Mavzu: Mashinali va simvolli o’qitish,genetik algoritmlar

Mavzu: Mashinali va simvolli o’qitish,genetik algoritmlar

Reja:

1. 
   Mashinali va simvoli o’qitish haqida malumot.
   
2. 
   Genetik algoritmlar haqida umimiy ma’lumot.
   
3. 
   Xulosa.
   
4. 
   Foydalanilgan adabiyotlar.
   

Mashinali o'qitish (ML) bu tajriba orqali avtomatik ravishda takomillashib boradigan kompyuter algoritmlarini o'rganishdir. Bu sun'iy aqlning bir qismi sifatida qaraladi. Mashinada o'rganish algoritmlari aniq dasturlashtirilmagan holda bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun "o'qitish ma'lumotlari" deb nomlanuvchi namunaviy ma'lumotlarga asoslangan modelni yaratadi. Mashinada o'qitish algoritmlari elektron pochtani filtrlash va kompyuterni ko'rish kabi turli xil dasturlarda qo'llaniladi, bu erda kerakli vazifalarni bajarish uchun odatiy algoritmlarni yaratish qiyin yoki mumkin emas.

Mashinada o'qitishning quyi qismi hisoblash statistikasi bilan chambarchas bog'liq bo'lib, u kompyuterlar yordamida bashorat qilishga qaratilgan; ammo hamma mashinada o'rganish statistik o'rganish emas. Matematik optimallashtirishni o'rganish metodlarni, nazariyani va dastur sohalarini mashinasozlik sohasiga etkazib beradi. Ma'lumotlarni qazib olish - bu o'rganish bilan bog'liq bo'lgan yo'nalish bo'lib, nazoratsiz o'qitish orqali izlanish ma'lumotlarini tahlil qilishga qaratilgan. Ishbilarmonlik muammolari bo'yicha qo'llanilishida mashinani o'rganish prognozli tahlil deb ham ataladi.

Mashinada o'qitish, kompyuterlar qanday qilib aniq dasturlashtirilmagan holda qanday qilib vazifalarni bajara olishlarini aniqlashni o'z ichiga oladi. Bu ma'lum bir vazifalarni bajarish uchun taqdim etilgan ma'lumotlardan kompyuterlarni o'rganishni o'z ichiga oladi. Kompyuterlarga berilgan sodda vazifalar uchun mashinaga qo'yilgan muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan barcha bosqichlarni qanday bajarishni aytib beradigan algoritmlarni dasturlash mumkin; kompyuter tomonidan hech qanday o'rganish kerak emas. Ilg'or vazifalar uchun kerakli algoritmlarni qo'lda yaratish inson uchun qiyin bo'lishi mumkin. Amalda, inson dasturchilariga kerakli har bir qadamni belgilashdan ko'ra, mashinaga o'z algoritmini ishlab chiqishda yordam berish samaraliroq bo'lishi mumkin.

Mashinada o'qitish intizomi kompyuterlarni to'liq qondiradigan algoritm mavjud bo'lmagan vazifalarni bajarishga o'rgatish uchun turli xil yondashuvlardan foydalanadi. Ko'p sonli potentsial javoblar mavjud bo'lgan hollarda, bitta yondashuv to'g'ri javoblarning bir qismini haqiqiy deb belgilashdir. Keyinchalik bu to'g'ri javoblarni aniqlash uchun foydalanadigan algoritm (lar) ni takomillashtirish uchun kompyuter uchun o'quv ma'lumotlari sifatida ishlatilishi mumkin. Masalan, raqamli belgilarni aniqlash vazifasini bajarish uchun tizimni tayyorlash uchun qo'lda yozilgan raqamlarning MNIST ma'lumotlar to'plami ko'pincha ishlatilgan.

Mashinada o'qitish atamasi 1959 yilda amerikalik IBMer va kompyuter o'yinlari va sun'iy intellekt sohasida kashshof bo'lgan Artur Samuel tomonidan kiritilgan. 1960-yillar davomida mashinalarni o'rganish bo'yicha tadqiqotlarning vakili kitobi Nilssonning "Mashinalarni o'rganish to'g'risida" kitobi bo'lib, asosan naqshlarni tasniflash uchun mashinalarni o'rganish bilan shug'ullangan. 1973 yilda Duda va Xart ta'riflaganidek, naqshni tanib olish bilan bog'liq qiziqish 1970-yillarda davom etdi. 1981 yilda o'qitish strategiyasidan foydalanish to'g'risida hisobot berildi, shunda neyron tarmoq kompyuter terminalidan 40 ta belgini (26 ta harf, 10 ta raqam va 4 ta maxsus belgi) tanib olishni o'rganadi.

Tom M. Mitchell mashinalarni o'rganish sohasida o'rganilgan algoritmlarning keng ko'lamli, rasmiyroq ta'rifini taqdim etdi: "Kompyuter dasturi ba'zi bir T vazifalar sinfiga va ishlash ko'rsatkichlarini o'lchash P ga nisbatan E tajribasidan o'rganiladi deyiladi. Tda, P bilan o'lchanadigan bo'lsak, E tajribasi bilan yaxshilanadi. "Mashinali o'qitish bilan bog'liq bo'lgan vazifalarning ushbu ta'rifi sohani bilim nuqtai nazaridan belgilash o'rniga, asosan operatsion ta'rifni taklif qiladi. Bu Alan Turingning "Hisoblash texnikasi va razvedka" maqolasida keltirilgan, unda "mashinalar o'ylay oladimi?" o'rniga "Mashinalar biz qila oladigan narsani qila oladimi?"