|
Mashinada o'qitish ham yaqin aloqalarga ega optimallashtirish: ko'plab o'quv muammolari ba'zilarini minimallashtirish sifatida shakllantiriladi yo'qotish funktsiyasi misollar to'plami bo'yicha. Yo'qotish funktsiyalari o'qitilayotgan modelning prognozlari bilan muammoning dolzarb misollari o'rtasidagi farqni ifodalaydi (masalan, tasniflashda misollarga yorliq berishni xohlaydi va modellar to'plamning oldindan belgilangan yorliqlarini to'g'ri bashorat qilish uchun o'qitiladi) misollar). Ikkala maydon o'rtasidagi farq umumlashtirish maqsadidan kelib chiqadi: optimallashtirish algoritmlari o'quv to'plamidagi yo'qotishlarni minimallashtirishi mumkin bo'lsa, mashinada o'rganish ko'rinmaydigan namunalardagi yo'qotishlarni minimallashtirish bilan bog'liq.[31]
Mashinada o'qitish va statistika usullari jihatidan bir-biri bilan chambarchas bog'liq bo'lgan sohalardir, ammo ularning asosiy maqsadi alohida: statistika aholi sonini jalb qiladi xulosalar dan namuna, mashinasozlik esa umumlashtiriladigan bashoratli naqshlarni topadi. Ga binoan Maykl I. Jordan, uslubiy printsiplardan nazariy vositalarga qadar mashinasozlik g'oyalari statistikada uzoq tarixga ega bo'lgan. Shuningdek, u ushbu atamani taklif qildi ma'lumotlar fani umumiy maydonni chaqirish uchun joy egasi sifatida.
Leo Breiman ikkita statistik modellashtirish paradigmalarini ajratib ko'rsatdi: ma'lumotlar modeli va algoritmik model, bunda "algoritmik model" mashinani o'rganish algoritmlari ko'pmi yoki ko'pmi degan ma'noni anglatadi Tasodifiy o'rmon.
Ba'zi statistik mutaxassislar mashinasozlik usullaridan foydalanib, o'zlari chaqiradigan birlashtirilgan sohaga olib kelishdi statistik o'rganish.[35]
O'quvchining asosiy maqsadi - o'z tajribasidan umumlashtirish. Ushbu nuqtai nazardan umumlashtirish - bu o'quv mashinasining o'quv ma'lumotlari to'plamini boshdan kechirgandan so'ng yangi, ko'rilmagan misollar / vazifalar bo'yicha aniq bajarishi. O'quv misollari ba'zi bir noma'lum ehtimollik taqsimotidan kelib chiqadi (voqealar makonining vakili deb hisoblanadi) va o'quvchi ushbu makon haqida yangi holatlarda etarlicha aniq bashorat qilishga imkon beradigan umumiy modelni yaratishi kerak.
Mashinada o'qitish algoritmlarini hisoblash tahlili va ularning ishlashi nazariy informatika sifatida tanilgan hisoblash orqali o'rganish nazariyasi. O'quv to'plamlari cheklangan va kelajak noaniq bo'lganligi sababli, o'quv nazariyasi odatda algoritmlarning ishlash kafolatlarini bermaydi. Buning o'rniga, spektaklda ehtimoliy chegaralar juda keng tarqalgan. The noaniqlik-variance dekompozitsiyasi umumlashtirishni miqdoriy usullaridan biri xato.
Umumlashtirish sharoitida eng yaxshi ko'rsatkichga erishish uchun gipotezaning murakkabligi ma'lumotlar asosidagi funktsiyaning murakkabligiga mos kelishi kerak. Agar gipoteza funktsiyadan kamroq murakkabroq bo'lsa, unda model mos keltirilgan ma'lumotlarga ega. Agar javoban modelning murakkabligi oshirilsa, u holda trening xatosi kamayadi. Ammo agar gipoteza juda murakkab bo'lsa, unda model bo'ysunadi ortiqcha kiyim va umumlashtirish kambag'alroq bo'ladi.
O'quv nazariyotchilari ishlash chegaralaridan tashqari, o'rganishning vaqt murakkabligi va maqsadga muvofiqligini o'rganadilar. Hisoblashni o'rganish nazariyasida hisoblash mumkin bo'lsa, uni amalga oshirish mumkin deb hisoblanadi polinom vaqti. Ikki xil mavjud vaqtning murakkabligi natijalar. Ijobiy natijalar shuni ko'rsatadiki, ma'lum bir sinf funktsiyalarini polinom vaqtida o'rganish mumkin. Salbiy natijalar shuni ko'rsatadiki, ma'lum sinflarni polinom vaqtida o'rganish mumkin emas.
Microsoft kompaniyasining global so'roviga ko'ra, rahbarlarning 94 foizi sun'iy intellektni tashkilotning strategik maqsadlari uchun muhim deb hisoblaydi. Shu bilan birga, respondentlarning 27 foizi asosiy biznes jarayonlariga tegishli texnologiyalarni joriy etgan, yana 46 foizi tajriba loyihalarini amalga oshirmoqda.
Rossiya an'anaviy kuchli matematik maktab tufayli jahon tendentsiyalaridan orqada qolmaydi. Va konferentsiyadagi ma'ruzalarga ko'ra, "Mashinani o'rganish texnologiyalari. Sun'iy intellekt va neyron tarmoqlar: Ochiq tizimlar nashriyoti tomonidan tashkil etilgan haqiqiy loyihalar vositalari va tajribasi, mamlakatimizda sun'iy intellekt vositalaridan foydalanish, agar oddiy bo'lmasa, nafaqat optimallashtirish, balki juda keng tarqalgan usulga aylangan. biznes jarayonlarini tubdan o'zgartirish.
Sun'iy intellektni o'qitish usullari va usullarining xilma-xilligi tabiiy intellektdan kam emasligi sababli, ushbu sohada loyihani boshlashdan oldin, mashinani o'rganish usullari va usullari, ularning imkoniyatlari, qo'llanilishi va cheklovlari bilan tanishib chiqishga arziydi. Bu loyiha uchun ajratilgan resurslarni yanada samarali boshqarishga yordam beradi va mashinani o'rganish va sun'iy intellekt atrofidagi hozirgi shov-shuv qurboni bo'lmaslikka yordam beradi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
