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

Nazorat qilinmaydigan mashinani o'rganish

Maqolaning boshida AI qanday yurishni o'rganganligi haqida video paydo bo'ldi. Ushbu dastur ishlab chiqaruvchidan topshiriqni oldi - B nuqtasiga o'tish. Ammo u buni qanday qilishni bilmas edi - unga hatto yurish qanday ko'rinishi ham ko'rsatilmadi, ammo bu AIni vazifani bajarishga to'sqinlik qilmadi.

Shu sababli, o'yinlardan o'rganish - bu mashina o'rganishning eng samarali usullaridan biri. Mana oddiyroq misol - dastur ba'zi ob'ektlardan qanchalik uzoqda ekanligi haqida ma'lumot oladi va qo'shimcha ball olish uchun Snake o'yinida qanday harakat qilish kerakligini tanlashi mumkin:

Karyera yo'nalishi misoliga qaytadigan bo'lsak, dastur talabalar va ularning muvaffaqiyati haqida ma'lumot oladi, deb aytishimiz mumkin, ammo ular o'rtasida bog'liqlik borligini bilmaydi. Ko'p miqdordagi ma'lumotni qayta ishlash natijasida u ma'lumotlarning bir-biriga ta'sir qilishini sezadi va ba'zi xulosalar chiqaradi. Masalan, bu fikrlash qobiliyati IQdan ko'ra muhimroq, va yosh jinsdan ham muhimroq va hokazo.

Ushbu yondashuv noaniq echim topilgan vazifalar uchun o'rganilmoqda. Masalan, xuddi shu marketingda. AI, shunga o'xshash mahsulotni kerak bo'lmagan odamga taklif qilish, agar u pul olib kelsa, mantiqiy emasligini tushunmaydi.

Bundan tashqari, asab tarmoqlari mustaqil ravishda emas, balki juftlikda ham o'rganishlari mumkin. Generativ dushmanlik tarmog'i (GAN) shunday ishlaydi. U G va D tarmoqlaridan iborat - birinchisi haqiqiy tasvirlar asosida namunalarni yaratadi, ikkinchisi haqiqiy namunalarni noto'g'ri namunalardan ajratishga harakat qiladi.

Texnologiya haqiqiy fotosuratlardan ajralib bo'lmaydigan fotosuratlarni yaratish, shuningdek, buzilgan yoki noaniq tasvirlarni tiklash uchun ishlatiladi. GAN-dan foydalanuvchi kompaniyalardan biri bu Facebookdir.