მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) ქვეველი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ეს არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს ავტომატურად გააანალიზონ და ინტერპრეტაცია გაუკეთონ კომპლექსურ მონაცემებს, ამოიცნონ შაბლონები და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები ან პროგნოზები.
თავის არსში, მანქანათმცოდნეობა გულისხმობს სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენებას, რათა კომპიუტერებს საშუალება მისცენ ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი შესრულება კონკრეტულ დავალებაზე დროთა განმავლობაში. ეს მიიღწევა მოდელების შექმნით, რომლებსაც შეუძლიათ განზოგადონ მონაცემები და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები ახალი, უხილავი მონაცემების საფუძველზე. ეს მოდელები ივარჯიშება ეტიკეტირებული ან არალეგირებული მონაცემების გამოყენებით, რაც დამოკიდებულია გამოყენებული სასწავლო ალგორითმის ტიპზე.
არსებობს რამდენიმე ტიპის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები, რომელთაგან თითოეული შეეფერება სხვადასხვა ტიპის ამოცანებსა და მონაცემებს. ზედამხედველობითი სწავლება არის ერთ-ერთი ასეთი მიდგომა, სადაც მოდელი ივარჯიშება ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით, სადაც თითოეული შეყვანა ასოცირდება შესაბამის გამომავალთან ან ეტიკეტთან. მაგალითად, სპამის ელ.ფოსტის კლასიფიკაციის ამოცანაში, ალგორითმი ივარჯიშება ელ.ფოსტის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, რომელიც არის ეტიკეტირებული როგორც სპამი ან არა სპამი. შემდეგ მოდელი სწავლობს ახალი, უხილავი ელ.ფოსტის კლასიფიკაციას იმ შაბლონების მიხედვით, რომლებიც მან ისწავლა ტრენინგის მონაცემებიდან.
მეორე მხრივ, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა მოიცავს ტრენინგის მოდელებს არალეიბლირებული მონაცემების გამოყენებით. მიზანია მონაცემების შიგნით შაბლონების ან სტრუქტურის აღმოჩენა გამომავალი ან ეტიკეტების წინასწარი ცოდნის გარეშე. კლასტერირება არის საერთო უკონტროლო სწავლის ტექნიკა, სადაც ალგორითმი აჯგუფებს მსგავსი მონაცემების წერტილებს მათი თანდაყოლილი მსგავსებების ან განსხვავებების საფუძველზე.
მანქანათმცოდნეობის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ტიპი არის განმტკიცების სწავლება. ამ მიდგომით, აგენტი სწავლობს გარემოსთან ურთიერთობას და მოქმედებების განხორციელებით მაქსიმალურ ჯილდოს სიგნალს. აგენტი იკვლევს გარემოს, იღებს უკუკავშირს ჯილდოს ან ჯარიმების სახით და არეგულირებს თავის მოქმედებებს, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს კუმულაციური ჯილდო დროთა განმავლობაში. ამ ტიპის სწავლა წარმატებით იქნა გამოყენებული ისეთ ამოცანებზე, როგორიცაა თამაში, რობოტიკა და ავტონომიური მართვა.
მანქანათმცოდნეობას აქვს აპლიკაციების ფართო სპექტრი სხვადასხვა ინდუსტრიაში. ჯანდაცვის სფეროში, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას დაავადების შედეგების პროგნოზირებისთვის, სამედიცინო გამოსახულებების ნიმუშების იდენტიფიცირებისთვის ან მკურნალობის გეგმების პერსონალიზებისთვის. ფინანსებში, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას თაღლითობის გამოვლენისთვის, საკრედიტო ქულების და ალგორითმული ვაჭრობისთვის. სხვა აპლიკაციებში შედის ბუნებრივი ენის დამუშავება, კომპიუტერული ხედვა, სარეკომენდაციო სისტემები და მრავალი სხვა.
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ქვედარგი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მონაცემებიდან და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები. იგი მოიცავს სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენებას მოდელების მომზადებისთვის ეტიკეტირებული ან არალეგირებული მონაცემების გამოყენებით და მას აქვს სხვადასხვა ტიპის ალგორითმები, რომლებიც შეეფერება სხვადასხვა ამოცანებსა და მონაცემებს. მანქანათმცოდნეობას მრავალი პროგრამა აქვს ინდუსტრიებში, რაც მას მძლავრ ინსტრუმენტად აქცევს რთული პრობლემების გადასაჭრელად და მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- რა არის TensorBoard?
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)