Машина үйрөнүү кантип иштейт?

Бул доордо машина үйрөнүү маанилүү. Лмашина үйрөнүү бизнес операцияларын башкарууга жана кардарлардын жүрүм-турумун түшүнүүгө жардам берет. Ошондой эле жаңы өнүмдөрдү иштеп чыгууга жардам берет. Machine Learning (ML) негизги жасалма интеллект технологияларынын бири болуп саналат.

Бул окуу базасында кайталануучу үлгүлөрдү таануу үчүн алгоритмди үйрөтүүдөн турат. Бул тренингдин жыйынтыгында болжолдоолорду жасоого (үндү, сүрөттү таанууга ж.б.) же тапшырмаларды автоматташтырууга (суроого жооп берүү, унааны башкарууну автоматташтыруу ж.б.) арналган компьютердик модель пайда болот.

Бардык ири компаниялар машина үйрөнүүгө кайрылышат. Amazon, Facebook жана Google сыяктуу компаниялар машина үйрөнүүнү артыкчылыктуу кылып жатышат. Машина үйрөнүү кантип иштээрин карап көрөлү.

Машина үйрөнүү деген эмне?

Көптөгөн аныктамалар бар, бирок мен аларды жөнөкөй сөз менен берем. Машина үйрөнүү - бул жасалма интеллекттин бир түрү. Жасалма интеллект компьютерлерди адам сыяктуу өткөн тажрыйбадан үйрөнүүгө үйрөтөт.

Бул процесс аркылуу компьютер өзүнүн үлгүлөрүн аныктоо жана маалыматтарды изилдөө аркылуу өзүн өркүндөтө алат. Бирок, кээ бир коддоо үчүн адамдын минималдуу катышуусун талап кылат.

Алгачкы этапта көптөгөн эксперименттер болгон. Маалыматтар жана үйрөнүү жана компьютер алардын баарын кантип тааный тургандыгы жөнүндө бир нече теориялар бар болчу.

Бирок азыркы дүйнөдө машина үйрөнүү татаалдашып баратат. Бирок бул негизги тажрыйбаларды да билишиңиз керек.

Cмашина үйрөнүү кандай иштейт?

Машина үйрөнүү көптөн бери болуп келген. Бирок, алгоритм күндөн-күнгө татаалдашып баратат. Акыркы өнүгүү бул маалыматтарды тез жана натыйжалуу колдонуу болуп саналат.

Колдонмолор кыйын. Булардын баарын татаал жол менен жасай алган бүтүрүүчү башка программисттерден бир кадам алдыда турат. Чоң компаниялар атаандаштарынан алдыда болуу үчүн бул программисттерге муктаж.

Машина менен үйрөнүү менен аткарылбай турган эч кандай милдет жок. Машина үйрөнүүнүн жардамы менен белгилүү бир калыптарды түзүүгө болот. Ал эми келечекте, ал минималдуу өз ара аракеттенүү менен автоматтык түрдө иштейт.

Машина үйрөнүү келгенден кийин, компаниялар мурда адамдар тарабынан башкарылган процесстерин өзгөртүп жатышат. Бир нече мисалдар бар.

• Кардарлардын чалууларына катышыңыз
• Резюме карап чыгуу
• Сүрөт таануу
• Кеп таануу
• Медициналык диагноз
• Статистикалык арбитраж
• Болжолдуу талдоо
• Казып алуу.

Машина үйрөнүү эки ыкманы колдонот

Машина үйрөнүүдө колдонулган эки негизги ыкма бар. Алар төмөндөгүлөр.

Көзөмөлгө алынган окуу -

Бул ыкмада AI мурунку маалыматтарды чогултат. Ал ошондой эле машинаны үйрөнүүнү жайылтуу продукциясын чогултууга жана өндүрүүгө жардам берет. Жөнөкөй сөз менен айтканда, көзөмөлдөнгөн окутуу - бул биз адамдардын нерселерди кантип үйрөнөбүз.

Биз бир нерсени туура эмес кылып, аны үйрөнүп, талдап алгандан кийин туура кылабыз. Бул компьютер ар кандай нерселерди үйрөнөт.

Биз адамдар компьютерге ар кандай маалыматтарды беребиз. Биз ушундай деп атабыз l’ensemble d’entraînement.

Көзөмөлсүз окутуу -

Бул ыкма белгисиз маалымат үлгүлөрүн табууга жардам берет, андан кийин каталарды табууга жардам берет. Алгоритм жалпысынан белгиленбеген мисалдар менен мүнөздүү түзүлүштү түшүнүүгө аракет кылат. Көзөмөлсүз машина үйрөнүүдө эки башка тапшырма бар.

Топтоо

Бул окууда адамдар алгач маалымат чекиттерин чогултууга аракет кылышат. Андан кийин аларды кластерлерге айлантыңыз. Акыр-аягы, аларды бири-бирине окшоштурууга аракет кылат, бирок башка кластерлерден айырмаланат. Бул рынокту сегментациялоо үчүн пайдалуу.

Өлчөмдү азайтуу

Бул модель машыгууда натыйжалуураак. Бул ыкма окшош атрибуттарды жакшыраак тажрыйба жана чечмелөө үчүн чогуу топтоого мүмкүндүк берет.

Машина үйрөнүүнү колдонуу

Бүгүнкү күндө машина үйрөнүүнүн миңдеген колдонмолору бар. Маалыматтарды киргизүүдөн татаал тобокелдиктерди баалоого чейин, машина үйрөнүү мунун баарын жасайт. Дүйнө автоматташтырылган нерселерге бара жатат. Мисалы, биз унаалардагы автопилотторду жакшы көрөбүз.

Машина ушунчалык көп кардарларды тейлөө жана кардарларды тейлөө функциялары бар

Шакирттик башкарууга жана жакшы карьера жасоого жардам берет.

Google жана Amazon үн таануу да машина үйрөнүү колдонмо болуп саналат. Уюмдун процесстерин өркүндөтүүгө мүмкүндүк берген көптөгөн ички тиркемелер бар, бул кол менен иштөө жүгүн азайтууга да жардам берет.

Машина үйрөнүү эң пайдалуу нерселердин бири каталарды табуу. Кээде татаал схемаларды же анализдерди карап жатканда, адамдын көзү каталарды байкай албайт, бирок компьютер аларды аныктай алат.

Машина үйрөнүү ошондой эле тейлөөнүн кемчиликсиз сапатын, натыйжалуу кызматтарды жана инновациялык өнүмдөрдү сунуштоого мүмкүндүк берет. Бул адам жумушчуларды бул үчүн бошотот. Бул технологиялар табигый тилди иштетүү, терең үйрөнүү, компьютердик көрүнүш жана машина үйрөнүү.

Адам таблицаларды уюштурууда же үлгүлөрдү аныктоодо мыкты боло алат. Бирок ал чоң маалымат топтомдорун талдап, изилдей албайт.

AI алгоритми чоң маалыматтарды аныктап, текшерип, аны тез талдай алат. Машина үйрөнбөй туруп, бул мүмкүн эмес.

Машина үйрөнүү менен жасалма интеллекттин ортосунда кандай айырма бар?

Жасалма интеллект адамдын акылын окшоштурууну көздөйт. Ал жерден, машина үйрөнүү бул максатка жетүү үчүн куралдардын бири гана болуп саналат.

Бул машинага жетүүгө тийиш болгон максаттарга ылайык мисалдарды, мисалы, автономдуу унаада жөө жүргүнчүлөр өтүүчү жерди таануу үчүн сүрөттөр же видеолор сыяктуу кабыл алууга мүмкүндүк берет.

Бирок бул техниканын чеги бар. Ал татаал ой жугуртууге жол бербейт. Демек, аны башка ыкмалар менен айкалыштыруу керек, бул ысымга татыктуу AIга карай жылыш керек.

Албетте, үйрөнүү жагынан абдан күчтүү, нейрон тармактары ишенимдүү толуктоочу эмес жана кээ бир учурларда бир жактуу же логикасыз натыйжаларга алып келиши мүмкүн (мисал: айланма жолдон туура эмес жол менен бара жаткан өзүн өзү башкарган машина).

Демек, терең үйрөнүүнү башка ыкмалар менен айкалыштырууга кызыгуу пайда болду, мисалы, алдын ала аныкталган бизнес эрежелерине негизделген символикалык AI, биздин мисалдагы автожол коду, анын ой жүгүртүүсүн тактоо үчүн тармакка киргизилет.

Машина үйрөнүү үчүн мыкты программалоо тили

Машинаны үйрөнүү үчүн эң эффективдүү программалоо тилдери Python жана R. Маалымат илимпоздору бул эки тилди жакшы билишет. Бирок машина үйрөнүү үчүн башка тилдер да бар.

Ар кандай долбоорлор ар кандай тилдерди талап кылат. AI куралдары - тапшырмаларды аткаруу үчүн программалык китепканалар. GitHub айтымында, машина үйрөнүү үчүн мыкты программалоо тили Python болуп саналат.

Python маалыматтарды талдоо жана тоо-кен казып алуу үчүн колдонулушу мүмкүн. Ал ошондой эле ар кандай машина үйрөнүү моделдерин жана алгоритмдерди иштеп чыгууга мүмкүндүк берет. Python кластерлөө, классификация, регрессия жана өлчөмдүүлүктү кыскартууга мүмкүндүк берет. коомчулук Python маанилүү, жана ал үйрөнүү үчүн салыштырмалуу жеңил Python.

аягында

Машиналарды үйрөнүү маанилүү, анткени ал бизнеске кардарлардын жүрүм-турумунун жана бизнестин иштөө моделдеринин тенденцияларын түшүнүүгө мүмкүндүк берет, ошол эле учурда жаңы өнүмдөрдү иштеп чыгууга колдоо көрсөтөт.

Facebook, Google жана Uber сыяктуу көптөгөн алдыңкы компаниялар машиналарды үйрөнүүнү өз иштеринин борборуна айлантып жатышат. Машина үйрөнүү көптөгөн компаниялар үчүн маанилүү атаандаштык айырмалоочу болуп калды.

Эгер сиз машинаны үйрөнүү жөнүндө көбүрөөк билгиңиз келсе. Python үйрөнө баштаңыз, убакыттын өтүшү менен сиз профессионал болосуз. Түшүнбөгөн жериңиз болсо комментарий калтырыңыз.