Maşın öyrənməsi necə işləyir?

Bu dövrdə maşın öyrənməsi vacibdir. Lmaşın öyrənməsi biznes əməliyyatlarını idarə etməyə və müştəri davranışlarını anlamağa kömək edir. Həm də yeni məhsulların inkişafına kömək edir. Maşın öyrənməsi (ML) əsas süni intellekt texnologiyalarından biridir.

Bu, öyrənmə bazasında təkrarlanan nümunələri tanımaq üçün alqoritmin təlimindən ibarətdir. Bu təlimin nəticəsi proqnozlar vermək (səs, təsvir və s.) və ya tapşırıqların avtomatlaşdırılması (sualın cavablandırılması, nəqliyyat vasitəsinin idarə edilməsinin avtomatlaşdırılması və s.) üçün nəzərdə tutulmuş kompüter modeli ilə nəticələnir.

Bütün böyük şirkətlər maşın öyrənməsinə müraciət edirlər. Amazon, Facebook və Google kimi şirkətlər maşın öyrənməni prioritetləşdirir. Gəlin maşın öyrənməsinin necə işlədiyini görək.

Maşın öyrənməsi nədir?

Çox təriflər var, amma mən onları sizə sadə sözlərlə verəcəyəm. Maşın öyrənməsi süni intellektin bir formasıdır. Süni intellekt kompüterlərə insan kimi keçmiş təcrübədən öyrənməyi öyrədir.

Bu proses vasitəsilə kompüter öz nümunələrini müəyyən etməklə və məlumatları tədqiq etməklə özünü təkmilləşdirə bilər. Bununla belə, bəzi kodlaşdırma üçün minimum insan iştirakını tələb edir.

İlkin mərhələdə çoxlu təcrübələr var idi. Məlumat və öyrənmə və kompüterin onların hamısını necə tanıması ilə bağlı bir neçə nəzəriyyə var idi.

Ancaq müasir dünyada maşın öyrənməsi getdikcə mürəkkəbləşir. Ancaq bu əsas təcrübələri də bilməlisiniz.

Cmaşın öyrənməsi necə işləyir?

Maşın öyrənməsi uzun müddətdir ki, mövcuddur. Bununla belə, alqoritm günü-gündən mürəkkəbləşir. Son inkişaf bu məlumatların daha tez və səmərəli şəkildə tətbiq edilməsidir.

Tətbiqlər çətindir. Bütün bunları mükəmməl şəkildə edə bilən məzun digər proqramçılardan bir addım öndədir. Böyük şirkətlərin rəqiblərini qabaqlamaq üçün bu proqramçılara ehtiyacı var.

Maşın öyrənməsi ilə yerinə yetirilməyən heç bir vəzifə yoxdur. Maşın öyrənməsinin köməyi ilə müəyyən nümunələr müəyyən edilə bilər. Gələcəkdə isə minimal qarşılıqlı əlaqə ilə avtomatik işləyəcək.

Maşın öyrənməsinin gəlişindən sonra şirkətlər əvvəllər insanlar tərəfindən idarə olunan proseslərini dəyişdirirlər. Bir neçə nümunə var.

• Müştəri zənglərində iştirak edin
• Tərcümeyi-halın nəzərdən keçirilməsi
• Şəklin tanınması
• Nitqin tanınması
• Tibbi diaqnoz
• Statistik arbitraj
• Proqnoz analizi
• Çıxarış.

Maşın öyrənməsi iki texnikadan istifadə edir

Maşın öyrənməsinin istifadə etdiyi iki əsas texnika var. Onlar aşağıdakılardır.

Nəzarət olunan öyrənmə -

Bu texnikada AI əvvəlki məlumatları toplayır. O, həmçinin maşın öyrənməsinin yerləşdirilməsinin nəticəsini toplamağa və istehsal etməyə kömək edir. Sadə dillə desək, nəzarətli öyrənmə, biz insanların hər şeyi necə öyrəndiyimizdir.

Biz nəyisə səhv edirik və onu öyrənib təhlil etdikdən sonra doğru olanı edirik. Bu, kompüterin müxtəlif şeyləri öyrənməsi ilə eynidir.

Biz insanlar kompüterlərə müxtəlif məlumatlar təqdim edirik. Biz belə deyirik məşq dəsti.

Nəzarətsiz öyrənmə -

Bu texnika naməlum məlumat nümunələrini tapmağa kömək edir və sonra səhvləri tapmağa kömək edir. Alqoritm ümumiyyətlə etiketsiz nümunələrlə xas quruluşu anlamağa çalışır. Nəzarətsiz maşın öyrənməsində iki fərqli vəzifə var.

Qruplaşdırma

Bu öyrənmə zamanı insanlar əvvəlcə məlumat nöqtələrini toplamağa çalışırlar. Sonra onları klasterlərə çevirin. Və nəhayət, onları bir-birinə oxşar, lakin digər çoxluqlardan fərqli etməyə çalışır. Bazar seqmentasiyası üçün faydalıdır.

Ölçü azalması

Bu model təlimdə daha effektivdir. Bu texnika daha yaxşı təcrübə və təfsir üçün oxşar atributları qruplaşdırmağa imkan verir.

Maşın öyrənməsindən istifadə

Bu günlərdə maşın öyrənməsinin minlərlə tətbiqi var. Məlumatların daxil edilməsindən mürəkkəb risk qiymətləndirmələrinə qədər maşın öyrənməsi hər şeyi edir. Dünya avtomatlaşdırılmış şeylərə doğru irəliləyir. Məsələn, biz avtomobillərdə avtopilotları sevirik.

Maşın o qədər çox müştəri xidməti və müştəri xidməti funksiyaları var

Şagirdlik yaxşı karyera yolunu idarə etməyə və qurmağa kömək edir.

Google və Amazon-dan səsin tanınması da maşın öyrənməsinin tətbiqidir. Bir təşkilata öz proseslərini gücləndirməyə imkan verən çoxlu sayda daxili proqramlar var ki, bu da əl ilə iş yükünü azaltmağa kömək edir.

Maşın öyrənmənin ən faydalı işlərindən biri səhvləri tapmaqdır. Bəzən mürəkkəb nümunələrə və ya təhlillərə baxarkən insan gözü səhvləri görə bilmir, lakin kompüter onları aşkar edə bilir.

Maşın öyrənməsi həm də mükəmməl xidmət keyfiyyəti, səmərəli xidmətlər və innovativ məhsullar təklif etməyə imkan verir. İnsan işçiləri bunu etmək üçün azad edir. Bu texnologiyalar təbii dil emalı, dərin öyrənmə, kompüter görmə və maşın öyrənməsidir.

Bir insan elektron cədvəlləri təşkil etməkdə və ya nümunələri müəyyən etməkdə yaxşı ola bilər. Lakin o, böyük məlumat dəstlərini təhlil edə və araşdıra bilməz.

Süni intellekt alqoritmi böyük məlumatları müəyyən edə və araşdıra və sürətlə təhlil edə bilər. Maşın öyrənmədən, bu mümkün deyil.

Maşın öyrənməsi ilə süni intellekt arasındakı fərq nədir?

Süni intellektin məqsədi insan şüurunu simulyasiya etməkdir. Oradan maşın öyrənməsi bu məqsədə çatmaq üçün vasitələrdən yalnız biridir.

O, maşına əldə ediləcək məqsədlərə uyğun nümunələri qəbul etməyə imkan verir, məsələn, avtonom avtomobil vəziyyətində piyada keçidini tanımaq üçün şəkillər və ya videolar.

Ancaq bu texnikanın öz məhdudiyyətləri var. Mürəkkəb düşünmə aparmağa imkan vermir. Buna görə də ada layiq AI-yə doğru hərəkət etmək üçün onu digər üsullarla birləşdirmək lazımdır.

Şübhəsiz ki, öyrənmə baxımından çox güclü, neyron şəbəkələr etibarlı tamamlayıcı deyil və bəzi hallarda qərəzli və ya məntiqsiz nəticələrə gətirib çıxara bilər (misal: Yanlış yoldan döngəni idarə edən avtomobil).

Beləliklə, dərin öyrənməni digər üsullarla, məsələn, əvvəlcədən müəyyən edilmiş biznes qaydalarına əsaslanan simvolik AI, əsaslandırmanı dəqiqləşdirmək üçün şəbəkəyə daxil ediləcək nümunəmizdəki magistral kodu ilə birləşdirməyə maraq.

Maşın öyrənməsi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dili

Maşın öyrənməsi üçün ən təsirli proqramlaşdırma dilləri Python və R-dir. Məlumat alimləri bu iki dillə tanışdırlar. Ancaq maşın öyrənməsi üçün başqa dillər də var.

Fərqli layihələr fərqli dillər tələb edir. AI alətləri tapşırıqları yerinə yetirmək üçün proqram kitabxanalarıdır. GitHub-a görə, maşın öyrənməsi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dili Python-dur.

Python məlumatların təhlili və mədənçilik üçün istifadə edilə bilər. O, həmçinin müxtəlif maşın öyrənmə modellərini və alqoritmlərini inkişaf etdirməyə imkan verir. Python klasterləşdirmə, təsnifat, reqressiya və ölçüləri azaltmağa imkan verir. İcma Python vacibdir, və o öyrənmək nisbətən asandır Python.

axırı

Maşın öyrənməsi vacibdir, çünki o, müəssisələrə yeni məhsul inkişafını dəstəkləməklə yanaşı, müştəri davranışı və biznes əməliyyat modellərindəki tendensiyalar haqqında fikir verir.

Facebook, Google və Uber kimi bir çox aparıcı şirkətlər maşın öyrənməsini öz əməliyyatlarının mərkəzinə çevirir. Maşın öyrənməsi bir çox şirkətlər üçün mühüm rəqabət diferensiallaşdırıcısına çevrildi.

Maşın öyrənməsi haqqında daha çox bilmək istəyirsinizsə. Python öyrənməyə başlayın və zaman keçdikcə peşəkar olacaqsınız. Anlamadığınız bir şey varsa şərh yazmaqdan çekinmeyin.