Обзор некоторых современных тенденций в технологии машинного обучения

Mihail Koroteev

doi:10.26425/2658-3445-2018-1-26-35

Abstract

The construction of machine learning systems constitutes today one of the most popular, relevant and modern areas of human activity at the interface of information technology, mathematical analysis and statistics. Machine learning penetrates deeper into our lives through custom products created with the assistance of artificial intelligence methods. Obviously, that these technologies will develop further, gradually becoming a part of everyday routine in many areas of human professional activity. However, since its occurence, machine learning has managed to acquire numerous problems, the main of which, according to authors, is a rather high labor intensity. The construction of machine learning systems requires a huge amount of time of highly professional specialists both in the field of artificial intelligence and in the subject area to which this technology is applied. In this article we reviewed the main innovations in the field of machine learning methodology, which, can influence significantly on the development of this industry. Also an analysis of modern scientific literature devoted to the development of methodology and areas of applied employment of the issues, we are considering, has been carried out. In addition, assumptions were formulated about future trends in the development of machine learning as a field of scientific and applied knowledge and suggested the most promising areas of research. Such modern technologies in machine learning as the use of pre-trained models, the construction of multitasking systems, neuroevolution, the problem of creating interpreted models were considered. The authors believe that the most promising and relevant technology at the moment is automated machine learning, a complex of instrumental and methodological tools that allows to significantly reduce the share of human participation in the creation of artificial intelligence systems, including the means for automatic validation of simulation results.

Highlights

In this article we reviewed the main innovations in the field of machine learning methodology, which, can influence significantly on the development of this industry
С развитием математических и алгоритмических методов становится все труднее хорошо ориентироваться во всех нюансах применяемых алгоритмов
Оно включает множество предметных областей: от предсказания временных рядов до генерации правдоподобных изображений по определенной теме

Summary

Коротеев Михаил Викторович

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. 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. 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. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА Машинное обучение, интерпретируемость, мультизадачные модели, перенос обучения, нейроэволюция, автоматизированное обучение

Технологии искусственного интеллекта в менеджменте

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК