მანქანათმცოდნეობა (ML) არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) ქვედარგი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ML ალგორითმები შექმნილია მონაცემების რთული შაბლონებისა და ურთიერთობების ანალიზისა და ინტერპრეტაციისთვის, შემდეგ კი გამოიყენოს ეს ცოდნა ინფორმირებული პროგნოზების გასაკეთებლად ან ქმედებების გასაკეთებლად.
თავის არსში, ML გულისხმობს მათემატიკური მოდელების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ მათი შესრულება დროთა განმავლობაში. ეს მოდელები მომზადებულია დიდი რაოდენობით ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით, სადაც ცნობილია სასურველი შედეგი ან შედეგი. ამ მონაცემების ანალიზით, ML ალგორითმებს შეუძლიათ განსაზღვრონ შაბლონები და ურთიერთობები, რაც მათ საშუალებას აძლევს განაზოგადონ თავიანთი ცოდნა და გააკეთონ ზუსტი პროგნოზები ახალ, უხილავ მონაცემებზე.
არსებობს ML ალგორითმის რამდენიმე ტიპი, თითოეულს აქვს თავისი ძლიერი მხარეები და აპლიკაციები. ზედამხედველობითი სწავლება არის ჩვეულებრივი მიდგომა, სადაც ალგორითმი ივარჯიშება ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით, რაც იმას ნიშნავს, რომ სასურველი შედეგი მოცემულია შეყვანის მონაცემებთან ერთად. მაგალითად, სპამის ელ.ფოსტის კლასიფიკაციის სისტემაში, ალგორითმი ივარჯიშება ელ.ფოსტის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, რომელიც ეტიკეტირებულია როგორც სპამი ან არა სპამი. ამ ელფოსტის მახასიათებლების გაანალიზებით, ალგორითმს შეუძლია ისწავლოს ორი კატეგორიის ერთმანეთისგან გარჩევა და ახალი, უხილავი ელ.ფოსტის შესაბამისად კლასიფიკაცია.
მეორე მხრივ, უკონტროლო სწავლება მოიცავს სასწავლო ალგორითმებს არალეიბლიან მონაცემებზე, სადაც სასურველი შედეგი უცნობია. მიზანია მონაცემთა ფარული შაბლონების ან სტრუქტურების აღმოჩენა. კლასტერიზაციის ალგორითმებს, მაგალითად, შეუძლიათ მონაცემთა მსგავსი წერტილების დაჯგუფება მათი მახასიათებლების ან მახასიათებლების მიხედვით. ეს შეიძლება იყოს სასარგებლო მომხმარებელთა სეგმენტაციაში, სადაც ალგორითმს შეუძლია გამოავლინოს მომხმარებელთა განსხვავებული ჯგუფები მსგავსი პრეფერენციებით ან ქცევით.
ML ალგორითმის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ტიპი არის განმტკიცების სწავლება. ამ მიდგომით, აგენტი სწავლობს გარემოსთან ურთიერთობას და მოქმედებების განხორციელებით მაქსიმალურ ჯილდოს სიგნალს. აგენტი იღებს უკუკავშირს ჯილდოს ან ჯარიმების სახით მისი ქმედებების საფუძველზე და ის იყენებს ამ უკუკავშირს ოპტიმალური პოლიტიკის ან სტრატეგიის შესასწავლად. განმტკიცების სწავლა წარმატებით იქნა გამოყენებული სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა რობოტიკა და თამაში. მაგალითად, DeepMind-ის მიერ შემუშავებულმა AlphaGo-მ გამოიყენა განმამტკიცებელი სწავლა მსოფლიო ჩემპიონი Go-ს მოთამაშის დასამარცხებლად.
ML ალგორითმები ასევე შეიძლება დაიყოს კატეგორიებად მათი სწავლის სტილის მიხედვით. ჯგუფური სწავლება მოიცავს ალგორითმის სწავლებას ფიქსირებულ მონაცემთა ბაზაზე და შემდეგ ნასწავლი მოდელის გამოყენებას ახალ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. მეორეს მხრივ, ონლაინ სწავლება საშუალებას აძლევს ალგორითმს განუწყვეტლივ განაახლოს თავისი მოდელი, როგორც კი ახალი მონაცემები გახდება ხელმისაწვდომი. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა იმ სცენარებში, სადაც მონაცემები დინამიურია და დროთა განმავლობაში იცვლება.
ML-ს აქვს აპლიკაციების ფართო სპექტრი სხვადასხვა ინდუსტრიაში. ჯანდაცვის სფეროში, ML ალგორითმებს შეუძლიათ სამედიცინო გამოსახულებების გაანალიზება დაავადებების აღმოსაჩენად ან პაციენტის შედეგების პროგნოზირებისთვის. ფინანსებში, ML შეიძლება გამოყენებულ იქნას თაღლითობის აღმოსაჩენად, საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის და საკრედიტო სკორინგისთვის. ML ასევე გამოიყენება სარეკომენდაციო სისტემებში, როგორიცაა ონლაინ საცალო ვაჭრობისა და სტრიმინგის სერვისების მიერ დასაქმებული, კონტენტის პერსონალიზებისთვის და მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.
ML არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეველი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები. ის მოიცავს ტრენინგის მოდელებს, რომლებიც იყენებენ ეტიკეტირებულ ან არალეიბლირებულ მონაცემებს შაბლონებისა და ურთიერთობების დასადგენად, რომლებიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ინფორმირებული პროგნოზების გასაკეთებლად ან ქმედებების გასაკეთებლად. ML-ს აქვს სხვადასხვა ტიპის ალგორითმები, მათ შორის ზედამხედველობის ქვეშ, ზედამხედველობის გარეშე და განმტკიცების სწავლა, თითოეულს აქვს საკუთარი ძლიერი მხარეები და აპლიკაციები. ML იპოვა ფართო გამოყენება მრავალ ინდუსტრიაში, რაც ხელს უწყობს წინსვლას ჯანდაცვის, ფინანსების, რეკომენდაციების სისტემებში და ბევრ სხვა დომენში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)