Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Machine Learning - yangi ma'lumotlarda voqea yoki hodisani bashorat qilish uchun tarixiy ma'lumotlarga matematik modelni o'rgatish. Ya'ni, dastur algoritmlarini faqat mavjud ma'lumotlar asosida emas, balki oldingi tajribaga asoslangan harakatlarni bajarishga majburlashga urinish.

O'qitish uchun tarixiy ma'lumotlar (o'quv namunasi) va berilgan tarixiy ma'lumotlarga mos keladigan maqsadli o'zgaruvchining qiymati (biz taxmin qilgan narsa) kerak. Model ma'lumotlar va maqsad o'zgaruvchisi o'rtasidagi bog'liqlikni kuzatadi va topadi. Ushbu bog'liqliklar noma'lum bo'lgan o'zgaruvchini taxmin qilish uchun yangi ma'lumotlar bazasida model tomonidan qo'llaniladi.

Mashinada o'qitish kiruvchi ma'lumotlardan ma'lum natijani bashorat qiladigan usul va algoritmlarning butun majmuini o'z ichiga oladi. Masalan, agar siz uzoq vaqt davomida har qanday vaqtda qimmatli qog'ozning qiymati to'g'risida ba'zi bir ma'lumotga ega bo'lsangiz, mashinani o'rganish algoritmlari kelajakda ushbu qimmatli qog'ozlarning qiymatini bashorat qilishi mumkin.

Mashinani o'rganish algoritmlari juda ko'p: ba'zilari muammoning bir turini, ikkinchisi boshqasini echishda samarali. Mashinada o'rganish, neyron tarmoqlari va sun'iy intellektni chalkashtirmaslik kerak, bular tubdan farq qiladi. Siz sun'iy intellektni nafaqat mashina orqali o'qitish usullari bilan o'rgata olasiz, balki neyron tarmoq algoritmlaridan tashqari, klassik o'rganish va mustahkamlashni o'rganish ham mavjud.