Mashinali o‘qitishga kirish fanining maqsadi, vazifalari va kutiladigan natijalari

Mashinali o‘qitish ma’nosi

Inson ongi borliqni o‘zining sezgi organlari orqali fizik tasavvur qiladi, shu bilan birga, o‘zi yaratgan so‘zlashuv tilida borliqni yozma yoki og‘zaki hayolan tasavvur qiladi. Insonda ikkinchi vosita orqali borliqni tasavvur etishini yana ikkiga ajratish mumkin, o‘z tilida o‘zi tasavvur etishi yoki o‘zganing tilida aytilgan so‘zlar asosida tasavvur qilish. Fan va texnikaning rivojida inson borliqni texnik ma’lumotlar bilan tasavvur qila boshladi hamda insonlarning ko‘payishi, fan-texnikaning jadal rivojlanishi borliqni tasavvur etish uchun berilgan ma’lumotlarning keskin va juda katta hajmda ortishiga olib keldi. Agar axborot deganda borliq haqida inson yoki texnikaning sezgi organlari bilan hosil bo‘ladigan so‘z yoki raqamlar, yoki xabarlar sifatida ifodalasak, u holda ma’lumot so‘zi bilan axborotlar asosida mantiqiy bog‘liqlikdan kelib chiqqan borliq haqidagi tushunchalar va bilimlarni ifodalash mumkin. Keyingi ma’ruzalarimizda borliqni anglash uchun dastlabki tushunchalarning “qayta ishlanmagan”larini axborot (Information) va qayta ishlanganini ma’lumot (Data) deb qaraymiz. Demak, ma’lumot deganda o‘zgalar tomonidan berilgan axborotlar ham tushuniladi. AKT sohasidagi bilimlarning o‘zbek tilidagi manbalarida “berilganlar bazasi” tushunchasi mazmunan “ma’lumotlar bazasi” tushunchasi bilan mos keladi. Axborotlar esa borliq haqidagi dastlabki belgilar bo‘lib, borliq – predmet, yoki jarayon, yoki hodisalardir.

Borliqni tasavvur etishimiz yoki anglashimiz uchun katta xajmdagi axborot va ma’lumotlar oqimini o‘rganishga to‘g‘ri keladi. Kompyuterlar, ya’ni elektron hisoblash mashinalari yaratilgandan keyin katta hajmdagi ma’lumotlar oqimini o‘rganish usullarining algoritmlari yordamida borliqni anglash uchun katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlash tushunchasi mashinali o‘qitish (MO’) tushunchasini paydo qildi. Ya’ni insonlar katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlash usullarini ishlab chiqib, mashinani katta hajmli axborotlar va/yoki ma’lumotlar oqimini real vaqtda tahliliy hamda mantiqiy hulosalash aloritmlari bilan ta’minladi. Shu bilan katta hajmli ma’lumotlar oqimini MO’orqali tezkor qarorlarni qabul qilish imkoniyati tug‘ildi va rivojlantirildi. Borliqni axborotlar orqali dastlabki tasavvuri timsol (timsol, ob’ekt) deb ataladi. O‘sha dastlabki tasavvurlarni anglash – timsollarni anglash deb atalib, Ma’lumotlar fani (Data Science)ning alohida bir yo‘nalishi sifatida rivojlangan. MO’ esa Data Science sohasidagi birinchi tadqiqot yo‘nalishidagi fan bo‘lib, timsollarni anglash usullariga ham tayanadi.
Ingliz tilida “Machine learning”, rus tilida «Mashinnoye obucheniye» atamalari yuqoridagi “MO” tushunchasiga mos keladi. Boshqa tillardagi “Machine learning” va «Mashinnoye obucheniye» atamalarining o‘zbek tiliga tarjimasida bahsli holatlar paydo bo‘lishi mumkin, ya’ni “MO’”, “Mashinali o‘qish”, “Mashinada o‘qitish”, “Mashinali o‘rganish”, “Mashinani o‘qitish”, “Mashinani o‘rgatish”, “Mashinali ta’lim”, “Mashina ta’limi” kabi. Agar katta hajmli ma’lumotlarni avtomatik qayta ishlash uchun elektron hisoblash mashinasidan foydalanadigan bo‘lsak, u holda mavjud ma’lumotlar oqimini ushbu mashinaga o‘qitishimiz zarur, elektron hisoblash mashinasi esa ma’lumotlarni qayta ishlash usullarining va mantiqiy hulosalash mexanizmi algoritmlari bilan ta’minlangan dasturiy ta’minot bilan ishlaydi. Shuning uchun “MO”, “Mashinali o‘qish” va “Mashinali o‘rganish” tushunchalarni umumlashtirib, Data Science sohasida Machine learning atamasini o‘zbek tilida MO’ deb olamiz.