Машиналарды үйрөнүүнүн негиздери: келечектеги информатика адистиктери үчүн колдонмо

Машиналарды үйрөнүү, ML  заманбап компьютер илиминин негизги компоненти болуп саналат, бизнести өзгөртөт жана адамдардын технология менен өз ара аракеттенүүсүн өзгөртөт. Машина үйрөнүүнүн негиздерин түшүнүү амбициялуу студенттерге маалыматтардын аналитикасын өздөштүрүүгө жана алардын келечектеги окуусу жана карьерасы үчүн бекем пайдубал түзүүгө жардам берет. Бул колдонмо сизди бул кызыктуу чөйрөдө ийгиликке жетүү үчүн зарыл болгон негиздер, практикалык колдонмолор жана көндүмдөр аркылуу алып барат.

Машина үйрөнүү деген эмне?

Негизинен, машинаны үйрөнүү жасалма интеллекттин чакан тармагы болуп саналат, ал компьютерлерге үйрөнүүгө мүмкүндүк берет. маалыматтардан жана ачык-айкын программаланбастан, өкүмдөрдү же божомолдорду жасоо. Ар бир кырдаал үчүн так эрежелерди программалоонун ордуна, ML алгоритмдери түшүнүк алуу жана негизделген тыянактарды чыгаруу үчүн берилиштер топтомдорундагы схемаларды жана мамилелерди изилдейт.

Машина үйрөнүү моделдери негизинен үч түргө бөлүнөт:

1. Көзөмөлдөнгөн окутууКөзөмөлдөнгөн окутууда модель өзгөчөлүктөр деп аталган киргизилген өзгөрмөлөрдү жана энбелгилер деп аталган чыгаруу өзгөрмөлөрүн камтыган энбелгиленген берилиштер топтомдору менен үйрөтүлөт. Максаты - модел жаңы маалыматтар үчүн так болжолдоолорду жасай ала тургандай кылып, киргизүүлөрдү жыйынтыктарга картага түшүргөн функцияны иштеп чыгуу. Мисалы, сиз батирдин баасын өлчөмү, жайгашкан жери жана уктоочу бөлмөлөрдүн саны сыяктуу факторлордун негизинде же электрондук каттарды спам же спам эмес катары классификациялай аласыз.

2. Көзөмөлсүз окутуу Көзөмөлсүз окутуу белгиленбеген маалыматтар менен иштейт. Алдын ала көрсөтмөсүз, алгоритм маалыматтардагы калыптарды, структураларды же топторду аныктайт. Бул көбүнчө кластерлөө жана өлчөмдүүлүктү азайтуу үчүн колдонулат. Мисалы, сатып алуу адаттары окшош кардарларды топтоо же негизги касиеттерин сактап, маалыматтарды жөнөкөйлөтүү кирет.

3. Ойрутууну бекемдөө Күчтүү окутууда агент каалаган жүрүм-туруму үчүн сыйлык берүү жана каалабагандарды жазалоо аркылуу чечим кабыл алууну үйрөнөт. Бул ыкма ырааттуу чечимдерди кабыл алууну талап кылган сценарийлерде колдонулат, мисалы, роботторду тапшырмаларды аткарууга үйрөтүү же видео оюндарды ойногон AI системаларын иштеп чыгуу.

Негизги түшүнүктөр жана терминология

Машина үйрөнүүсүнө тереңирээк кириш үчүн кээ бир негизги терминдерди түшүнүү керек:

1. Dataset: Моделдерди окутуу жана баалоо үчүн колдонулган маалыматтар, көбүнчө функциялардан, киргизилген өзгөрмөлөрдөн жана энбелгилерден, чыгаруу өзгөрмөлөрүнөн турат.

2. Функциялар: Үйдүн баасын болжолдоо үчүн өлчөм, уктоочу бөлмөлөрдүн саны жана коңшулук сыяктуу маалыматтардын ченелүүчү мүнөздөмөлөрү.

3. Модель: Жаңы киргизүүлөрдүн негизинде болжолдоолорду же чечимдерди кабыл алууга мүмкүндүк берүүчү маалыматтардагы калыптардын математикалык көрүнүшү.

4. Окутуу жана тестирлөө: Тренингде берилиштер топтомун колдонуу менен моделди үйрөтүү кирет, ал эми тестирлөө анын көрүнбөгөн маалыматтар боюнча иштешине баа берет.

5. Overfitting vs. Underfitting: Ашыкча тууралоо модель маалыматтардын ызы-чуусун жаттап калганда пайда болот, бул начар жалпылоого алып келет. Модель үлгүлөрдү кармай албай калганда, туура эмес тууралоо пайда болот, натыйжада тактык төмөн болот.

6. Алгоритмдер: Булар сызыктуу регрессия, чечим дарактары жана колдоочу вектордук машиналарды камтыган моделдерди окутуу ыкмалары.

Машина үйрөнүү эмне үчүн маанилүү?

Машина үйрөнүү – бул сөз эмес – бул реалдуу дүйнөдөгү таасирлери бар трансформациялоочу технология:

• Автоматташтыруу: Кайталануучу тапшырмаларды жеңилдетүү, стратегиялык аракеттер үчүн ресурстарды бошотуу.

• Маалыматка негизделген чечимдер: тенденцияларды аныктоо жана стратегияларды маалымдоо үчүн чоң маалымат топтомдорун талдоо.

• Персоналдаштыруу: Ыкчамдалган сунуштар аркылуу колдонуучунун тажрыйбасын өркүндөтүү, мисалы, чатботтордо ыкчам колдоо көрсөтүү.

Чыныгы дүйнө колдонмолору

Машинаны үйрөнүү колдонмолорун түшүнүү бул тармак менен болгон мамилеңизди тереңдетиши мүмкүн:

1. Саламаттыкты сактоо: Ооруларды алдын ала айтуу, жекелештирилген дарылоо пландары жана медициналык сүрөттү талдоо.

2. Финансы: Алдамчылыкты аныктоо, алгоритмдик соода жана кредиттик тобокелдикти баалоо.

3. Көңүл ачуу: Spotify жана Netflix сыяктуу платформаларда жекелештирилген сунуштар.

4. Транспорт: Маршруттарды оптималдаштыруу, автономдуу унааларды өнүктүрүү жана тейлөө муктаждыктарын болжолдоо.

5. Билим берүү: Жекелештирилген окуу жолдору жана автоматташтырылган баалоо системалары.

Машина үйрөнүүдө Excel үчүн сизге керек болгон көндүмдөр

Бул тармакта ийгиликке жетүү үчүн сизге негизги көндүмдөр керек, алардын көбү [N_O_T_R_A_N_S_L_A_T_E_0 дареги боюнча сунушталган Data Science жана AI Bootcamp үйрөтүлөт. ]:

1. Программалоо: TensorFlow жана scikit-learn сыяктуу китепканалар менен бирге маалыматтарды талдоо үчүн Python тилин билүү.

2. Математика: Сызыктуу алгебра, эсептөө жана статистика боюнча бекем негиз.

3. Маалыматтарды иштетүү: Алдын ала иштетүү, тазалоо жана визуалдаштыруу боюнча көндүмдөр.

4. Machine Learning Frameworks: Моделди иштеп чыгуу үчүн TensorFlow, PyTorch жана Keras менен таанышуу.

5. Критикалык ой жүгүртүү: моделдерди иштеп чыгуу, сыноо жана тактоо үчүн аналитикалык көндүмдөр.

Кантип баштоо керек

Машина үйрөнүү саякатыңызды баштоо үчүн бул жерде ишке ашырыла турган кадамдар:

1. Негиздерди үйрөнүңүз: Башталгыч курстарга катталыңыз же ушул сыяктуу платформалар аркылуу маалымат илимин жана AI сертификатын алыңыз Coursera. Эгер сизге көбүрөөк жетекчилик керек болсо, онлайн жүктөө лагерлерин карап көрүңүз.

2. Практика программалоо: Python жана Pandas сыяктуу куралдар менен практикалык тажрыйбага ээ болуңуз.

3. Долбоорлордун үстүндө иштөө: Чатботтор, спам классификаторлору же сунуштоо системалары сыяктуу долбоорлорду иштеп чыгуу.

4. Коомдоштуктарга кошулуу: Онлайн форумдар жана жергиликтүү жолугушуулар аркылуу тармакка кириңиз.

5. Жаңыртылып туруңуз: Тез өнүгүп жаткан бул тармактагы жетишкендиктерден кабардар болуңуз.

Акыркы ойлор

Машина үйрөнүү - чексиз потенциалы бар информатиканын динамикалык жана пайдалуу чөйрөсү. Маалыматтардын аналитикасын өздөштүрүү жана маанилүү көндүмдөрдү түзүү менен, сиз интеллектуалдык системаларды түзүп, татаал маалымат топтомун талдап, AI технологияларын өркүндөтө аласыз.

МастерMachine Learning жана Code Labs Academy дарегиндеги маалыматтарга болгон мамилеңизди өзгөртүңүз.