Մեքենայի ուսուցում. Արհեստական ​​ինտելեկտի հեղափոխություն

Մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) ոլորտ է, որը նվիրված է ալգորիթմների մշակմանը, որոնք կարող են ավտոմատ կերպով սովորել տվյալներից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Այն արհեստական ​​ինտելեկտի ամենահեռանկարային ոլորտներից է և զգալի ազդեցություն ունի արդյունաբերության լայն շրջանակի վրա, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները, տրանսպորտը և մանրածախ առևտուրը:

ՓԼ-ի երկու հիմնական տեսակ կա՝ վերահսկվող ուսուցում և չվերահսկվող ուսուցում: Վերահսկվող ուսուցման ժամանակ ալգորիթմը տրամադրվում է պիտակավորված տվյալների մի շարքով, այսինքն՝ ճիշտ պատասխաններով տվյալներ: Ալգորիթմը սովորում է կապել մուտքերը ճիշտ ելքերի հետ: Չվերահսկվող ուսուցման ժամանակ ալգորիթմը չունի պիտակներ: Դուք պետք է սովորեք ինքներդ օրինաչափություններ գտնել տվյալների մեջ:

Մեքենայի ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներից մի քանիսն են.

• Գծային ռեգրեսիա
• Որոշման ծառ
• Նյարդային ցանց
• Վեկտորի աջակցության մեքենա

Այս ալգորիթմները կարող են օգտագործվել խնդիրների լայն շրջանակ լուծելու համար, ինչպիսիք են.

• Դասավորություն
• Regresión- ը
• Խմբաքանակային տեսակավորում
• խորը ուսուցում

Սա հզոր գործիք է, որն ունի բազմաթիվ արդյունաբերություններ հեղափոխելու ներուժ: Քանի որ ML ալգորիթմները դառնում են ավելի բարդ, մենք կարող ենք ակնկալել, որ ապագայում կտեսնենք էլ ավելի նորարարական հավելվածներ:

Ինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

ML-ն աշխատում է՝ օգտագործելով տվյալների ալգորիթմը վարժեցնելու համար: Ալգորիթմը սովորում է կապել մուտքերը տվյալների ելքերի հետ: Երբ ալգորիթմը վերապատրաստվի, այն կարող է օգտագործվել նոր տվյալների վերաբերյալ կանխատեսումներ անելու համար:

Օրինակ՝ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կարող է ուսուցանվել՝ նկարներում կատուներին նույնականացնելու համար: Ալգորիթմը պետք է վարժեցվի կատուների և ոչ կատուների պատկերների հավաքածուով: Ալգորիթմը կսովորի բացահայտել կատվի պատկերների առանձնահատկությունները, ինչպիսիք են գլխի, աչքերի և պոչի ձևը: Երբ ալգորիթմը վարժեցվի, այն կարող է օգտագործվել նոր պատկերներում կատուներին նույնականացնելու համար:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման առավելությունները:

Օգուտները շատ են. Ամենակարևոր առավելություններից մի քանիսը ներառում են.

• Ավտոմատացում. ML-ն կարող է ավտոմատացնել բազմաթիվ առաջադրանքներ, որոնք ներկայումս կատարվում են մարդկանց կողմից: Սա կարող է ժամանակ և ռեսուրսներ ազատել մարդկանց համար ավելի ռազմավարական խնդիրների վրա կենտրոնանալու համար:

• Ճշգրտություն. ML-ն կարող է ավելի ճշգրիտ լինել, քան ավանդական վերլուծության մեթոդները: Դա պայմանավորված է նրանով, որ Machine Learning-ը կարող է սովորել տվյալներից և կարգավորել իր կանխատեսումները՝ հիմնվելով նոր տվյալների վրա:

• Արդյունավետություն. ML-ն կարող է ավելի արդյունավետ լինել, քան ավանդական վերլուծության մեթոդները: Դա պայմանավորված է նրանով, որ Machine Learning-ը կարող է արագ և արդյունավետ կերպով մշակել մեծ քանակությամբ տվյալներ:

• Նորարարություն. ML-ը կարող է օգնել նոր գաղափարների և նորարարությունների առաջացմանը: Դա պայմանավորված է նրանով, որ մեքենայական ուսուցումը կարող է սովորել տվյալներից և գտնել օրինաչափություններ, որոնք մարդիկ չեն կարող տեսնել:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման մարտահրավերները:

Մեքենայի ուսուցման մարտահրավերները նույնպես շատ են: Ամենակարևոր մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.

• Տվյալների առկայություն. MLLearning-ը պահանջում է մեծ քանակությամբ տվյալներ ալգորիթմները վարժեցնելու համար: Կարող է դժվար լինել անհրաժեշտ տվյալներ ձեռք բերելը, հատկապես, եթե տվյալները գաղտնի են կամ պաշտպանված են հեղինակային իրավունքով:

• Տվյալների բարդությունը. Տվյալները կարող են բարդ լինել և դժվար վերլուծել: Սա կարող է դժվարացնել MLearning ճշգրիտ ալգորիթմների պատրաստումը:

• Ձեր արդյունքների մեկնաբանումը. Ձեր արդյունքները կարող են դժվար լինել մեկնաբանելը: Դա պայմանավորված է նրանով, որ MLearning ալգորիթմները կարող են սովորել օրինաչափություններ, որոնք մարդիկ չեն կարող տեսնել:

Չնայած մարտահրավերներին, ML-ն աշխարհի վրա դրական ազդեցության մեծ ներուժ ունեցող տեխնոլոգիա է: Քանի որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները դառնում են ավելի բարդ, մենք կարող ենք ակնկալել, որ ապագայում կտեսնենք էլ ավելի նորարարական հավելվածներ:

Ինչպե՞ս կարող եմ ավելին իմանալ մեքենայական ուսուցման մասին:

Եթե ​​ցանկանում եք ավելին իմանալ այս մասին, կան բազմաթիվ ռեսուրսներ: Դուք կարող եք գտնել գրքեր, հոդվածներ, առցանց դասընթացներ և ձեռնարկներ: Կարող եք նաև գտնել օգտատերերի համայնքներ և ֆորումներ, որտեղ կարող եք սովորել ուրիշներից, ովքեր հետաքրքրված են մեքենայական ուսուցմամբ:

Եթե ​​դուք հետաքրքրված եք ավելին իմանալով, խորհուրդ ենք տալիս սկսել հիմունքներից: Իմացեք մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների տարբեր տեսակների մասին, ինչպես են դրանք աշխատում և ինչպես կարող են դրանք օգտագործվել խնդիրներ լուծելու համար: Հիմունքների հիմնական պատկերացումից հետո կարող եք սկսել սովորել ավելի կոնկրետ հավելվածների մասին:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման տարբեր տեսակները:

Գոյություն ունի մեքենայական ուսուցման երկու հիմնական տեսակ՝ վերահսկվող ուսուցում և չվերահսկվող ուսուցում:

Վերահսկվող ուսուցում

Վերահսկվող ուսուցման ժամանակ ալգորիթմը տրամադրվում է պիտակավորված տվյալների մի շարքով, այսինքն՝ ճիշտ պատասխաններով տվյալներ: Ալգորիթմը սովորում է կապել մուտքերը ճիշտ ելքերի հետ:

Անվերահսկվող ուսուցում

Չվերահսկվող ուսուցման ժամանակ ալգորիթմը չունի պիտակներ: Դուք պետք է սովորեք ինքներդ օրինաչափություններ գտնել տվյալների մեջ: Օրինակ, չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմը կարող է վերապատրաստվել հաճախորդներին տարբեր կատեգորիաների խմբավորելու համար: Ալգորիթմը կսովորի գտնել օրինաչափություններ հաճախորդների տվյալների մեջ, ինչպիսիք են նրանց տարիքը, եկամուտը և գտնվելու վայրը: Երբ ալգորիթմը վերապատրաստվի, այն կարող է օգտագործվել նոր հաճախորդներին նույն կատեգորիաների մեջ խմբավորելու համար:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման որոշ կիրառություններ:

ML-ն օգտագործվում է ոլորտների լայն շրջանակում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները, տրանսպորտը և մանրածախ առևտուրը: Ամենահայտնի հավելվածներից մի քանիսը ներառում են.

• Դասավորություն: M Learning-ը կարող է օգտագործվել տվյալների տարբեր կատեգորիաների դասակարգելու համար: Օրինակ, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կարող է օգտագործվել կատուների և շների պատկերները դասակարգելու համար:
• Regresión- ը: M Learning-ը կարող է օգտագործվել շարունակական արժեքները կանխատեսելու համար: Օրինակ, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կարող է օգտագործվել բաժնետոմսի գինը կամ հաճախորդի անկման հավանականությունը կանխատեսելու համար:
• Խմբավորում: M Learning-ը կարող է օգտագործվել տվյալների տարբեր կատեգորիաների խմբավորելու համար: Օրինակ, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կարող է օգտագործվել հաճախորդներին տարբեր կատեգորիաների խմբավորելու համար՝ ելնելով նրանց բնութագրերից:
• խորը ուսուցում: Մեքենայի ուսուցումը կարող է օգտագործվել մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք ունակ են սովորել մեծ քանակությամբ տվյալներից: Օրինակ, խորը ուսուցման ալգորիթմը կարող է օգտագործվել մամոգրաֆիայի մեջ կրծքագեղձի քաղցկեղի պատկերները հայտնաբերելու համար:

Որո՞նք են MLLearning-ի որոշ միտումներ ապագայի համար:

Ապագայի համար մեքենայական ուսուցման որոշ միտումներ ներառում են.

• Մեծ տվյալների օգտագործման ավելացում. Ալգորիթմները վարժեցնելու համար պահանջվում են մեծ քանակությամբ տվյալներ: Քանի որ աշխարհը դառնում է ավելի թվային, ավելի շատ տվյալներ են ստեղծվում: Սա նոր հնարավորություններ է ստեղծում դրա օգտագործման համար։

• Նոր ալգորիթմների մշակում. Հետազոտողները մշտապես մշակում են մեքենայական ուսուցման նոր ալգորիթմներ։ Այս նոր ալգորիթմներն ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ են, քան նախորդ ալգորիթմները:

• Su օգտագործել նոր ոլորտներում. Մեքենայի ուսուցումն օգտագործվում է մի շարք ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները, տրանսպորտը և մանրածախ առևտուրը: Քանի որ տեխնոլոգիան դառնում է ավելի բարդ, մենք կարող ենք ակնկալել դրա կիրառումը նոր ոլորտներում:

MLearning-ը հզոր տեխնոլոգիա է, որն ունի բազմաթիվ ոլորտներ հեղափոխություն անելու ներուժ: Քանի որ այս ալգորիթմները դառնում են ավելի բարդ, մենք կարող ենք ակնկալել, որ ապագայում կտեսնենք ավելի շատ նորարարական ծրագրեր: