Mashinani o'rganish qanday ishlaydi?

Ushbu davrda mashinani o'rganish muhim ahamiyatga ega. Lmashinani o'rganish biznes operatsiyalarini boshqarishda va mijozlar xatti-harakatlarini tushunishda yordam beradi. Shuningdek, u yangi mahsulotlarni ishlab chiqishda yordam beradi. Mashina o'rganish (ML) asosiy sun'iy intellekt texnologiyalaridan biridir.

U o'quv bazasida takrorlanuvchi naqshlarni tanib olish uchun algoritmni o'rgatishdan iborat. Ushbu trening natijasida bashorat qilish (tovush, tasvir va boshqalarni tanib olish) yoki vazifalarni avtomatlashtirish (savolga javob berish, transport vositasini boshqarishni avtomatlashtirish va hokazo) uchun mo'ljallangan kompyuter modeli paydo bo'ladi.

Barcha yirik kompaniyalar mashinani o'rganishga murojaat qilmoqdalar. Amazon, Facebook va Google kabi kompaniyalar mashinani o'rganishni ustuvor vazifa qilib qo'ymoqda. Keling, mashinani o'rganish qanday ishlashini ko'rib chiqaylik.

Mashinani o'rganish nima?

Ko'p ta'riflar bor, lekin men ularni sizga oddiy so'zlar bilan beraman. Mashinani o'rganish - bu sun'iy intellektning bir turi. Sun'iy intellekt kompyuterlarni inson kabi o'tmish tajribasidan o'rganishni o'rgatadi.

Ushbu jarayon orqali kompyuter o'z naqshlarini aniqlash va ma'lumotlarni o'rganish orqali o'zini yaxshilashi mumkin. Biroq, ba'zi kodlash uchun minimal inson ishtirokini talab qiladi.

Dastlabki bosqichlarda juda ko'p tajribalar bo'lgan. Ma'lumotlar va o'rganish haqida bir nechta nazariyalar mavjud edi va kompyuter ularni qanday taniydi.

Ammo bugungi dunyoda mashinani o'rganish yanada murakkablashmoqda. Ammo siz ushbu asosiy tajribalarni ham bilishingiz kerak.

Cmashinani o'rganish qanday ishlaydi?

Mashinani o'rganish uzoq vaqtdan beri mavjud. Biroq, algoritm kundan-kunga murakkablashib bormoqda. So'nggi rivojlanish bu ma'lumotlarni tezroq va samaraliroq qo'llashdir.

Ilovalar qiyin. Bularning barchasini mukammal tarzda bajara oladigan bitiruvchi boshqa dasturchilardan bir qadam oldinda. Katta kompaniyalar raqobatchilardan oldinda bo'lishlari uchun ushbu dasturchilarga muhtoj.

Mashinani o'rganish bilan bajarib bo'lmaydigan vazifa yo'q. Mashinani o'rganish yordamida aniq naqshlarni o'rnatish mumkin. Va kelajakda u minimal shovqin bilan avtomatik ravishda ishlaydi.

Mashinani o'rganish paydo bo'lgandan so'ng, kompaniyalar ilgari odamlar tomonidan boshqariladigan jarayonlarini o'zgartiradilar. Bir nechta misollar bor.

• Mijozlarning qo'ng'iroqlariga qatnashing
• O‘quv rejasini ko‘rib chiqish
• Tasvirni aniqlash
• Nutqni aniqlash
• Tibbiy diagnostika
• Statistik arbitraj
• Bashoratli tahlil
• Ekstraksiya.

Mashinani o'rganish ikkita texnikadan foydalanadi

Mashinani o'rganishda qo'llaniladigan ikkita asosiy texnika mavjud. Ular quyidagilar.

Nazorat ostida o'rganish -

Ushbu texnikada AI oldingi ma'lumotlarni to'playdi. Shuningdek, u mashinani o'rganishni joylashtirish natijalarini to'plash va ishlab chiqarishga yordam beradi. Oddiy qilib aytganda, nazorat ostida o'rganish - bu biz odamlar qanday narsalarni o'rganishimiz.

Biz noto'g'ri ish qilamiz va uni o'rganib, tahlil qilgandan keyin to'g'ri ish qilamiz. Xuddi shu tarzda kompyuter turli narsalarni o'rganadi.

Biz odamlar kompyuterlarga turli xil ma'lumotlarni taqdim etamiz. Biz shunday deymiz o'quv to'plami.

Nazoratsiz ta'lim -

Ushbu usul noma'lum ma'lumotlar namunalarini topishga yordam beradi va keyin xatolarni topishga yordam beradi. Algoritm odatda yorliqsiz misollar bilan o'ziga xos tuzilmani tushunishga harakat qiladi. Nazoratsiz mashinani o'rganishda ikki xil vazifa mavjud.

Guruhlash

Ushbu o'rganishda odamlar birinchi navbatda ma'lumotlar nuqtalarini to'plashga harakat qilishadi. Keyin ularni klasterlarga aylantiring. Va nihoyat, ularni bir-biriga o'xshash, ammo boshqa klasterlardan farqli qilishga harakat qiladi. Bu bozor segmentatsiyasi uchun foydalidir.

Hajmining qisqarishi

Ushbu model mashg'ulotlarda samaraliroq. Ushbu uslub yaxshi tajriba va talqin qilish uchun o'xshash atributlarni birlashtirishga imkon beradi.

Mashinani o'rganishdan foydalanish

Hozirgi kunda mashinani o'rganishning minglab ilovalari mavjud. Ma'lumotlarni kiritishdan tortib murakkab xavflarni baholashgacha, mashinani o'rganish hammasini bajaradi. Dunyo avtomatlashtirilgan narsalarga intilmoqda. Misol uchun, biz mashinalarda avtopilotlarni yaxshi ko'ramiz.

Mashina juda ko'p mijozlarga xizmat ko'rsatish va mijozlarga xizmat ko'rsatish funktsiyalari mavjud

Shogirdlik yaxshi martaba yo'lini boshqarishga yordam beradi.

Google va Amazondan ovozni aniqlash ham mashinani o'rganish dasturidir. Tashkilotga o'z jarayonlarini kuchaytirishga imkon beruvchi ko'plab ichki ilovalar mavjud, bu ham qo'lda ish yukini kamaytirishga yordam beradi.

Mashinani o'rganishning eng foydali ishlaridan biri bu xatolarni topishdir. Ba'zan murakkab naqshlar yoki tahlillarni ko'rib chiqayotganda, inson ko'zi xatolarni aniqlay olmaydi, lekin kompyuter ularni aniqlay oladi.

Mashinani o'rganish, shuningdek, mukammal xizmat sifati, samarali xizmatlar va innovatsion mahsulotlarni taklif qilish imkonini beradi. Bu inson ishchilarini buni qilish uchun ozod qiladi. Ushbu texnologiyalar tabiiy tilni qayta ishlash, chuqur o'rganish, kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganishdir.

Inson elektron jadvallarni tuzishda yoki naqshlarni aniqlashda yaxshi bo'lishi mumkin. Ammo u katta ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qila olmaydi va tekshira olmaydi.

AI algoritmi katta ma'lumotlarni aniqlashi va tekshirishi va ularni tezda tahlil qilishi mumkin. Mashinani o'rganishsiz, bu mumkin emas.

Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt o'rtasidagi farq nima?

Sun'iy intellekt inson ongini taqlid qilishga qaratilgan. U erdan, mashinani o'rganish bu maqsadga erishish uchun vositalardan faqat biri hisoblanadi.

Bu mashinaga erishilishi kerak bo'lgan maqsadlarga ko'ra misollarni, masalan, avtonom avtomobilda piyodalar o'tish joyini tanib olish uchun tasvirlar yoki videolarni olish imkonini beradi.

Ammo bu texnikaning o'z chegaralari bor. Bu murakkab fikrlashni amalga oshirishga imkon bermaydi. Shuning uchun nomga loyiq AIga o'tish uchun uni boshqa usullar bilan birlashtirish kerak.

Albatta, o'rganish nuqtai nazaridan juda kuchli, neyron tarmoqlar ishonchli qo'shimchalar emas va ba'zi hollarda noxolis yoki mantiqsiz natijalarga olib kelishi mumkin (misol: aylanma yo'lda noto'g'ri yo'lni bosib o'tadigan o'zi boshqariladigan mashina).

Shu sababli, chuqur o'rganishni boshqa usullar bilan birlashtirishga qiziqish paydo bo'ladi, masalan, oldindan belgilangan biznes qoidalariga asoslangan ramziy AI, bizning misolimizdagi avtomagistral kodi, uning asoslarini takomillashtirish uchun tarmoqqa kiritiladi.

Mashina o'rganish uchun eng yaxshi dasturlash tili

Mashinani o'rganish uchun eng samarali dasturlash tillari Python va R. Ma'lumotlar olimlari bu ikki til bilan yaxshi tanish. Ammo mashinani o'rganish uchun boshqa tillar ham mavjud.

Turli loyihalar turli tillarni talab qiladi. AI vositalari - bu vazifalarni bajarish uchun dasturiy ta'minot kutubxonalari. GitHub ma'lumotlariga ko'ra, mashinani o'rganish uchun eng yaxshi dasturlash tili Python hisoblanadi.

Python ma'lumotlarni tahlil qilish va qazib olish uchun ishlatilishi mumkin. Shuningdek, u turli xil mashina o'rganish modellari va algoritmlarini ishlab chiqishga imkon beradi. Python klasterlash, tasniflash, regressiya va o'lchamlarni kamaytirish imkonini beradi. Jamiyat Python muhim, va u o'rganish nisbatan oson Python.

Xulosa

Mashinani o'rganish juda muhim, chunki u korxonalarga mijozlar xatti-harakati va biznes operatsion modellari tendentsiyalari haqida tushuncha beradi, shu bilan birga yangi mahsulotlarni ishlab chiqishni qo'llab-quvvatlaydi.

Facebook, Google va Uber kabi ko‘plab yetakchi kompaniyalar mashina o‘rganishni o‘z faoliyatining markaziy qismiga aylantirmoqda. Mashinani o'rganish ko'plab kompaniyalar uchun muhim raqobatdosh farqlovchiga aylandi.

Agar siz mashinani o'rganish haqida ko'proq bilmoqchi bo'lsangiz. Python-ni o'rganishni boshlang va vaqt o'tishi bilan siz professional bo'lasiz. Agar tushunmagan narsangiz bo'lsa, sharh qoldiring.