Mashinani o'rganish (ML) - bu sun'iy intellekt (AI) sohasi bo'lib, u aniq dasturlashtirilmagan holda ma'lumotlardan avtomatik ravishda o'rgana oladigan algoritmlarni ishlab chiqishga bag'ishlangan. Bu sun'iy intellektning eng istiqbolli yo'nalishlaridan biri bo'lib, sog'liqni saqlash, moliya, transport va chakana savdo kabi turli sohalarda sezilarli ta'sir ko'rsatmoqda.
MLning ikkita asosiy turi mavjud: nazorat ostida o'rganish va nazoratsiz o'rganish. Nazorat ostida o'qitishda algoritm yorliqli ma'lumotlar to'plami, ya'ni to'g'ri javoblari bo'lgan ma'lumotlar bilan ta'minlanadi. Algoritm kirishlarni to'g'ri chiqishlar bilan bog'lashni o'rganadi. Nazoratsiz o'rganishda algoritmda teglar yo'q. Ma'lumotlardagi naqshlarni o'zingiz topishni o'rganishingiz kerak.
Mashinani o'rganishning eng mashhur algoritmlaridan ba'zilari:
- Chiziqli regressiya
- Qaror daraxti
- Neyron tarmoq
- vektorni qo'llab-quvvatlash mashinasi
Ushbu algoritmlar keng ko'lamli muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin, masalan:
- Tasnifi
- Regressiya
- ommaviy saralash
- chuqur o'rganish
Bu ko'plab sohalarda inqilob qilish imkoniyatiga ega bo'lgan kuchli vositadir. ML algoritmlari yanada murakkablashgani sayin, kelajakda yanada innovatsion ilovalarni ko'rishni kutishimiz mumkin.
Machine Learning qanday ishlaydi?
ML algoritmni o'rgatish uchun ma'lumotlardan foydalanish orqali ishlaydi. Algoritm ma'lumotlardan olingan ma'lumotlar bilan kirishlarni bog'lashni o'rganadi. Algoritm o'qitilgandan so'ng, u yangi ma'lumotlar bo'yicha bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Masalan, Mashinani o'rganish algoritmi tasvirlardagi mushuklarni aniqlashga o'rgatilgan bo'lishi mumkin. Algoritm mushuk va mushuk bo'lmagan tasvirlar ma'lumotlar to'plamiga o'rgatiladi. Algoritm mushuk tasvirlarining bosh, ko'z va quyruq shakli kabi xususiyatlarini aniqlashni o'rganadi. Algoritm o'qitilgandan so'ng, u yangi tasvirlardagi mushuklarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.
Mashinani o'rganishning afzalliklari nimada?
Foydasi juda ko'p. Eng muhim afzalliklarga quyidagilar kiradi:
- Avtomatlashtirish: ML hozirda odamlar tomonidan bajariladigan ko'plab vazifalarni avtomatlashtirishi mumkin. Bu odamlarning diqqatini ko'proq strategik vazifalarga qaratishi uchun vaqt va resurslarni bo'shatishi mumkin.
- Aniqlik: ML an'anaviy tahlil usullariga qaraganda aniqroq bo'lishi mumkin. Buning sababi, mashinani o'rganish ma'lumotlardan o'rganishi va yangi ma'lumotlarga asoslangan holda o'z bashoratlarini o'zgartirishi mumkin.
- Samaradorlik: ML an'anaviy tahlil usullariga qaraganda samaraliroq bo'lishi mumkin. Buning sababi, Machine Learning katta hajmdagi ma'lumotlarni tez va samarali qayta ishlashga qodir.
- Innovatsiyalar: ML yangi g'oyalar va innovatsiyalar paydo bo'lishiga yordam beradi. Buning sababi, mashinani o'rganish ma'lumotlardan o'rganishi va odamlar ko'ra olmaydigan naqshlarni topishi mumkin.
Mashinani o'rganishning qanday qiyinchiliklari bor?
Mashinani o'rganishning qiyinchiliklari ham juda ko'p. Eng muhim muammolar qatoriga quyidagilar kiradi:
- Ma'lumotlarning mavjudligi: MLearning algoritmlarni o'rgatish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni talab qiladi. Kerakli ma'lumotlarni olish qiyin bo'lishi mumkin, ayniqsa ma'lumotlar maxfiy yoki mualliflik huquqi bilan himoyalangan bo'lsa.
- Ma'lumotlarning murakkabligi: Ma'lumotlar murakkab va tahlil qilish qiyin bo'lishi mumkin. Bu aniq MLearning algoritmlarini o'rgatishda qiyinchilik tug'dirishi mumkin.
- Natijalarni sharhlash: Natijalaringizni sharhlash qiyin bo'lishi mumkin. Buning sababi, MLearning algoritmlari odamlar ko'ra olmaydigan naqshlarni o'rganishi mumkin.
Qiyinchiliklarga qaramay, ML dunyoga ijobiy ta'sir ko'rsatish uchun katta salohiyatga ega texnologiyadir. Machine Learning algoritmlari yanada murakkablashgani sayin, kelajakda yanada innovatsion ilovalarni ko'rishni kutishimiz mumkin.
Mashinani o'rganish haqida qanday qilib ko'proq ma'lumot olishim mumkin?
Agar siz bu haqda ko'proq bilmoqchi bo'lsangiz, ko'plab manbalar mavjud. Siz kitoblar, maqolalar, onlayn kurslar va o'quv qo'llanmalarini topishingiz mumkin. Shuningdek, siz Mashinani o'rganishga qiziqqan boshqalardan o'rganishingiz mumkin bo'lgan foydalanuvchilar hamjamiyatlari va forumlarni topishingiz mumkin.
Agar siz ko'proq o'rganishga qiziqsangiz, asosiy narsalardan boshlashni tavsiya qilamiz. Mashinani o'rganish algoritmlarining har xil turlari, ular qanday ishlashi va muammolarni hal qilishda qanday ishlatilishi haqida bilib oling. Asoslar haqida asosiy tushunchaga ega bo'lganingizdan so'ng, siz aniqroq ilovalarni o'rganishni boshlashingiz mumkin.
Mashinani o'rganishning har xil turlari qanday?
Mashinani o'rganishning ikkita asosiy turi mavjud: nazorat ostida o'rganish va nazoratsiz o'rganish.
Boshqariladigan o'rganish
Nazorat ostida o'qitishda algoritm yorliqli ma'lumotlar to'plami, ya'ni to'g'ri javoblari bo'lgan ma'lumotlar bilan ta'minlanadi. Algoritm kirishlarni to'g'ri chiqishlar bilan bog'lashni o'rganadi.
Boshqarmasdan o'rganish
Nazoratsiz o'rganishda algoritmda teglar yo'q. Ma'lumotlardagi naqshlarni o'zingiz topishni o'rganishingiz kerak. Misol uchun, nazoratsiz o'rganish algoritmi mijozlarni turli toifalarga guruhlash uchun o'rgatilgan bo'lishi mumkin. Algoritm mijozlarning yoshi, daromadi va joylashuvi kabi ma'lumotlarda naqshlarni topishni o'rganadi. Algoritm o'qitilgandan so'ng, u yangi mijozlarni bir xil toifalarga guruhlash uchun ishlatilishi mumkin.
Mashinani o'rganishning ba'zi ilovalari qanday?
ML sog'liqni saqlash, moliya, transport va chakana savdo kabi ko'plab sohalarda qo'llaniladi. Eng mashhur ilovalardan ba'zilari:
- Tasnifi: M Learning ma'lumotlarni turli toifalarga ajratish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, mushuk va itlarning tasvirlarini tasniflash uchun Machine Learning algoritmidan foydalanish mumkin.
- Regressiya: M Learning uzluksiz qiymatlarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, Mashinani o'rganish algoritmi aktsiya narxini yoki mijozning mijoz bo'lishni to'xtatish ehtimolini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
- Guruhlash: M Learning ma'lumotlarni turli toifalarga guruhlash uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, Machine Learning algoritmi mijozlarni xususiyatlariga qarab turli toifalarga guruhlash uchun ishlatilishi mumkin.
- chuqur o'rganish: Machine Learning katta hajmdagi ma'lumotlardan o'rganishga qodir modellarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, chuqur o'rganish algoritmi mammogrammalarda ko'krak bezi saratoni tasvirlarini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.
Kelajak uchun MLearning tendentsiyalari qanday?
Kelajak uchun Mashinalarni o'rganish tendentsiyalarining ba'zilari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
- Katta ma'lumotlardan foydalanishning ortishi: Algoritmlarni o'rgatish uchun katta hajmdagi ma'lumotlar talab qilinadi. Dunyo ko'proq raqamli bo'lib, ko'proq ma'lumotlar ishlab chiqariladi. Bu undan foydalanish uchun yangi imkoniyatlar yaratmoqda.
- Yangi algoritmlarni ishlab chiqish: tadqiqotchilar doimiy ravishda yangi Mashinani o'rganish algoritmlarini ishlab chiqmoqdalar. Bu yangi algoritmlar oldingi algoritmlarga qaraganda aniqroq va samaraliroq.
- Su yangi sohalarda foydalanish: Mashinani o'rganish sog'liqni saqlash, moliya, transport va chakana savdo kabi keng sohalarda qo'llaniladi. Texnologiya yanada murakkablashgani sayin, biz uning yangi sohalarda qo'llanilishini kutishimiz mumkin.
MLearning - bu ko'plab sohalarda inqilob qilish imkoniyatiga ega bo'lgan kuchli texnologiya. Ushbu algoritmlar yanada murakkablashgani sayin, kelajakda yanada innovatsion ilovalarni ko'rishni kutishimiz mumkin.