Обзор некоторых современных тенденций в технологии машинного обучения

Аннотация

Построение систем машинного обучения является на сегодняшний день одной из самых популярных, актуальных и современных областей человеческой деятельности на стыке информационных технологий, математического анализа и статистики. Машинное обучение все глубже проникает в нашу жизнь посредством пользовательских продуктов, созданных с помощью методов искусственного интеллекта. Очевидно, что данные технологии будут развиваться и дальше, постепенно становясь частью повседневной рутины во многих областях человеческой профессиональной деятельности. Однако со времен своего появления, машинное обучение успело обзавестись многочисленными проблемами, главная из которых - достаточно высокая трудоемкость. Построение систем машинного обучения требует огромного количества времени высокопрофессиональных специалистов как в сфере искусственного интеллекта, так и в той предметной области, к которой эта технология применяется. В статье рассмотрены основные новации в области методологии машинного обучения, которые могут оказать значительное влияние на развитие данной отрасли. Выполнен анализ современной научной литературы, посвященной вопросам развития методологии и областей прикладного использования рассматриваемых тем. Сформулированы предположения о будущих тенденциях развития машинного обучения как сферы научно-прикладного знания и предложены наиболее перспективные направления исследований. Рассмотрены такие современные технологии в машинном обучении, как использование предобученных моделей, построение мультизадачных систем, нейроэволюция, проблема создания интерпретируемых моделей. Наиболее перспективной и актуальной в настоящее время технологией авторы полагают автоматизированное машинное обучение - комплекс инструментальных и методических средств, позволяющий значительно сократить долю человеческого участия в создании систем искусственного интеллекта, в том числе средствами автоматической валидации результатов моделирования.