; რას გულისხმობს "მანქანების" შესწავლა? - IT Academy STEP Tbilisi რას გულისხმობს "მანქანების" შესწავლა? - IT Academy STEP Tbilisi

თბილისი, ჯანო ბაგრატიონის 6

რას გულისხმობს “მანქანების” შესწავლა?

დღეს უფრო და უფრო მეტი ბიზნესის სფერო ცდის სხვადასხვა მიდგომას ხელოვნური ინტელექტის გამოსაყენებლად. ამას ისინი მიყავს ყველაზე პერსპექტიულ და მნიშვნელოვან სფერომდე, რომელსაც მანქანების შესწავლა ჰქვია. მანქანების შესწავლა ძალიან პოპულარული მიდგომა ხდება დიდი მონაცემების დასამუშავებლად, ასევე დიდი მოთხოვნაა ML პროფესიონალებზე. ეს ყველაფერი ცნობისმოყვარეობას უღვივებს ხალხს და სურვილს უჩენს მეტი რამ გაიგონ მის შესახებ. როდესაც თქვენ დაზუსტებით გეცოდინებათ თუ რა არის მანქანები და შეისწავლით მის ეფექტურ გამოყენებას თქვენი საქმიანობა გაცილებით ეფექტური გახდება, შეძლებთ დაამუშაოთ დიდი მოცულობის ინფორმაცია მინიმალურ დროში, რაც გამოგარჩევთ სხვა თანამშრომლებისგან და წაგადგებათ კარიერაში დასაწინაურებლად

შესწავლის განსაზღვრა

მაშ ასე, რა არის მანქანების შესწავლა? მისი ბევრი განსაზღვრება, რასაც წააწყდებით, მოითხოვს ვრცელ სტატისტიკურ საფუძველს აღქმისთვის. ვარაუდი მანამდე შემოდის მანქანების შესწავლის პროცესში, სანამ მკითხველს დაკავშირებული თემების შესახებ საფუძველი გაუჩნდება. ეს ვარაუდი წარმოგვიდგენს განმეორებით პრობლემას, რომელიც დაუყოვნებლივ უნდა გავარკვიოთ მანქანების შესწავლის მარტივი, მაგრამ ყოვლის მომცველი განმარტებით.

მანქანების შესწავლა არის კომპიუტერის უნარი/შესაძლებლობა ისწავლოს დავალებების შესრულება ზუსტი პროგრამირების გარეშე.

მანქანების შესწავლით კომპიუტერს შეუძლია მაგალითად, ისწავლოს მილიონობით სახის ამოცნობა თითოეული ინდივიდუალური სახის ამოცნობის ზუსტი პროგრამის გარეშე.

ასეთ შემთხვევაში ალბათ დაგაინტერესებთ თუ როგორ შეუძლია კომპიუტერს მანქანების შესწავლით შეასრულოს დავალება აშკარა პროგრამირების გარეშე. ამ ყველაფრის შემდეგ, მანქანების შესწავლის ჩვენი განმარტება კომპიუტერს აამაღლებს ისეთ სისტემამდე, რომელსაც ექნება ინტელექტის დემონსტრირების უნარი. ნებისმიერი სკეპტიციზმის გაჩენის შემთხვევაში მოდით დეტალურად განვიხილოთ მანქანების შესწავლის პროცესი.

მანქანების შესწავლა: საიმედო სფერო

უამრავი წიგნი და ტომები არსებობს მანქანების შესწავლის შესახებ უზარმაზარი ინფორმაციით. ამ თემის შესახებ ინფორმაციის შემოკლების ნებისმიერი მცდელობა უშედეგოა.

ამის გამო თქვენს ყურადღებას გავამახვილებთ მანქანების შესწავლის მხოლოდ ძირითად საკითხებზე, რომელიც სრულიად საკმარისია იმის გასაგებად თუ რა არის მანქანების შესწავლა.

ალგორითმები

ალგორითმები მანქანების შესწავლის საფუძველს წარმოადგენს. წარმოიდგინეთ ალგორითმების რეცეპტი. რეცეპტის მსგავსად, ალგორითმები პროცესს ნაბიჯებად ყოფენ, რომლების გამოხატვა კომპიუტერული კოდით არის შესაძლებელი. მანქანების შესწავლის ალგორითმები სპეციალურია, რადგან მათში ჩართულია სტატისტიკური მეთოდები, რომლებიც კომპიუტერს აძლევენ ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მიღების საშუალებას, როცა სცენარს წარუდგენენ.

დაფიქრდით Google-ის თვითმოძრავ მანქანებზე. ეს მანქანები ჩერდებიან გაჩერების ნიშნებთან, თავისით უხვევენ და თვითონვე არიდებენ თავს დაჯახებებს. ვერავინ შეძლებს ყველა მოვლენის დაპროგრამებას, რასაც კი მანქანა შეიძლება წააწყდეს, თუმცა Google-ის თვითმოძრავი მანქანები საკმაოდ კარგად ასრულებენ თავის საქმეს.

ეს არის ალგორითმების ძალა მანქანების შესწავლაში. ალგორითმი გულისხმობს წინასწარ განსაზღვრული მიზნის მიღწევას. ის იღებს გადაწყვეტილებებს გარემოდან ინფორმაციის მიღების შემდეგ. სწორი გადაწყვეტილების მიღება რომ შეძლოს, ალგორითმი უპირველეს ყოვლისა უნდა მომზადდეს. მომზადება მოიცავს ალგორითმის უზრუნველყოფას მონაცემების დაჯგუფებული კომპლექტით, რასაც მოაქვს სასურველი შედეგი. ინფორმაციის დიდი კომპლექტით მანქანა სწავლობს როგორ მიაღწიოს სწორ შედეგს. მაშინ როცა არა პროგნოზირებადი მონაცემებია წარმოდგენილი, მანქანების შესწავლის ალგორითმი აღწევს სიზუსტის სასურველ დონეს. ასეთი ალგორითმი ეყრდნობა კონტროლირებად შესწავლას.

კიდევ ერთი ზოგადი ალგორითმი მანქანების შესწავლაში არის არა კონტროლირებადი სასწავლო ალგორითმი. ამ შემთხვევაში დადგენილი შედეგი ცნობილი არ არის. ეს იმას ნიშნავს, რომ რაც არ უნდა კარგი ალგორითმი იყოს, მან უნდა შეძლოს ფრენის შესწავლა. არა კონტროლირებადი შესწავლა გულისხმობს მანქანების შესწავლის არქიტექტურის შესაძლებლობას ისწავლოს მიღებული მონაცემებიდან. მას არ აქვს მონაცემთა იარლიყების შესწავლის პრივილეგია ან იმისი, თუ როგორ არიან ისინი ერთმანეთთან დაკავშირებული. არა პროგნოზირებადი სასწავლო ალგორითმებისთვის ჩვეულებრივი მოვლენაა შეცდომების დაშვება, მაგრამ როცა ერთხელ ამ შეცდომებზე ისწავლიან, შემდეგ მათ შეუძლიათ შეასრულონ გასაოცარი ამოცანები.

გაძლიერებული სწავლა

რადგან არა კონტროლირებადი სწავლიდან არის წარმოქმნილი, გაძლიერებულ სასწავლო ალგორითმებს აქვთ მოქმედების უფრო ფართო სფერო. ამ შემთხვევაში მანქანა წყვეტს რომელი იქნება იდეალური მოქმედება კონკრეტული დავალებისთვის კვლევის და შეცდომების მიხედვით. ალგორითმი სწავლობს ადრე დაშვებულ შეცდომებზე. მანქანას რომ დავეხმაროთ იმის გარკვევაში თუ როდის არის მართალი ან მცდარი, საჭიროა საწყისი დონის უკუკავშირი.

მანქანების შესწავლის სამი ალგორითმიდან, გაძლიერებული სწავლა ყველაზე რთულია. ის მოითხოვს უამრავი ალგორითმის მიღწევას. ნათქვამია, რომ გაძლიერებული სწავლა არის მანქანების შესწავლის ყველაზე ეფექტური მიდგომა, რადგან ის საშუალებას აძლევს მანქანას გაზარდოს ცოდნა ყოველი გადაწყვეტილების მიღებისას.

დასკვნა

ეს არის მცირე ინფორმაცია მანქანების შესწავლის შესახებ, თუმცა ყველაფერი მნიშვნელოვანი, რისი ცოდნაც ამ ეტაპზე გჭირდებათ. უნდა აღვნიშნოთ, რომ მანქანების შესწავლა უმთავრესად სტატისტიკას ეყრდნობა. ყველა აქ განხილული ალგორითმი მოითხოვს სტატისტიკურ შესრულებას. თუ გსურთ მანქანების შესწავლა, სხვადასხვა სტატისტიკური კონცეფციის გაცნობა ძალიან დაგეხმარებათ ამ სფეროში წარმატების მისაღწევად.


ახალი ამბები