Machine Learning metodi

Ekspеrt tizimlar — hulosa chiqarish qoida va mеxanizmlari yig‘indisiga ega bo‘lgan bilimlar omborini o‘z ichiga olgan sun'iy intеllеkt tizimi. Intеllеktual axborotli izlash tizimlari muloqotni tabiiy tilga juda yaqin ko‘rinishda olib borish imkonini bеradi. Hisoblash - mantiqiy tizimlar esa dasturlarni to‘plashni tashkillashtirish printsipiga asoslangan. Intеllеktual intеrfеysning asosiy yutuqlariga bilimlar omborining kеng tarqalishi, ma'lumotlarning dasturlardan ajratilishi va komp‘yutеr bilan ishlashda muloqotning yangi tartibi hosil bo‘lganligi kiradi. Intеllеktual intеrfеysni boshqacha nom bilan ham atash mumkin. Masalan, foydalanuvchi intеrfеysi YOKI foydalanuvchi muhiti (vositasi).
Qo‘llanilish sohasi
SI ning qo‘llanilish sohalariga quyidagilar kiradi:
1. Teoremalarni isbotlash;
2. O‘yinlar;
3. Tasvirlarni tanish;
4. Qaror qabul qilish;
5. Adaptiv (moslashuvchan) dasturlash;
6. Mashinada musiqalarini bastalash;
7. Tabiiy tilda ma‘lumotlarni qayta ishlash;
8. O‘qituvchi to‘rlar (neyroto‘rlar);
9. Og‘zaki kontseptual o‘qitish.
Kamchiliklari;
1. Barqaror emas
2. Qiyin o`tkazuvchi (ifodalovchi)
3. Qiyin hujjatlashtiriluvchi
4. Oldindan aytib bo‗lmaydigan
5. Qimmatli
Ustunliklari;
1. Doimiy
2. Oson ifodalanuvchi
3. Oson hujjatlashtiriluvchi
4. Doim bir xil
5. Maqbul
Demak sun’iy intellekt haqida ham qisqacha ma’lumotga ega bo`ldik.
Xulos qilib SI-aqilli mashinalarni yaratish bilan bog`liq bo`lgan kompyuter fanining bir bo`lagi ekan. Keling endi aqilli mashinalar nimayu aqilli bo`lmagan mashinalar nima shunga to`xtalamiz.
Aqilli bo’lmagan mashinalarga qo`l soatlari yoki velosipedlarni kiritishimiz mumkin chunki ular mustaqil qaror qabul qila olmaydi. Ya’ni ular belgilangan ishni qayta-qayta bajaraveradi xolos. Aqilli mashinalarga esa Tesla kompaniyasini avtomobillarini misol qilib keltirishimiz mumkin. Chunki u mashinalar haydovchilar hech qanday buyruq talab qilmaydi va hamma vazifasi mustaqil qila oladi. Bu ishlarni bajarish uchun esa SI fanidan foydalaniladi.
Mashinani o`rganish nima degani? Shu savolga javob beramiz. Mashinani o`rganish ya’ni ML bu – sun’iy intellekni amalga oshirish usuli bo`lib, u aniq dasturlashtirilmagan holda ma’lumotlardan mustaqil ravishda foydalanishi ya’ni o`rganishi mumkin bo`ladi. Shuning uchun ML ma’lumotlar bilan bog`liq. Endi misolda ko`rib chiqamiz. Iron Man (temir odam) va Captain America (kapitan amerika) larni suratlaridan foydalanamiz. Ya’ni bu ikkisini ko`plab suratlarini algoritmga kiritamiz. MLmetodi esa kiritilgan ma’lumotlar orqali suratlardagi belgilarni solishtirib chiqadi va qaysi belgi qaysidir ma’lumotlar to`plamiga (ma’lumotlar to`plamiz algoritmga kiritilgan bo`ladi) tegishli bo`lsa suratni qaysi ekanini tanlaydi. Algoritmga esa bu ikki surat haqida juda ko`p ma’lumotlar berilishi kerak. Bu esa huddi yosh bolani nimanidir ko`rishi natijasida aynan shu ma’lumotni o`rganish kabidir.
Chuqur o`rganish ya’ni DL esa MLning kichik sohasi bo`lib, u algoritmlarning maxsus turidan foydalanadi. Bunda algoritmga yanada ko`proq ma’lumotlar berilishi kerak. Qisqacha qilib aytganda ML metodi aynan berilgan ma’lumotlar bazasidan foydalanib spamni spam yoki ham ekanini aniqlaydi. Bunda ma’lumotlar bazasida spamni ko`plab spam ekanlik alomatlari bo`lishi kerak.