Ai algoritmlarining turlari Tomek-mehmon

AI algoritmlarining turlari
Tomek-mehmon tomonidan -
2017 yil 31 may
10695
0


Facebookda ulashing
Twitterda tvit yozing

Sun'iy intellekt algoritmlarining mashhurligi bir necha yillardan beri doimiy ravishda o'sib bormoqda. Algoritmlardan foydalanish ko'plab tarmoqlar, jumladan marketing, o'yinlar, biznes rejalashtirish va hatto tibbiyotning rivojlanishini sezilarli darajada yaxshilaydi. Siz izlayotgan yechimga qarab, turli xil texnikalar qo'llaniladi.
AI algoritmlarini ikki sinfga bo'lish mumkin: nazorat qilinadigan va nazoratsiz algoritmlar. AI miya neyronlari tarmog'iga o'xshab mo'ljallangan neyron tarmoqqa asoslangan. Sun'iy intellekt algoritmlarining eng keng tarqalgan misollaridan ba'zilari quyidagilardir: Qaror daraxti algoritmlari, chuqur o'rganish, chiziqli regressiya algoritmlari. Ushbu usullarning barchasi ma'lumotlarni qayta ishlash va yig'ish uchun ishlatiladi. Maqsad, boshqa o'zgaruvchilarning allaqachon ma'lum bo'lgan qiymatlariga asoslanib, bitta o'zgaruvchini bashorat qiladigan modelni yaratishdir. Ushbu regressiya tahlili orqali biz modellarni o'rganishga yordam beradigan va kelajakda bashorat qilish uchun foydali bo'lgan ma'lumotlarni yig'amiz.
Namunaga asoslangan algoritmlar
Ular kamroq murakkab umumlashmalarga soddalashtirilishi mumkin bo'lgan juda murakkab funktsiyani tahlil qilish uchun juda yaxshi. Bu so'rovning yangi namunalari bilan o'xshashlikni solishtirish asosida algoritmlarga eng yaxshi moslikni topish imkonini beradi.

Qaror daraxti algoritmlari
Algoritm daraxtning har bir tugunida rekursiv ishlaydi.
Barcha daraxt tugunlari biz ishlayotgan modelning yagona ma'lumotlar atributlari uchun metaforadir. Filiallar ularga mos keladigan qiymatlarni ifodalaydi. Barglar individual qarorlar haqida guvohlik beradi.
Misollar asosida algoritm bilimga ega bo'ladi - u ma'lum bir muammoning turli xil echimlarini topadi va ular orasidagi munosabatlarni sezadi. Bundan tashqari, u mustaqil o'zgaruvchilar qiymatlari asosida bog'liq (bashorat qilingan) o'zgaruvchining qiymatlarini bashorat qiladi.

Klaster algoritmlari
Bu usul o'xshash toifalarga mansub elementlarni guruhlashga asoslangan. Bu bo'linish o'xshashlik funktsiyasi bilan ifodalangan elementlar orasidagi o'xshashlikka bog'liq.
Bu, masalan, ma'lumotlarni dastlabki tahlil qilishda va ulardan kichik populyatsiyalarni olishda (masalan, mijozlarni muayyan guruhlarga bo'lish) qo'llaniladi. Keyin ular qo'shimcha tahlil yoki ma'lumotlar qazib olinadi.

Assotsiatsiya qoidalarini o'rganish algoritmlari
Assotsiatsiyaga asoslangan ma'lumotlarni qazib olish (assotsiatsiyani aniqlash) takroriy elementlar uchun ma'lumotlar bazasidan ma'lum bir atributlar to'plamiga tayanadi. Bunday ma'lumotlar xarid qilish savati tarkibini tahlil qilish yoki muayyan mijozlar guruhlari uchun takliflar yaratish uchun foydali bo'lishi mumkin.
Sabab va oqibatni aniqlash orqali funktsiyadan kelib chiqadigan hodisalar haqida ma'lumot berish algoritmi.

Ansambl algoritmlari
Ansambl usullari kamroq samarali o'rganish elementlarini oladi va ularni bitta umumiy natijaga birlashtirish yo'lini topadi. Bu erda asosiy boshlanish nuqtasi bu algoritmlarning bir-biriga qanday bog'langanligidir.

Chuqur o'rganish algoritmlari
Bu usullarda murakkablikka ko'ra, ko'plab chiziqli bo'lmagan qatlamlardan tashkil topgan ierarxik tuzilishga ega bo'lgan kattaroq modellar qo'llaniladi.
Ushbu algoritmlar ob'ektni tanib olish yoki mashina tarjimasi kabi vazifalarda juda samarali.
Ushbu tahlil jarayoni ma'lumotlarni qayta ishlashning bir necha qatlamlarini o'z ichiga oladi. Oxirgi qatlamning chiqishi keyingi qatlamga kirish sifatida ishlatiladi. Tahlil jarayoni kutilgan aniqlik darajasiga erishishga qarab davom etadi.

Algoritmlarni qo'llashning ushbu usullari eng mashhurlari qatoriga kiradi. Tadqiqotchilar doimiy ravishda yangi usullarni ishlab chiqish ustida ishlamoqda. Ko'rib turganingizdek, har bir usul yaxshi va muayyan so'rovlar uchun ishlaydi, lekin boshqa muammo uchun ham foydasiz bo'lishi mumkin. Sun'iy intellekt voqealar ehtimolini bashorat qilish nuqtai nazarini o'zgartirdi va sezilarli darajada rivojlantirdi.