Machine Learning (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбар бөгөөд тодорхой програмчлагдсангүйгээр өгөгдөлөөс автоматаар суралцах боломжтой алгоритмуудыг боловсруулахад зориулагдсан. Энэ нь хиймэл оюун ухааны хамгийн ирээдүйтэй салбаруудын нэг бөгөөд эрүүл мэнд, санхүү, тээвэр, жижиглэн худалдаа зэрэг өргөн хүрээний салбарт чухал нөлөө үзүүлж байна.
ML-ийн үндсэн хоёр төрөл байдаг: хяналттай суралцах ба хяналтгүй суралцах. Хяналттай сургалтанд алгоритмыг шошготой өгөгдлийн багц, өөрөөр хэлбэл зөв хариулт бүхий өгөгдлүүдээр хангадаг. Алгоритм нь оролтыг зөв гаралттай холбож сурдаг. Хяналтгүй суралцах үед алгоритм нь шошгогүй байдаг. Та өгөгдлийн хэв маягийг өөрөө олж сурах ёстой.
Машин сургалтын хамгийн алдартай алгоритмуудын зарим нь:
- Шугаман регресс
- Шийдвэрийн мод
- Мэдрэлийн сүлжээ
- вектор дэмжих машин
Эдгээр алгоритмуудыг өргөн хүрээний асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглаж болно, тухайлбал:
- Ангилал
- Регресс
- багц ангилах
- Гүнзгий суралцах
Энэ бол олон салбарт хувьсгал хийх чадвартай хүчирхэг хэрэгсэл юм. ML алгоритмууд улам боловсронгуй болохын хэрээр бид ирээдүйд илүү шинэлэг програмуудыг харах болно гэж найдаж байна.
Machine Learning хэрхэн ажилладаг вэ?
ML нь алгоритмыг сургахдаа өгөгдлийг ашиглан ажилладаг. Алгоритм нь өгөгдлийн гаралттай оролтыг холбож сурдаг. Алгоритмыг сургасны дараа түүнийг шинэ өгөгдөл дээр таамаглахад ашиглаж болно.
Жишээлбэл, зурган дээрх муурыг тодорхойлохын тулд Machine Learning алгоритмыг сургаж болно. Алгоритмыг муур болон муурны бус зургийн мэдээллийн багц дээр сургах болно. Алгоритм нь муурны дүрсний толгой, нүд, сүүлний хэлбэрийг тодорхойлоход суралцах болно. Алгоритмыг сургасны дараа түүнийг шинэ зураг дээрх муурыг тодорхойлоход ашиглаж болно.
Machine Learning ямар давуу талтай вэ?
Үр ашиг нь маш олон. Хамгийн чухал ашиг тусын зарим нь:
- Автоматжуулалт: ML нь одоогоор хүний гүйцэтгэж байгаа олон ажлыг автоматжуулах боломжтой. Энэ нь хүмүүст илүү стратегийн ажлуудад анхаарлаа төвлөрүүлэх цаг хугацаа, нөөцийг чөлөөлж чадна.
- Нарийвчлал: ML нь уламжлалт шинжилгээний аргуудаас илүү нарийвчлалтай байж болно. Учир нь машин сургалт нь өгөгдлөөс суралцаж, шинэ өгөгдөл дээр үндэслэн таамаглалаа тохируулах боломжтой юм.
- Үр ашиг: ML нь уламжлалт шинжилгээний аргуудаас илүү үр дүнтэй байж болно. Учир нь Machine Learning нь их хэмжээний өгөгдлийг хурдан бөгөөд үр дүнтэй боловсруулж чаддаг.
- Инноваци: ML нь шинэ санаа, инновацийг гаргахад тусална. Учир нь машин сургалт нь өгөгдлөөс суралцаж, хүмүүсийн харж чадахгүй хэв маягийг олж чаддаг.
Машин сурахад ямар бэрхшээл тулгардаг вэ?
Машины сургалтын сорилтууд бас олон. Хамгийн чухал сорилтуудын зарим нь:
- Өгөгдлийн хүртээмж: MLearning нь алгоритмуудыг сургахад их хэмжээний өгөгдөл шаарддаг. Шаардлагатай өгөгдлийг олж авахад хэцүү байж болно, ялангуяа өгөгдөл нь нууц эсвэл зохиогчийн эрхээр хамгаалагдсан бол.
- Өгөгдлийн нарийн төвөгтэй байдал: Өгөгдөл нь нарийн төвөгтэй бөгөөд дүн шинжилгээ хийхэд хэцүү байж болно. Энэ нь үнэн зөв MLearning алгоритмуудыг сургахад хэцүү болгодог.
- Үр дүнгийн тайлбар: Таны үр дүнг тайлбарлахад хэцүү байж болно. Учир нь MLearning алгоритмууд нь хүний харж чадахгүй хэв маягийг сурч чаддаг.
Сорилтуудыг үл харгалзан ML нь дэлхийд эерэг нөлөө үзүүлэх асар их боломж бүхий технологи юм. Machine Learning алгоритмууд улам боловсронгуй болохын хэрээр бид ирээдүйд илүү шинэлэг програмуудыг харах болно гэж найдаж байна.
Би яаж Machine Learning талаар илүү ихийг мэдэх вэ?
Хэрэв та энэ талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсч байвал олон эх сурвалжууд байдаг. Та ном, нийтлэл, онлайн курс, заавар олж болно. Та мөн Machine Learning-ийг сонирхож буй бусад хүмүүсээс суралцах боломжтой хэрэглэгчдийн нийгэмлэг, форумыг олох боломжтой.
Хэрэв та илүү ихийг мэдэхийг хүсч байвал бид үндсэн мэдээллээс эхлэхийг зөвлөж байна. Машин сургалтын янз бүрийн төрлийн алгоритмууд, тэдгээр нь хэрхэн ажилладаг, асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн ашиглаж болох талаар олж мэдээрэй. Та үндсэн ойлголтуудын талаар анхан шатны ойлголттой болмогц илүү тодорхой програмуудын талаар суралцаж эхлэх боломжтой.
Машин сургалтын янз бүрийн төрлүүд юу вэ?
Машин сургалтын хоёр үндсэн төрөл байдаг: хяналттай суралцах ба хяналтгүй суралцах.
Хяналтын дагуу суралцах
Хяналттай сургалтанд алгоритмыг шошготой өгөгдлийн багц, өөрөөр хэлбэл зөв хариулт бүхий өгөгдлүүдээр хангадаг. Алгоритм нь оролтыг зөв гаралттай холбож сурдаг.
Хараа хяналтгүй суралцах
Хяналтгүй суралцах үед алгоритм нь шошгогүй байдаг. Та өгөгдлийн хэв маягийг өөрөө олж сурах ёстой. Жишээлбэл, хараа хяналтгүй сургалтын алгоритмыг хэрэглэгчдийг өөр өөр ангилалд оруулахад сургаж болно. Алгоритм нь хэрэглэгчийн нас, орлого, байршил гэх мэт мэдээллийн хэв маягийг олж сурах болно. Алгоритмыг сургасны дараа шинэ хэрэглэгчдийг ижил ангилалд бүлэглэхэд ашиглаж болно.
Машин сургалтын зарим програмууд юу вэ?
ML нь эрүүл мэнд, санхүү, тээвэр, жижиглэн худалдаа зэрэг өргөн хүрээний салбарт ашиглагддаг. Хамгийн алдартай програмуудын зарим нь:
- Ангилал: Мэдээллийг өөр өөр ангилалд ангилахад M Learning ашиглаж болно. Жишээлбэл, муур, нохойн зургийг ангилахад Machine Learning алгоритмыг ашиглаж болно.
- Регресс: M Сурах аргыг тасралтгүй утгыг таамаглахад ашиглаж болно. Жишээлбэл, Machine Learning алгоритмыг ашиглан хувьцааны үнэ эсвэл үйлчлүүлэгч үйлчлүүлэгч байхаа болих магадлалыг урьдчилан таамаглах боломжтой.
- Бүлэглэх: M Learning нь өгөгдлийг өөр өөр ангилалд бүлэглэхэд ашиглаж болно. Жишээлбэл, Machine Learning алгоритмыг ашиглан үйлчлүүлэгчдийг шинж чанарт нь үндэслэн өөр өөр ангилалд хувааж болно.
- Гүнзгий суралцах: Маш их хэмжээний өгөгдлөөс суралцах чадвартай загваруудыг бүтээхэд Machine Learning ашиглаж болно. Жишээлбэл, гүн гүнзгий суралцах алгоритмыг хөхний хорт хавдрын зургийг маммограмм дээр тодорхойлоход ашиглаж болно.
MLearning-ийн ирээдүйн чиг хандлага юу вэ?
Ирээдүйд зориулсан машин сургалтын чиг хандлагын зарим нь:
- Том өгөгдлийн хэрэглээ нэмэгдэж байна: Алгоритмуудыг сургахад их хэмжээний өгөгдөл шаардагдана. Дэлхий дижитал болохын хэрээр илүү их мэдээлэл бий болдог. Энэ нь түүнийг ашиглах шинэ боломжийг бий болгож байна.
- Шинэ алгоритм боловсруулах: судлаачид Machine Learning шинэ алгоритмуудыг байнга хөгжүүлсээр байна. Эдгээр шинэ алгоритмууд нь өмнөх алгоритмуудаас илүү нарийвчлалтай, үр дүнтэй байдаг.
- Su шинэ салбарт ашиглах: Machine Learning нь эрүүл мэнд, санхүү, тээвэр, жижиглэн худалдаа зэрэг өргөн хүрээний салбарт ашиглагдаж байна. Технологи улам боловсронгуй болохын хэрээр бид түүнийг шинэ салбарт ашиглахыг харж болно.
MLearning бол олон салбарт хувьсгал хийх чадвартай хүчирхэг технологи юм. Эдгээр алгоритмууд улам боловсронгуй болохын хэрээр бид ирээдүйд илүү шинэлэг програмуудыг харах болно гэж найдаж байна.