Machine Learning қалай жұмыс істейді?

Бұл дәуірде машиналық оқыту маңызды. Лмашиналық оқыту бизнес операцияларын басқаруға және тұтынушылардың мінез-құлқын түсінуге көмектеседі. Бұл сонымен қатар жаңа өнімдерді дамытуға көмектеседі. Machine Learning (ML) негізгі жасанды интеллект технологияларының бірі болып табылады.

Ол оқыту базасындағы қайталанатын үлгілерді тануға алгоритмді үйретуден тұрады. Бұл оқыту нәтижесінде болжам жасауға (дыбысты, суретті және т.б. тану) немесе тапсырмаларды автоматтандыруға (сұраққа жауап беру, көлікті басқаруды автоматтандыру және т.б.) арналған компьютерлік модель пайда болады.

Барлық ірі компаниялар машиналық оқытуға бет бұруда. Amazon, Facebook және Google сияқты компаниялар машиналық оқытуды басымдыққа айналдырады. Машиналық оқыту қалай жұмыс істейтінін көрейік.

Машиналық оқыту дегеніміз не?

Көптеген анықтамалар бар, бірақ мен оларды қарапайым сөздермен беремін. Машиналық оқыту – жасанды интеллекттің бір түрі. Жасанды интеллект компьютерлерді адам сияқты өткен тәжірибеден үйренуге үйретеді.

Бұл процесс арқылы компьютер оның үлгілерін анықтау және деректерді зерттеу арқылы өзін жетілдіре алады. Дегенмен, ол кейбір кодтау үшін адамның минималды қатысуын талап етеді.

Алғашқы кезеңде көптеген эксперименттер болды. Деректер мен оқыту және компьютер олардың барлығын қалай танитыны туралы бірнеше теориялар болды.

Бірақ қазіргі әлемде машиналық оқыту күрделене түсуде. Бірақ сіз осы негізгі тәжірибелерді де білуіңіз керек.

Cмашиналық оқыту қалай жұмыс істейді?

Машиналық оқыту бұрыннан бар. Дегенмен, алгоритм күннен күнге күрделене түсуде. Соңғы даму бұл деректерді тезірек және тиімдірек қолдану болып табылады.

Қолданбалар қиын. Осының барлығын күрделі түрде жасай алатын түлек басқа бағдарламашылардан бір саты жоғары. Үлкен компаниялар бәсекелестерінен озып кету үшін осы бағдарламашыларға мұқтаж.

Машинамен оқыту арқылы орындалмайтын тапсырма жоқ. Машиналық оқытудың көмегімен белгілі заңдылықтарды орнатуға болады. Ал болашақта ол минималды өзара әрекеттесу арқылы автоматты түрде жұмыс істейтін болады.

Машиналық оқытудың келуінен кейін компаниялар бұрын адамдар басқаратын процестерін өзгертеді. Бірнеше мысал бар.

• Клиенттердің қоңырауларына қатысыңыз
• Өмірбаянға шолу
• Суретті тану
• Сөйлеуді тану
• Медициналық диагностика
• Статистикалық арбитраж
• Болжамдық талдау
• Экстракция.

Машиналық оқыту екі әдісті пайдаланады

Машиналық оқытуда қолданылатын екі негізгі әдіс бар. Олар келесілер.

Бақыланатын оқу-

Бұл техникада AI алдыңғы деректерді жинайды. Ол сондай-ақ машиналық оқытуды орналастыру нәтижесін жинауға және шығаруға көмектеседі. Қарапайым тілмен айтқанда, бақыланатын оқыту - бұл біз адамдар заттарды қалай үйренеміз.

Біз бір нәрсені дұрыс істемейміз және оны үйреніп, талдағаннан кейін дұрыс жасаймыз. Бұл компьютердің әртүрлі нәрселерді үйренетіні сияқты.

Біз адамдар компьютерлерге әртүрлі деректерді береміз. Біз осылай атаймыз жаттығу жиынтығы.

Бақылаусыз оқыту –

Бұл әдіс белгісіз деректер үлгілерін табуға көмектеседі, содан кейін қателерді табуға көмектеседі. Алгоритм әдетте таңбаланбаған мысалдар арқылы тән құрылымды түсінуге тырысады. Бақыланбайтын машиналық оқытуда екі түрлі тапсырма бар.

Топтастыру

Бұл оқытуда адамдар алдымен деректер нүктелерін жинауға тырысады. Содан кейін оларды кластерлерге айналдырыңыз. Соңында, ол оларды бір-біріне ұқсас, бірақ басқа кластерлерден ерекше етуге тырысады. Бұл нарықты сегменттеу үшін пайдалы.

Өлшемді азайту

Бұл модель оқытуда тиімдірек. Бұл әдіс жақсы тәжірибе мен түсіндіру үшін ұқсас атрибуттарды біріктіруге мүмкіндік береді.

Машиналық оқытуды пайдалану

Қазіргі уақытта машиналық оқытудың мыңдаған қолданбалары бар. Деректерді енгізуден бастап күрделі тәуекелді бағалауға дейін машиналық оқыту барлығын жасайды. Әлем автоматтандырылған нәрселерге бет бұруда. Мысалы, біз автомобильдердегі автопилоттарды жақсы көреміз.

Құрылғының тұтынушыларға қызмет көрсету және тұтынушыларға қызмет көрсету функциялары соншалықты көп

Шәкірттік тәжірибе жақсы мансап жолын басқаруға және жасауға көмектеседі.

Google және Amazon дауысты тану да машиналық оқытудың қолданбасы болып табылады. Ұйымға өз процестерін арттыруға мүмкіндік беретін көптеген ішкі қолданбалар бар, бұл сонымен қатар қолмен жұмыс жүктемесін азайтуға көмектеседі.

Машиналық оқытудың ең пайдалы нәрселерінің бірі - қателерді табу. Кейде күрделі үлгілерді немесе талдауларды қараған кезде адам көзі қателерді байқай алмайды, бірақ компьютер оларды анықтай алады.

Машиналық оқыту сонымен қатар тамаша қызмет көрсету сапасын, тиімді қызметтерді және инновациялық өнімдерді ұсынуға мүмкіндік береді. Бұл жұмысшыларды мұны істеуге босатады. Бұл технологиялар табиғи тілді өңдеу, терең оқыту, компьютерлік көру және машиналық оқыту болып табылады.

Адам электрондық кестелерді ұйымдастыруда немесе үлгілерді анықтауда жақсы болуы мүмкін. Бірақ ол үлкен деректер жиынын талдай және зерттей алмайды.

AI алгоритмі үлкен деректерді анықтап, тексеріп, оны жылдам талдай алады. Машиналық оқытусыз, Бұл мүмкін емес.

Машиналық оқыту мен жасанды интеллекттің айырмашылығы неде?

Жасанды интеллект адамның ақыл-ойын имитациялауға бағытталған. Осыдан машиналық оқыту осы мақсатқа жету құралдарының бірі ғана.

Бұл машинаға қол жеткізуге болатын мақсаттарға сәйкес мысалдарды қабылдауға мүмкіндік береді, мысалы, автономды автокөлік жағдайында жаяу жүргіншілер өткелін тану үшін кескіндер немесе бейнелер.

Бірақ бұл техниканың өз шегі бар. Ол күрделі ойларды жүзеге асыруға мүмкіндік бермейді. Сондықтан атқа лайық AI-ға көшу үшін оны басқа әдістермен біріктіру керек.

Әрине, оқыту тұрғысынан өте күшті, нейрондық желілер сенімді толықтырулар емес және кейбір жағдайларда біржақты немесе қисынсыз нәтижелерге әкелуі мүмкін (мысалы: бұрыс жолмен айналма жолмен келе жатқан өздігінен жүретін көлік).

Демек, терең оқытуды басқа әдістермен, мысалы, алдын ала анықталған бизнес ережелеріне негізделген символдық AI, біздің мысалдағы жол коды, оның пайымдауын нақтылау үшін желіге енгізіледі.

Машиналық оқытуға арналған ең жақсы бағдарламалау тілі

Машиналық оқыту үшін ең тиімді бағдарламалау тілдері Python және R. Деректер ғалымдары бұл екі тілмен таныс. Бірақ машиналық оқытуға арналған басқа тілдер де бар.

Әртүрлі жобалар әртүрлі тілдерді қажет етеді. AI құралдары – тапсырмаларды орындауға арналған бағдарламалық құрал кітапханалары. GitHub мәліметтері бойынша машиналық оқытуға арналған ең жақсы бағдарламалау тілі - Python.

Python деректерді талдау және өндіру үшін пайдаланылуы мүмкін. Ол сондай-ақ әртүрлі машиналық оқыту модельдері мен алгоритмдерін жасауға мүмкіндік береді. Python кластерлеуге, жіктеуге, регрессияға және өлшемді азайтуға мүмкіндік береді. Қауымдастық Python маңызды, және ол үйренуге салыстырмалы түрде оңай Python

Қорытындысында

Машинамен оқыту маңызды, өйткені ол бизнеске тұтынушылардың мінез-құлқындағы және бизнес операциялық үлгілеріндегі үрдістер туралы түсінік береді, сонымен бірге жаңа өнімді әзірлеуге қолдау көрсетеді.

Facebook, Google және Uber сияқты көптеген жетекші компаниялар машиналық оқытуды өз операцияларының орталығына айналдырады. Машиналық оқыту көптеген компаниялар үшін маңызды бәсекелестік дифференциаторға айналды.

Егер сіз машиналық оқыту туралы көбірек білгіңіз келсе. Python тілін үйренуді бастаңыз және уақыт өте келе сіз кәсіпқой боласыз. Түсінбеген жеріңіз болса, пікір қалдырыңыз.