Ինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

Այս դարաշրջանում մեքենայական ուսուցումը կարևոր է: Լմեքենայական ուսուցումն օգնում է կառավարել բիզնես գործառնությունները և հասկանալ հաճախորդների վարքագիծը: Այն նաև օգնում է նոր ապրանքների մշակմանը: Մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական ​​ինտելեկտի հիմնական տեխնոլոգիաներից մեկն է։

Այն բաղկացած է ուսումնական բազայում կրկնվող օրինաչափությունները ճանաչելու ալգորիթմի ուսուցումից: Այս վերապատրաստման արդյունքում ստացվում է համակարգչային մոդել, որը նախատեսված է կանխատեսումներ անելու (ձայն, պատկեր և այլն) կամ առաջադրանքների ավտոմատացման համար (պատասխանել հարցին, ավտոմատացնել մեքենա վարելը և այլն):

Բոլոր խոշոր ընկերությունները դիմում են մեքենայական ուսուցմանը: Amazon-ի, Facebook-ի և Google-ի նման ընկերությունները առաջնահերթություն են դարձնում մեքենայական ուսուցումը: Տեսնենք, թե ինչպես է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:

Բազմաթիվ սահմանումներ կան, բայց ես դրանք ձեզ կտամ պարզ բառերով։ Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի ձև է: Արհեստական ​​ինտելեկտը համակարգիչներին սովորեցնում է սովորել անցյալի փորձից, ինչպես դա անում է մարդը:

Այս գործընթացի միջոցով համակարգիչը կարող է կատարելագործվել՝ բացահայտելով իր օրինաչափությունները և ուսումնասիրելով տվյալները: Այնուամենայնիվ, այն պահանջում է մարդկային նվազագույն ներգրավվածություն որոշ կոդավորման համար:

Այնքան շատ փորձեր կային վաղ փուլերում: Կային մի քանի տեսություններ տվյալների և ուսուցման վերաբերյալ, և թե ինչպես է համակարգիչը ճանաչում դրանք բոլորին:

Սակայն այսօրվա աշխարհում մեքենայական ուսուցումն ավելի բարդ է դառնում: Բայց դուք նույնպես պետք է իմանաք այս հիմնական փորձառությունները:

Cինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

Մեքենայական ուսուցումը գոյություն ունի վաղուց: Սակայն ալգորիթմն օրեցօր ավելի է բարդանում։ Վերջին զարգացումը նպատակ ունի կիրառել այս տվյալները ավելի արագ և արդյունավետ:

Դիմումները դժվար են. Շրջանավարտը, ով կարող է կատարել այս բոլոր բաները բարդ ձևով, մեկ քայլ առաջ է մյուս ծրագրավորողներից: Խոշոր ընկերություններին անհրաժեշտ են այս ծրագրավորողները, որպեսզի առաջ մնան իրենց մրցակիցներից:

Չկա խնդիր, որը հնարավոր չէ իրականացնել մեքենայական ուսուցման միջոցով: Մեքենայի ուսուցման օգնությամբ կարելի է որոշակի օրինաչափություններ հաստատել։ Իսկ ապագայում այն ​​կաշխատի ավտոմատ կերպով՝ նվազագույն փոխազդեցությամբ:

Մեքենայի ուսուցման ժամանումից հետո ընկերությունները փոխակերպում են իրենց գործընթացները, որոնք նախկինում ղեկավարվում էին մարդկանց կողմից: Կան մի քանի օրինակներ.

• Մասնակցեք հաճախորդների զանգերին
• Ինքնակենսագրականների վերանայում
• Պատկերի ճանաչում
• Խոսքի ճանաչում
• Բժշկական ախտորոշում
• Վիճակագրական արբիտրաժ
• Կանխատեսող վերլուծություն
• Արդյունահանում.

Մեքենայական ուսուցումն օգտագործում է երկու տեխնիկա

Գոյություն ունեն երկու հիմնական տեխնիկա, որոնք օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման կողմից. Դրանք հետեւյալն են.

Վերահսկվող ուսուցում-

Այս տեխնիկայում AI-ն հավաքում է նախորդ տվյալները: Այն նաև օգնում է հավաքել և արտադրել մեքենայական ուսուցման տեղակայման արդյունքը: Պարզ ասած, վերահսկվող ուսուցումն այն է, թե ինչպես ենք մենք՝ մարդիկ, սովորում բաներ:

Մենք սխալ բան ենք անում և ճիշտ ենք անում այն ​​սովորելուց և վերլուծելուց հետո: Դա նույն կերպ է, որ համակարգիչը տարբեր բաներ է սովորում:

Մենք՝ մարդիկս, տարբեր տվյալներ ենք տրամադրում համակարգիչներին։ Մենք այդպես ենք անվանում վերապատրաստման հավաքածուն.

Չվերահսկվող ուսուցում –

Այս տեխնիկան օգնում է գտնել տվյալների անհայտ օրինաչափություններ, այնուհետև օգնում է գտնել սխալներ: Ալգորիթմը հիմնականում փորձում է հասկանալ բնորոշ կառուցվածքը չպիտակավորված օրինակներով: Չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման մեջ կան երկու տարբեր առաջադրանքներ:

Խմբավորում

Այս ուսուցման ընթացքում մարդիկ նախ փորձում են հավաքել տվյալների միավորներ: Այնուհետև դրանք վերածեք կլաստերների: Եվ վերջապես, այն փորձում է դրանք դարձնել միմյանց նման, բայց տարբեր մյուս կլաստերներից: Այն օգտակար է շուկայի սեգմենտավորման համար:

Չափի կրճատում

Այս մոդելն ավելի արդյունավետ է մարզումների ժամանակ։ Այս տեխնիկան թույլ է տալիս նմանատիպ ատրիբուտները խմբավորել միասին՝ ավելի լավ փորձի և մեկնաբանման համար:

Օգտագործելով մեքենայական ուսուցում

Այս օրերին մեքենայական ուսուցման հազար կիրառություն կա: Տվյալների մուտքագրումից մինչև բարդ ռիսկերի գնահատում, մեքենայական ուսուցումն անում է ամեն ինչ: Աշխարհը գնում է դեպի ավտոմատացված իրեր։ Օրինակ, մենք սիրում ենք ավտոպիլոտներ մեքենաներում։

Հաճախորդների սպասարկման և հաճախորդների սպասարկման այնքան շատ գործառույթներ կան, որ մեքենան

Աշկերտությունն օգնում է կառավարել և կարիերայի լավ ուղի անցնել:

Ձայնի ճանաչումը Google-ից և Amazon-ից նույնպես մեքենայական ուսուցման ծրագիր է: Գոյություն ունեն մեծ թվով ներքին հավելվածներ, որոնք թույլ են տալիս կազմակերպությանը խթանել իր գործընթացները, ինչը նաև օգնում է նվազեցնել ձեռնարկի ծանրաբեռնվածությունը:

Մեքենայի ուսուցման ամենաօգտակար բաներից մեկը սխալներ գտնելն է: Երբեմն բարդ օրինաչափություններ կամ վերլուծություններ դիտարկելիս մարդկային աչքը չի կարող նկատել սխալները, բայց համակարգիչը կարող է հայտնաբերել դրանք:

Մեքենայական ուսուցումը նաև հնարավորություն է տալիս առաջարկել ծառայության կատարյալ որակ, արդյունավետ ծառայություններ և նորարարական ապրանքներ: Դա ազատում է մարդկային աշխատողներին դա անել: Այս տեխնոլոգիաներն են բնական լեզվի մշակումը, խորը ուսուցումը, համակարգչային տեսլականը և մեքենայական ուսուցումը:

Մարդը կարող է լավ լինել աղյուսակներ կազմակերպելու կամ օրինաչափություններ նույնականացնելու հարցում: Բայց այն չի կարող վերլուծել և ուսումնասիրել մեծ տվյալների հավաքածուներ:

AI ալգորիթմը կարող է բացահայտել և ուսումնասիրել մեծ տվյալները և արագ վերլուծել դրանք: Առանց մեքենայական ուսուցման, դա հնարավոր չէ.

Ո՞րն է տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​բանականության միջև:

Արհեստական ​​ինտելեկտը նպատակ ունի նմանակել մարդու միտքը: Այդտեղից մեքենայական ուսուցումը միայն այս նպատակին հասնելու գործիքներից մեկն է:

Այն թույլ է տալիս մեքենային ընդունել օրինակներ՝ ըստ նպատակների, օրինակ՝ պատկերներ կամ տեսանյութեր՝ ինքնավար մեքենայի դեպքում հետիոտնային անցումը ճանաչելու համար:

Բայց այս տեխնիկան ունի իր սահմանները. Այն թույլ չի տալիս բարդ պատճառաբանություններ իրականացնել։ Հետևաբար անհրաժեշտ է այն զուգակցել այլ մեթոդների հետ՝ շարժվելու դեպի անվանը արժանի AI:

Իհարկե, շատ հզոր ուսուցման առումով, նեյրոնային ցանցերը, այնուամենայնիվ, հուսալի լրացումներ չեն և որոշ դեպքերում կարող են հանգեցնել կողմնակալ կամ անտրամաբանական արդյունքների (օրինակ ինքնակառավարվող մեքենա, որը շրջանցում է սխալ ճանապարհով):

Այստեղից էլ առաջանում է խորը ուսուցման այլ մեթոդների հետ համատեղելու հետաքրքրությունը, օրինակ՝ խորհրդանշական AI-ն, որը հիմնված է նախապես սահմանված բիզնես կանոնների վրա, մեր օրինակի մայրուղու կոդը, որը ներարկվելու է ցանց՝ իր հիմնավորումը ճշգրտելու համար:

Լավագույն ծրագրավորման լեզուն մեքենայական ուսուցման համար

Ծրագրավորման ամենաարդյունավետ լեզուները մեքենայական ուսուցման համար Python-ն ու R-ն են: Տվյալների գիտնականները ծանոթ են այս երկու լեզուներին: Բայց կան նաև այլ լեզուներ մեքենայական ուսուցման համար:

Տարբեր նախագծեր պահանջում են տարբեր լեզուներ: AI գործիքները ծրագրային գրադարաններ են՝ առաջադրանքների կատարման համար: Ըստ GitHub-ի՝ մեքենայական ուսուցման լավագույն ծրագրավորման լեզուն Python-ն է։

Python-ը կարող է օգտագործվել տվյալների վերլուծության և մայնինգի համար: Այն նաև թույլ է տալիս մշակել մեքենայական ուսուցման տարբեր մոդելներ և ալգորիթմներ: Python-ը թույլ է տալիս կլաստերավորում, դասակարգում, ռեգրեսիա և ծավալների կրճատում: Համայնքը Python-ը կարևոր է, և նա է համեմատաբար հեշտ է սովորել Python.

Եզրափակելով

Մեքենայական ուսուցումը կարևոր է, քանի որ այն բիզնեսին հնարավորություն է տալիս պատկերացում կազմել հաճախորդների վարքագծի միտումների և բիզնեսի գործառնական մոդելների մասին՝ միաժամանակ աջակցելով նոր արտադրանքի զարգացմանը:

Այսօրվա առաջատար ընկերություններից շատերը, ինչպիսիք են Facebook-ը, Google-ը և Uber-ը, մեքենայական ուսուցումը դարձնում են կենտրոնական իրենց գործունեության մեջ: Մեքենայի ուսուցումը շատ ընկերությունների համար դարձել է կարևոր մրցակցային տարբերակիչ:

Եթե ​​ցանկանում եք ավելին իմանալ մեքենայական ուսուցման մասին: Սկսեք սովորել Python-ը, և ժամանակի ընթացքում դուք կդառնաք պրոֆեսիոնալ: Ազատորեն մեկնաբանեք, եթե կա որևէ բան, որը դուք չեք հասկանում: