными и неструктурированными данными	CNN (сверточная нейронная сеть) для изображений, RNN (рекуррентная нейронная сеть) для последовательностей

Машинное обучение включает широкий набор алгоритмов — от линейных моделей и деревьев решений до ансамблей, таких как случайные леса и градиентный бустинг. Нейронные сети являются одним из подмножеств ML и лежат в основе методов глубокого обучения, применяемых для обработки изображений, речи и текста.

Процесс обучения ML-модели

Модель машинного обучения — это математическая модель, которая на основе обучающего датасета выявляет статические закономерности и использует их для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, ранжирования или выявления аномалий.

Процесс построения ML-модели обычно включает несколько последовательных этапов: сбор и подготовку данных, выбор алгоритма, обучение, оценку качества и дальнейшую адаптацию или развертывание. Качество результата определяется не только выбором алгоритма, но прежде всего объемом, репрезентативностью данных и корректно подобранными метриками оценки.

Сбор датасета

Первый этап в машинном обучении — формирование обучающего набора данных (датасета), на котором модель будет изучать закономерности.

• Внутренние корпоративные данные — CRM- и ERP-системы, логи транзакций, веб-аналитика, документы, журналы событий.
• Внешние API — платные и бесплатные сервисы (погодные данные, биржевые котировки, социальные сети).
• Сенсоры и IoT-устройства — данные с камер, микрофонов, датчиков температуры, ускорения и других физических параметров.
• Открытые датасеты и репозитории — Kaggle, UCI Machine Learning Repository, государственные открытые порталы данных.

Среди ключевых требования к датасету можно выделить достаточный объем данных, репрезентативность по отношению к реальной задаче, а также разнообразие примеров, снижающее риск смещения (bias) и некорректных прогнозов.

Разметка данных

На данном этапе важно учитывать, что необходимость разметки данных зависит от выбранного типа машинного обучения. Целевые метки требуются только для задач обучения с учителем — таких как классификация и регрессия. В других парадигмах (например, при обучении без учителя) модель работает с неразмеченными данными. 

Подробнее различия между типами машинного обучения мы рассмотрим далее в статье. Для задач обучения с учителем (классификация, регрессия) данные должны содержать корректные целевые метки. Рассмотрим критически важные аспекты разметки.

Качество меток
Метки должны быть точными и непротиворечивыми. На практике часто используют нескольких асессоров и проверяют согласованность разметки (inter-annotator agreement).

Баланс классов

Желательно, чтобы количество примеров в классах было сопоставимым. Сильный дисбаланс (например, 99 % одного класса и 1 % другого) требует применения специальных техник: взвешивания функции потерь, oversampling или аугментации миноритарного класса.

Очистка и подготовка датасета

Подготовка данных — один из самых трудоемких и критически важных этапов ML-проекта. Он включает:

• удаление дубликатов;
• обработку пропущенных значений (удаление или заполнение);
• приведение данных к единому формату и масштабу;
• выявление и обработку выбросов и аномалий.

На этот этап часто уходит большая часть времени проекта, однако именно качество подготовки данных напрямую определяет устойчивость и обобщающую способность модели.

Выбор алгоритма

Выбор алгоритма машинного обучения зависит от типа задачи, свойств данных и практических ограничений.

Тип задачи

Приведем типы задач с примерами и типичными алгоритмами в формате таблицы.

Тип задачи	Краткое описание	Пример	Типичные алгоритмы
Классификация	Предсказание дискретной метки	Разделение на спам и не спам	Логистическая регрессия (интерпретируемая базовая модель), деревья решений, случайный лес и градиентный бустинг (высокая точность), SVM (эффективен при небольшом объеме данных и четких границах классов)
Регрессия	Предсказание непрерывной величины	Стоимость недвижимости	Линейная регрессия, деревья решений, ансамбли (Random Forest, XGBoost), нейронные сети при больших объемах данных и сложных зависимостях
Кластеризация	Группировка без целевых меток	Сегментация клиентов	k-means, иерархическая кластеризация, DBSCAN
Поиск аномалий	Выявление редких или подозрительных наблюдений	Мошеннические операции	Isolation Forest, One-Class SVM

Практические ограничения

Интерпретируемость

В регулируемых областях (медицина, финансы, право) важно объяснять решения модели. В таких случаях используют интерпретируемые алгоритмы или методы объяснения сложных моделей, такие как SHAP и LIME.

Обучение на тренировочных данных

Модель обучается на тренировочной выборке, итеративно подбирая параметры, минимизирующие функцию потерь. Для оптимизации параметров чаще всего применяются методы градиентного спуска и его модификации.

Важную роль играет настройка гиперпараметров — параметров, которые не обучаются напрямую, но определяют процесс обучения (например, скорость обучения, глубина деревьев, коэффициенты регуляризации). Корректная настройка позволяет ускорить сходимость и снизить риск переобучения.

Проверка точности

После обучения модель проверяют на отложенной выборке, которая не использовалась в процессе обучения. Качество оценивается с помощью специализированных метрик, выбор которых зависит от задачи:

• Accuracy — доля верных предсказаний;
• Precision и Recall — анализ ошибок классификации;
• AUC-ROC — способность модели корректно ранжировать объекты.

Для получения более устойчивой оценки и выявления переобучения применяется кросс-валидация. Она позволяет обнаружить существенную разницу между качеством на обучающих и проверочных данных, что указывает на слабую обобщающую способность модели.

Дообучение и трансферное обучение

Дообучение (fine-tuning) используется для адаптации предобученной модели под конкретную задачу. Вместо обучения с нуля, требующего больших объемов данных и ресурсов, модель донастраивают на целевом датасете.

Обычно базовые слои, отвечающие за извлечение общих признаков, «замораживают», а обучают только верхние слои. Этот подход является частью трансферного обучения и позволяет быстро получить качественное решение при ограниченных данных и вычислительных ресурсах.

Принципы ML

Машинное обучение основано на выявлении статистических закономерностей в данных. Модель анализирует примеры и строит обобщенное представление, позволяющее делать предсказания или классифицировать новые объекты, а не запоминать отдельные наблюдения. Обучение формулируется как задача оптимизации: параметры модели подбираются так, чтобы минимизировать функцию потерь, отражающую расхождение между предсказаниями и истинными значениями.

При избыточной сложности модели возникает переобучение: она подстраивается под шум и частные особенности обучающей выборки, из-за чего качество на новых данных ухудшается. Слишком простая модель, напротив, не дообучается и не улавливает существенные зависимости. Это отражает классический компромисс между смещением и дисперсией.

Контролировать сложность модели помогают регуляризация, а также корректное разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Эти практики позволяют честно оценить обобщающую способность модели и снизить риск подгонки под конкретный набор данных.

Качество результата принципиально ограничено свойствами исходных данных. Неточные, неполные или систематически смещенные выборки приводят к воспроизведению этих искажений моделью — независимо от сложности алгоритма. Этот эффект часто описывают принципом garbage in, garbage out.

Кроме того, каждая модель опирается на набор предположений о структуре данных и допустимых зависимостях — «индуктивный байес». Эти предположения задают пространство гипотез и определяют, какие решения модель считает предпочтительными при обобщении на новые данные.

Задачи ML

Методы машинного обучения применяются для решения широкого круга задач — от прогнозирования числовых величин до выявления скрытой структуры в данных. Основные типы задач можно свести к нескольким категориям.

Классификация (распределение по категориям)

Классификация — это задача отнесения объекта к одному из заранее заданных классов на основе его признаков.

Типичные примеры — фильтрация спама по содержимому писем или медицинская диагностика по симптомам пациента. Для решения используются модели, обучаемые на размеченных данных, такие как логистическая регрессия, метод опорных векторов, деревья решений и их ансамбли. В ходе обучения модель учится проводить границы между классами в пространстве признаков.

Регрессия (прогноз непрерывной величины)

В задачах регрессии модель предсказывает непрерывное числовое значение, а не дискретную метку. Примеры — оценка стоимости недвижимости или прогноз температуры. Разные алгоритмы решают одну и ту же задачу, но опираются на различные предположения о данных и подходят для разных условий.

Линейная регрессия

Линейная регрессия моделирует зависимость целевой переменной от признаков в виде линейной комбинации. Фактически она подбирает веса признаков так, чтобы взвешенная сумма максимально точно приближала реальные значения.

Обучение сводится к подбору коэффициентов, минимизирующих среднюю ошибку предсказания, чаще всего по методу наименьших квадратов. Модель хорошо работает при близкой к линейной зависимости и отличается высокой интерпретируемостью: вклад каждого признака в результат можно оценить напрямую.

​

Градиентный бустинг

Градиентный бустинг строит ансамбль моделей, обычно решающих деревьев, которые добавляются последовательно. Каждая новая модель обучается компенсировать ошибки предыдущих, постепенно улучшая итоговое качество.

Финальный прогноз представляет собой сумму вкладов всех деревьев. Такой подход эффективно моделирует сложные нелинейные зависимости в табличных данных, но требует больше вычислительных ресурсов и хуже интерпретируется по сравнению с линейными моделями.

Кластеризация (поиск скрытых групп)

Кластеризация применяется, когда целевые метки заранее неизвестны. Алгоритм самостоятельно группирует объекты по сходству признаков, формируя кластеры.

Пример — сегментация клиентов интернет-магазина на основе их поведения. Кластеризация используется для исследовательского анализа данных и выявления скрытых структур без явной разметки.

Выявление аномалий (поиск нестандартного)

Задачи выявления аномалий направлены на поиск редких или нетипичных наблюдений, существенно отличающихся от основного массива данных. В отличие от классификации и регрессии, аномалии часто не имеют явной разметки.

Модели обучаются преимущественно на «нормальных» данных и формируют представление о типичном поведении — через плотность распределения, расстояния между объектами или ошибку восстановления. Наблюдения, выходящие за заданные пороги, помечаются как аномальные.

Уменьшение размерности данных (упрощение без потери сути)

Алгоритмы уменьшения размерности применяются, когда данные содержат большое число взаимосвязанных признаков. Они позволяют сократить размерность пространства, удалив избыточность и шум при сохранении ключевых закономерностей. Это упрощает визуализацию данных, ускоряет обучение моделей и снижает риск переобучения.

Классический пример — анализ главных компонент (PCA). Он ищет новые ортогональные оси, на которые проецируются данные так, чтобы первая компонента объясняла максимальную долю дисперсии, а каждая следующая — остаточную вариативность. PCA часто используется для сжатия высокоразмерных данных, например генетических наборов с тысячами признаков.

Типы машинного обучения

Мы рассмотрели, как проектируется ML-система и из каких этапов состоит обучение модели. Теперь разберем основные парадигмы машинного обучения — способы, которыми модель может обучаться на данных. В классической постановке выделяют три типа: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением.

Обучение с учителем (Supervised Learning)

Обучение с учителем использует размеченные данные — наборы пар «вход–выход», где для каждого примера известен правильный ответ. На их основе модель аппроксимирует функцию отображения признаков в целевую переменную. Этот подход применяется в задачах классификации и регрессии, где целевые значения заданы явно.

Пример №1. Распознавание речи
На вход модели подаются аудиосигналы, как правило в виде спектрограмм, а целевыми метками служат соответствующие текстовые транскрипции. Модель обучается сопоставлять акустические паттерны с фонемами и словами. Такой сценарий требует больших объемов размеченных данных и характерен для систем автоматического распознавания речи, используемых в голосовых ассистентах.

Пример №2. Прогнозирование спроса
Исторические данные о продажах (дата, цена, наличие акций, погодные условия) сопоставляются с фактическим объемом спроса. Модель выявляет зависимости и используется для прогнозирования будущих значений. Это типичная регрессионная задача в рамках supervised learning: без целевых меток по продажам модель не сможет корректно учитывать сезонность и эффект промо-акций.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

При обучении без учителя модель работает с неразмеченными данными, где отсутствуют заранее заданные правильные ответы. Цель такого обучения — выявить скрытую структуру данных, сходства и различия между объектами.

Подход применяется, когда разметка недоступна или слишком затратна, а также в задачах исследовательского анализа данных. К типичным примерам относятся кластеризация, поиск аномалий и уменьшение размерности.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Обучение с подкреплением основано на взаимодействии агента со средой. Агент последовательно выбирает действия, получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и стремится максимизировать суммарную награду во времени.

Ключевые особенности этого подхода:

• решения принимаются последовательно, с учетом долгосрочных последствий;
• обучение происходит методом проб и ошибок с балансом между исследованием среды и использованием уже найденных стратегий;
• подход эффективен в задачах, где важны адаптивность и стратегическое планирование.

Пример. Автономное вождение

Модель получает положительное вознаграждение за безопасное движение и отрицательное — за нарушения или столкновения. Со временем агент учится оптимизировать траектории, перестроения и маневры в сложной дорожной среде, потоке машин.

Machine Learning и Python

Сегодня Python — основной язык разработки в ML. Это обусловлено сочетанием простоты, гибкости и развитой экосистемы инструментов. Помимо прочего, его синтаксис позволяет сосредоточиться на данных и алгоритмах, а не на технических деталях языка, что снижает порог входа и упрощает командную работу.

Почему Python используют чаще всего в ML

Python получил широкое распространение в ML за счет простого и читаемого синтаксиса, который позволяет сосредоточиться на алгоритмах и данных, а не на особенностях языка. Это снижает порог входа и упрощает совместную работу в командах.

Хотя Python не является высокопроизводительным языком сам по себе, ML-библиотеки используют оптимизированные реализации на C и C++, а также эффективно задействуют вычисления на GPU. Кроссплатформенность, активное развитие экосистемы и поддержка со стороны крупных компаний делают Python устойчивым стандартом в индустрии.

Библиотеки Python для ML

Библиотеки для ML выбирают по зрелости, производительности и удобству интеграции в реальные пайплайны обработки данных и обучения моделей.

scikit-learn — классические алгоритмы машинного обучения

scikit-learn — базовая библиотека для задач классификации, регрессии и кластеризации, а также предобработки данных и оценки качества моделей. Она широко используется для обучения классических алгоритмов и быстрого прототипирования на малых и средних датасетах.

NumPy и pandas — библиотеки для хранения, обработки и анализа данных

NumPy предоставляет эффективные операции над многомерными массивами и используется как фундамент для численных вычислений в ML.

Pandas предназначен для работы с табличными данными и применяется для агрегаций, объединений, фильтрации и подготовки признаков (feature engineering). Эти библиотеки являются стандартом для этапа подготовки данных в большинстве ML-проектов.

LightGBM и CatBoost  — градиентный бустинг для табличных данных

LightGBM — реализация градиентного бустинга от Microsoft, оптимизированная для больших объемов данных за счет leaf-wise роста деревьев и эффективного использования памяти.

CatBoost — библиотека градиентного бустинга от Яндекса, ориентированная на корректную работу с категориальными признаками без явного one-hot-кодирования. 

Оба инструмента широко применяются в задачах с табличными данными.

Фреймворки

Фреймворки глубокого обучения упрощают разработку нейронных сетей, автоматизируя вычисление градиентов, управление памятью и масштабирование вычислений на GPU. Они применяются в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях, где классические ML-алгоритмы неэффективны.

Фреймворк	Основное применение	Ключевые особенности
TensorFlow	Глубокое обучение, продакшн	Масштабируемость, поддержка GPU
PyTorch	Исследования и прототипирование	Динамические вычислительные графы, Pythonic API, удобная отладка в Jupyter
Keras	Высокоуровневое обучение нейросетей	Простой API, надстройка над TensorFlow 2.x

Что такое Deep Learning и в чем его отличие от ML

Глубокое обучение (Deep Learning, DL) — это подмножество машинного обучения, основанное на использовании многослойных искусственных нейронных сетей. Такие модели способны автоматически извлекать иерархические представления из неструктурированных данных, таких как изображения, аудио и текст.

Разницу между классическим ML и глубоким обучением удобно проиллюстрировать на примере задачи распознавания изображений.

Классический ML
Разработчик вручную формирует набор признаков — например, форму ушей, длину хвоста и цвет шерсти. Модель обучается сопоставлять эти признаки с целевой меткой.

Глубокое обучение
Нейронной сети подаются тысячи размеченных изображений в духе «котик» и «не котик», а признаки извлекаются автоматически. На ранних слоях модель выделяет простые элементы (границы, углы), на последующих — более сложные структуры (текстуру шерсти, формы), а затем целые объекты.

Как ML помогает бизнесу решать его задачи

Машинное обучение позволяет превращать разрозненные бизнес-данные в практические решения: повышать операционную эффективность, снижать риски и персонализировать взаимодействие с клиентами. Ниже — ключевые направления, где ML уже дает измеримый эффект.

Оптимизация операций

ML-модели используются для прогнозирования спроса на основе исторических продаж, сезонности, погодных условий и маркетинговых активностей. Такие прогнозы позволяют оптимизировать цепочки поставок и управление запасами.

Кроме того, методы предиктивного обслуживания анализируют телеметрию оборудования — вибрации, температуру, нагрузку — и позволяют выявлять потенциальные отказы до их возникновения. Это снижает количество внеплановых простоев и затраты на ремонт.

Персонализация и вовлечение клиентов

Рекомендательные системы на основе коллаборативной фильтрации и content-based моделей адаптируют контент и предложения под поведение конкретных пользователей. Алгоритмы учитывают историю взаимодействий, предпочтения и результаты A/B-тестов, повышая вовлеченность и удержание аудитории.

Управление рисками и безопасность

В финансовых и платежных системах ML применяется для выявления мошеннических операций в реальном времени. Модели анализа аномалий и поведенческие профили позволяют блокировать подозрительные транзакции до завершения операции, снижая финансовые потери и нагрузку на службы безопасности.

Автоматизация рутинных задач

Машинное обучение автоматизирует обработку больших массивов неструктурированных данных: текстов, обращений клиентов, отзывов и сообщений в социальных сетях. Например, анализ тональности помогает оценивать отношение аудитории к продукту и оперативно корректировать коммуникационные стратегии.

Чем может помочь Selectel

Selectel предоставляет ML-платформу для обучения и развертывания ML-моделей. Она упрощает внедрение MLOps-подходов и снижает операционные риски при разработке и эксплуатации машинного обучения. Речь идет не о замене внутренних практик команд, а о создании устойчивой и управляемой среды для экспериментов и продакшена. Вкратце рассмотрим, какие возможности привносит платформа. 

• Стандартизировать ML-процессы. Единый подход к обучению, тестированию и развертыванию моделей снижает вариативность окружений и упрощает сопровождение ML-проектов на всех этапах жизненного цикла.
• Использовать изолированную и масштабируемую инфраструктуру. Выделенные вычислительные ресурсы и гибкое масштабирование позволяют безопасно проводить эксперименты, обучать модели и запускать нагрузочные задачи без влияния на соседние проекты.
• Упростить управление моделями и артефактами. Контроль версий моделей, датасетов и результатов экспериментов помогает воспроизводить обучение, анализировать изменения и снижать риск ошибок при обновлении моделей.
• Применять шаблонизированные MLOps-окружения. Преднастроенные конфигурации и типовые инфраструктурные решения уменьшают вероятность ошибок в настройке и ускоряют запуск новых ML-проектов.
• Эффективнее распределять вычислительные ресурсы. Команды могут гибко управлять GPU и CPU-мощностями, оптимизируя затраты и избегая избыточного резервирования ресурсов.

В результате Selectel выступает технологической основой для ML-экспериментов и внедрения моделей в продакшен. Это снижает нагрузку на инфраструктурные команды, уменьшает вероятность инцидентов и позволяет быстрее выводить ML-решения в рабочую среду.

Заключение

С ростом доступности вычислительных ресурсов машинное обучение перестало быть инструментом исключительно крупных корпораций. Однако успешное внедрение ML требует системного подхода.

Для бизнеса ключевым является корректная постановка задачи и измеримый результат. Начинать стоит не с выбора сложных алгоритмов, а с поиска процессов, где уже есть данные или их можно относительно просто собрать. Пилотные проекты должны решать конкретные задачи: прогнозирование спроса, автоматизация обработки документов, классификация обращений клиентов.

Для IT-специалистов и аналитиков приоритетом остается построение надежных пайплайнов данных. Качество, согласованность и интерпретируемость данных часто важнее выбора конкретной модели. Взаимодействие с предметными экспертами критично для корректной постановки задачи и оценки результатов.

Общий подход к внедрению ML — движение от простых базовых моделей к более сложным. Это позволяет быстрее проверить гипотезы, доказать бизнес-ценность решений и постепенно накапливать экспертизу внутри команды. В конечном счете успех определяется не «волшебным» алгоритмом, а системной работой с данными и слаженным взаимодействием специалистов.