როგორ მუშაობს მანქანათმცოდნეობა?

ამ ეპოქაში მანქანური სწავლება მნიშვნელოვანია. ლმანქანური სწავლება გვეხმარება ბიზნეს ოპერაციების მართვაში და მომხმარებელთა ქცევის გაგებაში. ის ასევე ხელს უწყობს ახალი პროდუქტების განვითარებას. მანქანათმცოდნეობა (ML) არის ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი მთავარი ტექნოლოგია.

იგი შედგება ალგორითმის ვარჯიშისგან, რათა ამოიცნოს განმეორებადი შაბლონები სასწავლო ბაზაში. ამ ტრენინგის შედეგად მიიღება კომპიუტერული მოდელი, რომელიც შექმნილია წინასწარმეტყველების (ხმის, გამოსახულების ამოცნობა და ა.შ.) ან ამოცანების ავტომატიზაციისთვის (კითხვაზე პასუხის გაცემა, მანქანის მართვის ავტომატიზაცია და ა.შ.).

ყველა მსხვილი კომპანია მიმართავს მანქანურ სწავლებას. კომპანიები, როგორიცაა Amazon, Facebook და Google, პრიორიტეტად აქცევენ მანქანურ სწავლებას. ვნახოთ, როგორ მუშაობს მანქანური სწავლება.

რა არის მანქანათმცოდნეობა?

ბევრი განმარტება არსებობს, მაგრამ მე მათ მარტივი სიტყვებით მოგცემთ. მანქანათმცოდნეობა ხელოვნური ინტელექტის ფორმაა. ხელოვნური ინტელექტი ასწავლის კომპიუტერებს ისწავლონ წარსული გამოცდილებიდან, როგორც ამას აკეთებს ადამიანი.

ამ პროცესის საშუალებით, კომპიუტერს შეუძლია გააუმჯობესოს საკუთარი თავი მისი შაბლონების იდენტიფიცირებით და მონაცემების შესწავლით. თუმცა, ის მოითხოვს ადამიანთა მინიმალურ ჩართულობას ზოგიერთი კოდირებისთვის.

ადრეულ ეტაპებზე იმდენი ექსპერიმენტი იყო. იყო რამდენიმე თეორია მონაცემებისა და სწავლის შესახებ და როგორ ცნობს კომპიუტერი მათ ყველა.

მაგრამ დღევანდელ მსოფლიოში მანქანური სწავლება უფრო რთული ხდება. მაგრამ თქვენ ასევე უნდა იცოდეთ ეს ძირითადი გამოცდილება.

Cროგორ მუშაობს მანქანური სწავლება?

მანქანათმცოდნეობა დიდი ხანია არსებობს. თუმცა, ალგორითმი დღითი დღე რთულდება. ბოლოდროინდელი განვითარება არის ამ მონაცემების უფრო სწრაფად და ეფექტურად გამოყენება.

აპლიკაციები რთულია. კურსდამთავრებული, რომელსაც შეუძლია ამ ყველაფრის გაკეთება დახვეწილი გზით, ერთი ნაბიჯით უსწრებს სხვა პროგრამისტებს. დიდ კომპანიებს ესაჭიროებათ ეს პროგრამისტები, რათა მათ კონკურენტებზე წინ დარჩეს.

არ არსებობს დავალება, რომლის შესრულებაც შეუძლებელია მანქანური სწავლით. მანქანათმცოდნეობის დახმარებით შესაძლებელია გარკვეული შაბლონების დადგენა. და მომავალში, ის ავტომატურად იმუშავებს მინიმალური ურთიერთქმედებით.

მანქანათმცოდნეობის მოსვლის შემდეგ, კომპანიები ცვლიან თავიანთ პროცესებს, რომლებსაც ადრე ადამიანები მართავდნენ. არსებობს რამდენიმე მაგალითი.

• დაესწარით მომხმარებელთა ზარებს
• კურიკულუმის მიმოხილვა
• გამოსახულების ამოცნობა
• Სიტყვის აღიარება
• სამედიცინო დიაგნოზი
• სტატისტიკური არბიტრაჟი
• პროგნოზირებადი ანალიზი
• მოპოვება.

მანქანათმცოდნეობა იყენებს ორ ტექნიკას

არსებობს ორი ძირითადი ტექნიკა, რომელსაც მანქანური სწავლება იყენებს. ისინი შემდეგია.

მეთვალყურეობის ქვეშ სწავლა -

ამ ტექნიკაში AI აგროვებს წინა მონაცემებს. ის ასევე ხელს უწყობს მანქანური სწავლების დანერგვის შედეგების შეგროვებას და წარმოებას. მარტივად რომ ვთქვათ, ზედამხედველობითი სწავლება არის ის, თუ როგორ ვსწავლობთ ჩვენ ადამიანები რაღაცებს.

ჩვენ რაღაცას არასწორად ვაკეთებთ და სწორს ვაკეთებთ ამის სწავლისა და გაანალიზების შემდეგ. ეს იგივეა, რაც კომპიუტერი სწავლობს სხვადასხვა რამეს.

ჩვენ ადამიანები კომპიუტერებს ვაწვდით სხვადასხვა მონაცემებს. ასე ვეძახით სავარჯიშო კომპლექტი.

უკონტროლო სწავლა -

ეს ტექნიკა გეხმარებათ მონაცემთა უცნობი შაბლონების პოვნაში, შემდეგ კი შეცდომების პოვნაში. ალგორითმი ზოგადად ცდილობს გაიგოს თანდაყოლილი სტრუქტურა არალეგირებული მაგალითებით. უკონტროლო მანქანათმცოდნეობაში ორი განსხვავებული ამოცანაა.

დაჯგუფება

ამ სწავლისას ადამიანები პირველ რიგში ცდილობენ მონაცემთა ქულების შეგროვებას. შემდეგ გადააქციეთ ისინი მტევნად. და ბოლოს, ის ცდილობს მათ ერთმანეთის მსგავსი, მაგრამ სხვა კლასტერებისგან განსხვავებული გახადოს. ის სასარგებლოა ბაზრის სეგმენტაციისთვის.

ზომის შემცირება

ეს მოდელი უფრო ეფექტურია ვარჯიშში. ეს ტექნიკა საშუალებას იძლევა მსგავსი ატრიბუტები დაჯგუფდეს ერთად უკეთესი გამოცდილებისა და ინტერპრეტაციისთვის.

მანქანური სწავლის გამოყენება

ამ დღეებში მანქანური სწავლის ათასი აპლიკაციაა. მონაცემთა შეყვანიდან დაწყებული რისკის კომპლექსურ შეფასებებამდე, მანქანური სწავლება ყველაფერს აკეთებს. სამყარო მიდის ავტომატიზირებული ნივთებისკენ. მაგალითადჩვენ გვიყვარს ავტოპილოტები მანქანებში.

იმდენი მომხმარებლის მომსახურება და მომხმარებელთა მომსახურების ფუნქციაა, რომ მანქანა

შეგირდობა ხელს უწყობს კარგი კარიერული გზის მართვას.

გუგლისა და ამაზონის ხმის ამოცნობა ასევე მანქანური სწავლის პროგრამაა. არსებობს შიდა აპლიკაციების დიდი რაოდენობა, რომლებიც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციას გააძლიეროს თავისი პროცესები, რაც ასევე ხელს უწყობს ხელით დატვირთვის შემცირებას.

მანქანური სწავლების ერთ-ერთი ყველაზე სასარგებლო რამ არის შეცდომების პოვნა. ზოგჯერ კომპლექსური ნიმუშების ან ანალიზის დათვალიერებისას, ადამიანის თვალი ვერ ამჩნევს შეცდომებს, მაგრამ კომპიუტერს შეუძლია მათი აღმოჩენა.

მანქანათმცოდნეობა ასევე შესაძლებელს ხდის მომსახურების სრულყოფილი ხარისხის, ეფექტური სერვისების და ინოვაციური პროდუქტების შეთავაზებას. ეს ათავისუფლებს ადამიანურ მუშაკებს ამის გაკეთებაში. ეს ტექნოლოგიებია ბუნებრივი ენის დამუშავება, ღრმა სწავლება, კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა.

ადამიანს შეუძლია კარგი იყოს ცხრილების ორგანიზებაში ან ნიმუშების ამოცნობაში. მაგრამ მას არ შეუძლია მონაცემთა დიდი ნაკრების ანალიზი და გამოკვლევა.

AI-ის ალგორითმს შეუძლია დიდი მონაცემების იდენტიფიცირება და შემოწმება და მათი სწრაფად გაანალიზება. მანქანათმცოდნეობის გარეშე, შეუძლებელია.

რა განსხვავებაა მანქანურ სწავლასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის?

ხელოვნური ინტელექტი მიზნად ისახავს ადამიანის გონების სიმულაციას. იქიდან, მანქანათმცოდნეობა მხოლოდ ერთ-ერთი ინსტრუმენტია ამ მიზნის მისაღწევად.

ის საშუალებას აძლევს მანქანას მიიღოს მაგალითები მიღწეული მიზნების მიხედვით, მაგალითად, სურათები ან ვიდეო, ამოიცნოს ფეხით მოსიარულეთა გადასასვლელი ავტონომიური მანქანის შემთხვევაში.

მაგრამ ამ ტექნიკას აქვს თავისი საზღვრები. ის არ იძლევა კომპლექსური მსჯელობის განხორციელების საშუალებას. ამიტომ აუცილებელია მისი შერწყმა სხვა მეთოდებთან, რათა გადავიდეთ სახელის ღირსეული ხელოვნური ინტელექტისკენ.

რა თქმა უნდა, ძალიან ძლიერია სწავლის კუთხით, მაგრამ ნერვული ქსელები არ არის საიმედო შემავსებელი და ზოგიერთ შემთხვევაში შეიძლება გამოიწვიოს მიკერძოებული ან ალოგიკური შედეგები.მაგალითი: თვითმართვადი მანქანა, რომელიც შემოვლითი გზას არასწორ გზას ადგას).

აქედან გამომდინარეობს ინტერესი ღრმა სწავლის სხვა მეთოდებთან გაერთიანებისადმი, მაგალითად სიმბოლური AI, რომელიც დაფუძნებულია წინასწარ განსაზღვრულ ბიზნეს წესებზე, ჩვენს მაგალითში მაგისტრალის კოდზე, რომელიც იქნება შეყვანილი ქსელში მისი მსჯელობის დასაზუსტებლად.

საუკეთესო პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობისთვის

მანქანური სწავლისთვის ყველაზე ეფექტური პროგრამირების ენებია Python და R. მონაცემთა მეცნიერები იცნობენ ამ ორ ენას. მაგრამ ასევე არსებობს სხვა ენები მანქანური სწავლისთვის.

სხვადასხვა პროექტს სხვადასხვა ენა სჭირდება. AI ინსტრუმენტები არის პროგრამული ბიბლიოთეკები ამოცანების შესასრულებლად. GitHub-ის თანახმად, მანქანათმცოდნეობის საუკეთესო პროგრამირების ენა არის Python.

პითონი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ანალიზისა და მაინინგისთვის. ის ასევე საშუალებას გაძლევთ განავითაროთ მანქანური სწავლების სხვადასხვა მოდელები და ალგორითმები. პითონი იძლევა კლასტერიზაციის, კლასიფიკაციის, რეგრესიის და განზომილების შემცირების საშუალებას. Საზოგადოება პითონი მნიშვნელოვანიადა ის არის შედარებით მარტივი სწავლა პითონი.

დასკვნა

მანქანათმცოდნეობა მნიშვნელოვანია, რადგან ის აძლევს ბიზნესს წარმოდგენას მომხმარებელთა ქცევის ტენდენციებზე და ბიზნესის ოპერაციულ მოდელებზე, ამავდროულად ხელს უწყობს ახალი პროდუქტის განვითარებას.

ბევრი დღევანდელი წამყვანი კომპანია, როგორიცაა Facebook, Google და Uber, აქცევს მანქანურ სწავლებას ცენტრალურ ოპერაციებში. მანქანათმცოდნეობა გახდა მნიშვნელოვანი კონკურენტული დიფერენციატორი მრავალი კომპანიისთვის.

თუ გსურთ გაიგოთ მეტი მანქანათმცოდნეობის შესახებ. დაიწყე პითონის სწავლა და დროთა განმავლობაში პროფესიონალი გახდები. მოგერიდებათ კომენტარის გაკეთება, თუ რამე არ გესმით.