Kirish. Mashinali o'rgatishda o'rgatish turlari Sun’iy intellekt tarixi

What is Supervised Learning?

1. Classification - Supervised Learning

2. Regression - Supervised Learning

Keling, ikkita o'zgaruvchini ko'rib chiqaylik - namlik va harorat. Bu yerda "harorat" mustaqil o'zgaruvchidir va "namlik" bog'liq o'zgaruvchidir. Agar harorat ko'tarilsa, namlik pasayadi.
Ushbu ikki o'zgaruvchi modelga beriladi va mashina ular orasidagi munosabatni o'rganadi. Mashina o'qitilgandan so'ng, u berilgan harorat asosida namlikni osongina bashorat qilishi mumkin.

Real-Life Applications of Supervised Learning

Xavf-xatarni baholash

O’qituvchili o’rgatish banklar va moliyaviy texnologiya (fintech) kompaniyalari qaror qabul qilish jarayonlarini osonlashtirish, kredit risklarini kamaytirish va avtomatlashtirish va mashinani o‘rganish algoritmlari orqali foydalanuvchilarga moslashtirilgan moliyaviy xizmatlarni taqdim etish uchun AI yechimlari bilan risklarni boshqarish tizimlarini joriy qilmoqda. AIning katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish qobiliyati kiberxavfsizlik risklarini boshqarish, xavflarni baholash va biznes qarorlarini to'g'ri qabul qilish uchun tegishli ma'lumotlarni identifikatsiyalashni sezilarli darajada yaxshilaydi.

Tasvir klassifikatsiyasi

Tasvirlarni klassifikatsiyalash nazorat ostidagi mashinali o’rgatishni namoyish qilishning asosiy holatlaridan biridir. Misol uchun, SI do'stingizni teglangan fotosuratlar albomidagi rasmda taniy oladi.

Firibgarlikni aniqlash.

Foydalanuvchi tomonidan amalga oshirilgan tranzaksiyalarning haqiqiy yoki haqiqiy emasligini aniqlash.

Vizual tanib olish

Mashinani o'rganish modelining ob'ektlar, joylar, odamlar, harakatlar va tasvirlarni aniqlash qobiliyati.

Unsupervised learning

O'qituvchisiz o'rgatish (unsupervised learning) – har bir presedent uchun faqat "holat" beriladi, obyektlarni klasterlarga guruhlash talab qilinadi. Bu modelni xususiyatlri aniq bo’lmagan berilganlar bilan o’qitish;