Maşın Öyrənmə Əsasları: Gələcək Kompüter Elmləri İxtisasları üçün Bələdçi

Maşın öyrənməsi, ML müasir kompüter elminin əsas komponentidir, biznesləri dəyişdirir və insanların texnologiya ilə qarşılıqlı əlaqəsini yenidən formalaşdırır. Maşın öyrənməsinin əsaslarını anlamaq iddialı tələbələrə məlumat analitikasını mənimsəməyə və gələcək təhsilləri və karyeraları üçün möhkəm zəmin yaratmağa kömək edə bilər. Bu təlimat sizi bu maraqlı sahədə üstün olmaq üçün tələb olunan əsaslar, praktik tətbiqlər və bacarıqlar vasitəsilə aparacaq.

Maşın Öyrənməsi Nədir?

Özündə maşın öyrənməsi süni intellektin alt sahəsidir və kompüterlərə öyrənməyə imkan verir. məlumatlardan istifadə edin və açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan mühakimə və ya proqnozlar verin. Hər bir vəziyyət üçün dəqiq qaydaları proqramlaşdırmaq əvəzinə, ML alqoritmləri anlayışlar əldə etmək və əsaslandırılmış nəticələr çıxarmaq üçün verilənlər bazasındakı nümunələri və əlaqələri araşdırır.

Maşın öyrənmə modelləri əsasən üç növə bölünür:

1. Nəzarət Edilən ÖyrənməNəzarət olunan öyrənmədə model həm xüsusiyyətlər adlanan giriş dəyişənlərini, həm də etiketlər adlanan çıxış dəyişənlərini ehtiva edən etiketlənmiş verilənlər dəstləri ilə öyrədilir. Məqsəd, modelin yeni məlumatlar üçün dəqiq proqnozlar verə bilməsi üçün girişləri çıxışlara uyğunlaşdıran funksiya hazırlamaqdır. Məsələn, ölçü, yer və yataq otağının sayı kimi amillərə və ya e-poçtların spam və ya qeyri-spam kimi təsnif edilməsinə əsaslanaraq mənzil qiymətlərini proqnozlaşdıra bilərsiniz.

2. Nəzarətsiz Öyrənmə Nəzarətsiz öyrənmə etiketsiz məlumatlarla işləyir. Əvvəlcədən təlimat olmadan alqoritm verilənlərdəki nümunələri, strukturları və ya qruplaşmaları müəyyən edir. Bu, çox vaxt klasterləşmə və ölçülərin azaldılması üçün istifadə olunur. Nümunələrə oxşar alış vərdişləri olan müştərilərin qruplaşdırılması və ya əsas xüsusiyyətləri saxlamaqla məlumatların sadələşdirilməsi daxildir.

3. Möhkəmləndirici Öyrənmə Gücləndirici öyrənmədə agent arzu olunan davranışları mükafatlandırmaq və arzuolunmazları cəzalandırmaq yolu ilə qərar qəbul etməyi öyrənir. Bu üsul, tapşırıqları yerinə yetirmək üçün robotların öyrədilməsi və ya video oyunları oynayan AI sistemlərinin inkişafı kimi ardıcıl qərarların qəbul edilməsini tələb edən ssenarilərdə istifadə olunur.

Əsas Anlayışlar və Terminologiya

Maşın öyrənməsini daha dərindən öyrənmək üçün bəzi əsas terminləri başa düşmək vacibdir:

1. Dataset: Çox vaxt xüsusiyyətlərdən, giriş dəyişənlərindən və etiketlərdən, çıxış dəyişənlərindən ibarət olan modellərin öyrədilməsi və qiymətləndirilməsi üçün istifadə edilən verilənlər.

2. Xüsusiyyətlər: Evin dəyərlərini proqnozlaşdırmaq üçün ölçü, yataq otaqlarının sayı və qonşuluq kimi məlumatların ölçülə bilən xüsusiyyətləri.

3. Model: Yeni daxiletmələr əsasında proqnozlar və ya qərarlar qəbul etməyə imkan verən verilənlərdəki nümunələrin riyazi təsviri.

4. Təlim və Sınaq: Təlim verilənlər bazasından istifadə edərək modeli öyrətməkdən ibarətdir, test isə görünməyən məlumatlar üzərində onun fəaliyyətini qiymətləndirir.

5. Overfitting vs. Underfitting: Overfitting model məlumat səs-küyünü yadda saxladıqda baş verir ki, bu da zəif ümumiləşdirməyə gətirib çıxarır. Model nümunələri çəkə bilmədiyi zaman uyğunsuzluq baş verir, nəticədə aşağı dəqiqlik olur.

6. Alqoritmlər: Bunlar xətti reqressiya, qərar ağacları və dəstək vektor maşınları daxil olmaqla modellərin öyrədilməsi üçün üsullardır.

Maşın öyrənməsi niyə vacibdir?

Maşın öyrənməsi bir söz deyil, real dünyada təsirləri olan transformasiya texnologiyasıdır:

• Avtomatlaşdırma: Təkrarlanan tapşırıqların sadələşdirilməsi, strateji səylər üçün resursların boşaldılması.

• Verilənlərə əsaslanan qərarlar: Trendləri müəyyən etmək və strategiyaları məlumatlandırmaq üçün böyük məlumat dəstlərinin təhlili.

• Fərdiləşdirmə: Ani dəstək verən chatbotlar kimi uyğunlaşdırılmış tövsiyələr vasitəsilə istifadəçi təcrübəsinin artırılması.

Real Dünya Tətbiqləri

Maşın öyrənmə proqramlarını başa düşmək sahə ilə əlaqənizi dərinləşdirə bilər:

1. Sağlamlıq: Xəstəliklərin proqnozlaşdırılması, fərdiləşdirilmiş müalicə planları və tibbi görüntü təhlili.

2. Maliyyə: Fırıldaqların aşkarlanması, alqoritmik ticarət və kredit riskinin qiymətləndirilməsi.

3. Əyləncə: Spotify və Netflix kimi platformalarda fərdiləşdirilmiş tövsiyələr.

4. Nəqliyyat: Marşrutların optimallaşdırılması, avtonom nəqliyyat vasitələrinin inkişafı və texniki xidmət ehtiyaclarının proqnozlaşdırılması.

5. Təhsil: Fərdiləşdirilmiş öyrənmə yolları və avtomatlaşdırılmış qiymətləndirmə sistemləri.

Maşın Öyrənməsində Excel üçün lazım olan bacarıqlar

Bu sahədə üstün olmaq üçün sizə [N_O_T_R_A_N_S_L_A_T_E_0 ünvanında təklif olunan Data Science and AI Bootcamp tədris olunan əsas bacarıqlara ehtiyacınız var. ]:

1. Proqramlaşdırma: TensorFlow və scikit-learn kimi kitabxanalarla yanaşı məlumatların təhlili üçün Python-da bacarıq.

2. Riyaziyyat: Xətti cəbr, hesablama və statistikada möhkəm təməl.

3. Məlumatların idarə edilməsi: Əvvəlcədən emal, təmizləmə və vizuallaşdırma bacarıqları.

4. Maşın Öyrənmə Çərçivələri: Model inkişafı üçün TensorFlow, PyTorch və Keras ilə tanışlıq.

5. Tənqidi Düşüncə: Modelləri inkişaf etdirmək, sınaqdan keçirmək və təkmilləşdirmək üçün analitik bacarıqlar.

Necə Başlamaq olar

Maşın öyrənmə səyahətinizə başlamaq üçün həyata keçirilə bilən addımlar bunlardır:

1. Əsasları öyrənin: Başlanğıc kurslarına yazın və ya kimi platformalar vasitəsilə məlumat elmi və AI sertifikatı əldə edin Kursera. Daha çox istiqamətləndirilmiş yanaşmaya ehtiyacınız varsa, onlayn təlim düşərgələrini nəzərdən keçirin.

2. Proqramlaşdırma ilə məşğul olun: Python və Pandas kimi alətlərlə praktiki təcrübə qazanın.

3. Layihələr üzərində iş: Çatbotlar, spam təsnifatı və ya tövsiyə sistemləri kimi layihələr hazırlayın.

4. İcmalara qoşulun: Onlayn forumlar və yerli görüşlər vasitəsilə şəbəkəyə qoşulun.

5. Yenilənmək: Sürətlə inkişaf edən bu sahədə irəliləyişləri izləyin.

Son Düşüncələr

Maşın öyrənməsi qeyri-məhdud potensiala malik kompüter elminin dinamik və faydalı sahəsidir. Məlumat analitikasına yiyələnmək və əsas bacarıqlar yaratmaqla siz intellektual sistemlər yarada, mürəkkəb verilənlər toplularını təhlil edə və AI texnologiyalarını inkişaf etdirə bilərsiniz.

Maşın Öyrənməsi və Code Labs Academy ünvanında məlumatlara yanaşmanızda inqilab edin.