د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه برخه ده چې د الګوریتمونو رامینځته کولو ته وقف شوې چې کولی شي په اوتومات ډول له ډیټا څخه زده کړه وکړي پرته لدې چې په ښکاره ډول برنامه شي. دا د AI یو له خورا ژمنو ساحو څخه دی او په پراخه کچه صنعتونو کې د پام وړ اغیزه لري ، پشمول د روغتیا پاملرنې ، مالیې ، ترانسپورت او پرچون.
د ML دوه اصلي ډولونه شتون لري: څارل شوي زده کړه او غیر څارل شوي زده کړه. په نظارت شوي زده کړې کې، الګوریتم د لیبل شوي ډاټا سیټ سره چمتو کیږي، دا دی، د سم ځوابونو سره ډاټا. الګوریتم زده کوي چې آخذې د سمو پایلو سره شریک کړي. په غیر څارل شوي زده کړې کې، الګوریتم هیڅ لیبل نلري. تاسو باید پخپله ډاټا کې نمونې موندل زده کړئ.
د ماشین زده کړې ځینې خورا مشهور الګوریتمونه دي:
- خطي ریګریشن
- د پریکړې ونه
- عصبي شبکه
- د ویکتور ملاتړ ماشین
دا الګوریتمونه د ډیرو ستونزو حل کولو لپاره کارول کیدی شي، لکه:
- طبقه بندي
- فشار
- بسته بندي
- ژوره زده کړه
دا یو پیاوړی وسیله ده چې د ډیری صنعتونو انقلاب کولو ظرفیت لري. لکه څنګه چې د ML الګوریتم ډیر پیچلي کیږي، موږ کولی شو په راتلونکي کې حتی نور نوښتي غوښتنلیکونه وګورو.
د ماشین زده کړه څنګه کار کوي؟
ML د الګوریتم روزلو لپاره د معلوماتو په کارولو سره کار کوي. الګوریتم زده کوي چې د معلوماتو څخه د محصولاتو سره آخذې شریک کړي. یوځل چې الګوریتم وروزل شي ، نو دا د نوي معلوماتو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي.
د مثال په توګه، د ماشین زده کړې الګوریتم په انځورونو کې د پیشوګانو پیژندلو لپاره روزل کیدی شي. الګوریتم به د پیشو او غیر پیشو عکسونو ډیټا سیټ باندې روزل کیږي. الګوریتم به زده کړي چې د پیشو د انځورونو ځانګړتیاوې لکه د سر، سترګو او لکۍ بڼه وپیژني. یوځل چې الګوریتم وروزل شي، دا په نویو انځورونو کې د پیشوګانو پیژندلو لپاره کارول کیدی شي.
د ماشین زده کړې ګټې څه دي؟
ګټې ډیرې دي. ځینې خورا مهمې ګټې په لاندې ډول دي:
- اتومات: ML کولی شي ډیری دندې اتومات کړي چې اوس مهال د انسانانو لخوا ترسره کیږي. دا کولی شي د انسانانو لپاره وخت او سرچینې خلاصې کړي ترڅو په نورو ستراتیژیکو کارونو تمرکز وکړي.
- دقت: ML د تحلیل دودیز میتودونو څخه ډیر درست کیدی شي. دا ځکه چې د ماشین زده کړه کولی شي د معلوماتو څخه زده کړي او د نوي معلوماتو پراساس خپل وړاندوینې تنظیم کړي.
- موثریت: ML د دودیزو تحلیلي میتودونو څخه ډیر اغیزمن کیدی شي. دا ځکه چې د ماشین زده کړه کولی شي د ډیټا لوی مقدار په ګړندي او مؤثره توګه پروسس کړي.
- نوښت: ML کولی شي د نوي نظرونو او نوښتونو رامینځته کولو کې مرسته وکړي. دا ځکه چې د ماشین زده کړه کولی شي د معلوماتو څخه زده کړي او داسې نمونې ومومي چې انسانان یې نشي لیدلی.
د ماشین زده کړې ننګونې څه دي؟
د ماشین زده کړې ننګونې هم ډیری دي. ځینې مهمې ننګونې عبارت دي له:
- د معلوماتو شتون: MLearning د الګوریتمونو د روزنې لپاره لوی مقدار ډیټا ته اړتیا لري. د اړینو معلوماتو ترلاسه کول ستونزمن کیدی شي، په ځانګړې توګه که چیرې معلومات محرم وي یا د کاپي حق لخوا خوندي وي.
- د معلوماتو پیچلتیا: ډاټا کولی شي پیچلي او تحلیل شي. دا کولی شي د دقیق MLearning الګوریتمونو روزنه ستونزمنه کړي.
- د پایلو تفسیر: ستاسو پایلې ممکن تشریح کول ستونزمن وي. دا ځکه چې د MLearning الګوریتمونه کولی شي هغه نمونې زده کړي چې انسانان یې نشي لیدلی.
د ننګونو سره سره، ML یوه ټیکنالوژي ده چې په نړۍ کې د مثبتو اغیزو لپاره لوی ظرفیت لري. لکه څنګه چې د ماشین زده کړې الګوریتمونه خورا پیچلي کیږي، موږ کولی شو په راتلونکي کې حتی نور نوښتي غوښتنلیکونه وګورو.
زه څنګه کولی شم د ماشین زده کړې په اړه نور معلومات زده کړم؟
که تاسو غواړئ په دې اړه نور معلومات زده کړئ، ډیری سرچینې شتون لري. تاسو کولی شئ کتابونه، مقالې، آنلاین کورسونه او درسونه ومومئ. تاسو کولی شئ د کاروونکو ټولنې او فورمونه هم ومومئ چیرې چې تاسو کولی شئ د نورو څخه زده کړئ چې د ماشین زده کړې سره علاقه لري.
که تاسو د نورو زده کولو لیوالتیا لرئ، موږ وړاندیز کوو چې د اساساتو سره پیل کړئ. د ماشین زده کړې الګوریتم مختلف ډولونو په اړه زده کړه وکړئ، دوی څنګه کار کوي، او څنګه د ستونزو حل کولو لپاره کارول کیدی شي. یوځل چې تاسو د اساساتو لومړني پوهه ولرئ، تاسو کولی شئ د نورو ځانګړو غوښتنلیکونو په اړه زده کړه پیل کړئ.
د ماشین زده کړې مختلف ډولونه کوم دي؟
د ماشین زده کړې دوه اصلي ډولونه شتون لري: څارل شوي زده کړه او غیر څارل شوي زده کړه.
نظارت شوې زده کړې
په نظارت شوي زده کړې کې، الګوریتم د لیبل شوي ډاټا سیټ سره چمتو کیږي، دا دی، د سم ځوابونو سره ډاټا. الګوریتم زده کوي چې آخذې د سمو پایلو سره شریک کړي.
نه سپارل شوې زده کړې
په غیر څارل شوي زده کړې کې، الګوریتم هیڅ لیبل نلري. تاسو باید پخپله ډاټا کې نمونې موندل زده کړئ. د مثال په توګه، د غیر څارل شوي زده کړې الګوریتم روزل کیدی شي پیرودونکي په مختلفو کټګوریو کې ګروپ کړي. الګوریتم به د پیرودونکو معلوماتو کې نمونې موندل زده کړي، لکه د دوی عمر، عاید، او موقعیت. یوځل چې الګوریتم وروزل شي ، نو دا د ورته کټګوریو کې د نوي پیرودونکو ګروپ کولو لپاره کارول کیدی شي.
د ماشین زده کړې ځینې غوښتنلیکونه څه دي؟
ML په پراخه کچه صنعتونو کې کارول کیږي ، پشمول د روغتیا پاملرنې ، مالیې ، ترانسپورت او پرچون. ځینې خورا مشهور ایپسونه پدې کې شامل دي:
- طبقه بندي: M زده کړه په مختلفو کټګوریو کې د معلوماتو طبقه بندي کولو لپاره کارول کیدی شي. د مثال په توګه، د ماشین زده کړې الګوریتم د پیشوګانو او سپیو د انځورونو طبقه بندي کولو لپاره کارول کیدی شي.
- فشار: M زده کړه د دوامداره ارزښتونو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. د مثال په توګه، د ماشین زده کړې الګوریتم د سټاک قیمت یا احتمال اټکل کولو لپاره کارول کیدی شي چې پیرودونکي به د پیرودونکي کیدو مخه ونیسي.
- ګروپ کول: M زده کړه په مختلفو کټګوریو کې د معلوماتو ګروپ کولو لپاره کارول کیدی شي. د مثال په توګه، د ماشین زده کړې الګوریتم کارول کیدی شي پیرودونکي د دوی ځانګړتیاو پراساس په مختلفو کټګوریو کې ګروپ کړي.
- ژوره زده کړه: د ماشین زده کړه د ماډلونو جوړولو لپاره کارول کیدی شي چې د لوی مقدار ډیټا څخه د زده کړې وړ وي. د مثال په توګه، د ژورې زده کړې الګوریتم په میموګرامونو کې د سینې سرطان عکسونو پیژندلو لپاره کارول کیدی شي.
د راتلونکي لپاره د زده کړې ځینې رجحانات څه دي؟
د راتلونکي لپاره د ماشین زده کړې ځینې رجحانات پدې کې شامل دي:
- د لوی ډیټا کارول: د الګوریتم روزلو لپاره لوی مقدار ډیټا ته اړتیا ده. لکه څنګه چې نړۍ ډیجیټل کیږي، ډیر معلومات تولید کیږي. دا د دې کارولو لپاره نوي فرصتونه رامینځته کوي.
- د نوي الګوریتمونو پراختیا: څیړونکي په دوامداره توګه د ماشین زده کړې نوي الګوریتمونه رامینځته کوي. دا نوي الګوریتمونه د تیرو الګوریتمونو په پرتله خورا دقیق او اغیزمن دي.
- Su په نوي برخو کې کارول: د ماشین زده کړه په مختلفو برخو کې کارول کیږي، پشمول د روغتیا پاملرنې، مالیې، ترانسپورت، او پرچون. لکه څنګه چې ټیکنالوژي خورا پیچلې کیږي، موږ تمه کولی شو په نویو برخو کې د هغې کارول وګورو.
MLearning یوه پیاوړې ټیکنالوژي ده چې د ډیری صنعتونو انقلاب کولو ظرفیت لري. لکه څنګه چې دا الګوریتمونه خورا پیچلي کیږي، موږ کولی شو په راتلونکي کې حتی نور نوښتي غوښتنلیکونه وګورو.