Что такое машинное обучение и для чего нужно в маркетинге

Здравствуйте!

Машинное обучение помогает специалистам тратить меньше времени на создание сложных алгоритмов и при этом получать точные результаты от различных вычислительных систем. Его история началась ещё в 1950-е годы, когда компьютер впервые научился играть в шашки. С ростом вычислительных мощностей технология начала активно развиваться. Голосовые помощники Siri от Apple и Алиса от Яндекса — яркие примеры её применения.

---

Что такое машинное обучение простыми словами

Простыми словами, машинное обучение — это процесс, при котором компьютер самостоятельно учится выполнять задачи, а не следует жёстко заданным алгоритмам. Технология снимает с программиста необходимость подробно «объяснять» машине каждый шаг решения.

От специалиста требуется лишь предоставить качественные «учебные материалы» — набор данных. Компьютер анализирует их, выявляет закономерности, строит статистику и на её основе делает точные прогнозы. Благодаря машинному обучению боты научились распознавать эмоции, вести естественный диалог, работать в службе поддержки, оценивать эффективность рекламных кампаний и решать множество других задач.

Простой пример: вы загружаете в систему несколько фотографий с солнцем и без него, отмечая наличие или отсутствие солнца. После обучения компьютер сможет самостоятельно определять солнце на новых изображениях. Чем больше обработанных фотографий, тем выше точность результата.

Многие рекомендательные сервисы также работают на базе машинного обучения.

---

Основные виды машинного обучения

Условно выделяют два главных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя.

Обучение с учителем — создание алгоритма, который на основе размеченных данных решает поставленные задачи. В программу загружают примеры (набор данных, слов, цифр, изображений) и указывают правильные ответы. В дальнейшем система автоматически определяет значения для новых примеров.

Пример: риелторское агентство внедрило сервис автоматической оценки рыночной стоимости жилья. Программисты загрузили 1500 объектов с параметрами (район, площадь, тип ремонта) и итоговыми ценами. После обучения система стала самостоятельно рассчитывать стоимость по заданным характеристикам.

Обучение без учителя требует минимального количества размеченных данных. Система самостоятельно ищет закономерности: кластеризует объекты, выявляет аномалии или выделяет ключевые признаки.

Пример: то же агентство загрузило данные о 1500 объектах (местоположение, этажность, инфраструктура), но не указало цены. Система не ищет стоимость, а показывает, какие площади популярны в разных районах, сколько этажей предпочитают жители пригорода и какой ремонт выбирают покупатели в центре.

Обучение с учителем можно сравнить с решением уравнения по готовому примеру. Человек способен сделать то же самое, но программы выполняют вычисления быстрее, точнее и эффективнее. Обучение без учителя даёт алгоритмам большую свободу — они могут решать разнообразные задачи без привязки к одному конкретному ответу.

Рекомендуем: Что такое CRM-системы и как помогают в автоматизации бизнеса

---

Классы задач машинного обучения

1. Задача регрессии. Программа предсказывает числовой ответ на основе введённых данных. Пример — расчёт рыночной стоимости жилья. Система может прогнозировать цену акций через год, стоимость коллекционной монеты через месяц или цену автомобиля от собственника.
2. Задача классификации. Компьютер относит объект к одной из заранее известных категорий или даёт ответ в формате «да/нет». Примеры: определение спама в письмах, диагностика заболевания, распознавание объектов на видео или рукописного текста.
3. Задача кластеризации. Система разбивает объекты на группы по схожим признакам. Количество кластеров не ограничено. Например, можно сгруппировать товары по ценовым категориям или недвижимость по району, количеству комнат и удалённости от центра.
4. Задача уменьшения размерности. Алгоритм анализирует множество признаков объекта и описывает его двумя-тремя ключевыми параметрами. Чаще всего применяется для визуализации данных.
5. Задача поиска аномалий. Система выявляет отклонения от типичных паттернов. Пример — автоматическое обнаружение мошеннических переводов с электронных кошельков.

Статья в тему: KPI — что это и как применять

---

Применение машинного обучения в маркетинге

Технология постоянно развивается, расширяя возможности её использования в маркетинге.

Сегодня машинное обучение применяют:

1. в контекстной рекламе — для оценки эффективности кампаний и поиска наиболее конверсионных объявлений;
2. при анализе юзабилити — для автоматизации тестирования и получения объективных измеримых результатов;
3. в электронной коммерции — для персонализированных рассылок, настройки динамического контента и оптимизации корзины интернет-магазина.

Крупные компании уже активно используют технологию. Pinterest применяет её для поиска спама и контента, пригодного для монетизации. Сервис Findface анализирует фотографии пользователей и находит похожие изображения в сети.

Машинное обучение помогает Facebook Messenger создавать чат-ботов, некоторые из которых практически неотличимы от живого человека. В X (Twitter), Яндекс.Дзене и Instagram формируются «умные» ленты: алгоритмы оценивают контент в реальном времени и показывают пользователю наиболее релевантные материалы. Google Assistant ведёт естественный диалог с пользователем также благодаря машинному обучению.

Как вы считаете, какое будущее у машинного обучения в маркетинге? Поделитесь мнением в комментариях.

• 16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать
• Предвзятость в машинном обучении: Какова этика искусственного интеллекта?

До новых встреч!