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

Mashinali o’rgatish - bu sun'iy intellektning (AI) bo'limi bo'lib, u mashinalarga algoritmlar orqali o'rganish imkonini beradi. Ushbu algoritmlar real datalardan hosil bo’lgan modellardan o'rganadi. Ushbu model qaysi sinf yoki qaysi turdagi yangi data ekanligini taxmin qilish imkonini beradi.

Mashinali o'rgatish

Artificial intelligence captures the imagination of the world (Sun'iy intellekt dunyoning tasavvurini qamrab oladi)

Machine learning starts to gain traction(Mashinali o’rgatish tezlik bilan rivojlandi)

Deep learning catapults the industry

Umumiy masalaning qo'yilishi

Obyektlar (holatlar) va javoblar (natija, reaksiyalar) to'plami berilgan. Javoblar va obyektlar o'rtasida qandaydir bog'liqlik bor, lekin u ma'lum emas. Faqatgina yakuniy presedentlar – "obyekt, javob" juftliklari ma'lum, bu o'rgatuvchi tanlanma deyiladi. Ushbu ma'lumotlarga asoslanib yashirin bog'liqlikni tiklash talab etiladi, ya'ni har qanday mumkin bo'lgan kirish obyekti uchun yetarlicha aniq tasniflovchi javobni berishga qodir bo'lgan algoritmni qurish talab etiladi.

Masalani yechish jarayoni

Tanlanma

Ko'pgina masalalarda obyektlar son yoki vektor ko'rinishida tasvirlanadi. Real amaliy masalalarda esa kiruvchi berilganlar to'liq bo'lmasligi, aniq bo'lmasligi, sonli bo'lmasligi mumkin.

Tanlanma ko'rinishlari:
strukturalangan:

• qatorlar, ustunlar ko'rinishida, relatsion BB ko'rinishida;
• son, satr, sana;
• kam hajm, boshqarish oson.

strukturalanmagan:

• qatorlar, ustunlar ko'rinishida, relatsion BB ko'rinishida ifodalab bo'lmaydi;
• Rasm, ovoz, video, matn va h.k.;
• katta o'lcham, boshqarish qiyin.

Tanlanma

Mashinali o'rgatish usullari

Supervised learning

O'qituvchi bilan o'rgatish (supervised learning) – har bir presedent uchun "holat, kerakli yechim" juftligi beriladi.
Bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish;