¿Qué es el aprendizaje automático? Bu, gündəlik həyatımızda getdikcə daha çox mövcud olan bir anlayışdır, lakin biz bunun nə ilə bağlı olduğunu həqiqətən anlayırıqmı? Maşın öyrənməsi süni intellektin bir qoludur və maşınlara təcrübə vasitəsilə öyrənməyə və performanslarını yaxşılaşdırmağa imkan verən alqoritmlər və modellərin inkişafına diqqət yetirir. Bu yazıda biz maşın öyrənməsinin nə olduğunu, necə işlədiyini və müasir dünyada niyə bu qədər aktual olduğunu ətraflı araşdıracağıq. Bu kəşf səyahətində bizə qoşulun!
– Addım-addım ➡️ Maşın öyrənməsi nədir?
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
1. Maşın öyrənməsi, kompüterlərə hər bir tapşırıq üçün açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan tapşırıqları öyrənməyə və yerinə yetirməyə imkan verən alqoritmlərin və modellərin inkişafına diqqət yetirən süni intellektin bir sahəsidir.
2. Bu tip öyrənmə kompüterlərin təcrübə vasitəsilə avtonom şəkildə öyrənə bilməsi və nümunələri müəyyən etmək və qərarlar qəbul etmək üçün məlumatları təhlil edə bilməsi ideyasına əsaslanır.
3. Maşın öyrənməsi nitqin tanınması, saxtakarlığın aşkarlanması, tibbi diaqnostika, məhsul tövsiyəsi və başqaları kimi müxtəlif tətbiqlərdə istifadə olunur.
4. Nəzarətli, nəzarətsiz və gücləndirici öyrənmə kimi müxtəlif maşın öyrənmə növləri var, hər biri fərqli yanaşma və tətbiqlərə malikdir.
5. Qısacası, maşın öyrənməsi müxtəlif sahələrdə innovativ həllər təqdim edərək kompüterlərin məlumatları emal etmə və qərar qəbul etmə üsullarında inqilab edən güclü bir vasitədir.
Sual-cavab
Maşın Öyrənməsi ilə bağlı tez-tez verilən suallar
¿Qué es el aprendizaje automático?
Maşın öyrənməsi, kompüterə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənməyə və performansını yaxşılaşdırmağa imkan verən məlumatların təhlili üsuludur.
Maşın öyrənməsi, kompüterə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənməyə və performansını yaxşılaşdırmağa imkan verən məlumatların təhlili üsuludur.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
1. Məlumatların toplanması.
2. Model təlimi.
3. Modelin sınaqdan keçirilməsi.
1. Məlumatların toplanması.
2. Model təlimi.
3. Modelin sınaqdan keçirilməsi.
Maşın öyrənməsinin növləri hansılardır?
1. Nəzarət altında öyrənmə.
2. Nəzarətsiz öyrənmə.
3. Möhkəmləndirici öyrənmə.
1. Nəzarət altında öyrənmə.
2. Nəzarətsiz öyrənmə.
3. Möhkəmləndirici öyrənmə.
Maşın öyrənməsinin tətbiqləri hansılardır?
1. Səsin tanınması.
2. Sistemas de recomendación.
3. Tibbi diaqnostika.
1. Səsin tanınması.
2. Sistemas de recomendación.
3. Tibbi diaqnostika.
Maşın öyrənməsində işləmək üçün hansı bacarıqlara ehtiyac var?
1. Riyaziyyat üzrə biliklər.
2. Python və ya R kimi dillərdə proqramlaşdırma.
3. Maşın öyrənmə alqoritmlərini başa düşmək.
1. Riyaziyyat üzrə biliklər.
2. Python və ya R kimi dillərdə proqramlaşdırma.
3. Maşın öyrənmə alqoritmlərini başa düşmək.
Maşın öyrənməsi niyə vacibdir?
1. Automatización de tareas repetitivas.
2. Daha sürətli və daha dəqiq qərar qəbul etmək.
3. Böyük məlumat dəstlərində nümunələrin və meyllərin müəyyən edilməsi.
1. Automatización de tareas repetitivas.
2. Daha sürətli və daha dəqiq qərar qəbul etmək.
3. Böyük məlumat dəstlərində nümunələrin və meyllərin müəyyən edilməsi.
Maşın öyrənməsi harada istifadə olunur?
1. Texnologiya şirkətləri.
2. Maliyyə institutları.
3. Səhiyyə sənayesi.
1. Texnologiya şirkətləri.
2. Maliyyə institutları.
3. Səhiyyə sənayesi.
Maşın öyrənməsinin çətinlikləri nələrdir?
1. Interpretación de los resultados obtenidos.
2. Yüksək keyfiyyətli məlumatların olmaması.
3. Məlumat təhlükəsizliyi və məxfilik.
1. Interpretación de los resultados obtenidos.
2. Yüksək keyfiyyətli məlumatların olmaması.
3. Məlumat təhlükəsizliyi və məxfilik.
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático?
1. Süni intellekt maşın öyrənməsini əhatə edən daha geniş anlayışdır.
2. Maşın öyrənməsi maşınların avtomatik öyrənilməsi və təkmilləşdirilməsi üçün alqoritmlərin işlənib hazırlanmasına yönəlib.
1. Süni intellekt maşın öyrənməsini əhatə edən daha geniş anlayışdır.
2. Maşın öyrənməsi maşınların avtomatik öyrənilməsi və təkmilləşdirilməsi üçün alqoritmlərin işlənib hazırlanmasına yönəlib.
Maşın öyrənməsinin gələcəyi nədir?
1. Fərdiləşdirilmiş tibbdə irəliləyiş.
2. İstehsal sənayesində daha çox avtomatlaşdırma.
3. Avtonom nəqliyyat sistemlərinin inkişafı.
1. Fərdiləşdirilmiş tibbdə irəliləyiş.
2. İstehsal sənayesində daha çox avtomatlaşdırma.
3. Avtonom nəqliyyat sistemlərinin inkişafı.
Mən Sebastián Vidal, texnologiya və DIY işlərinə həvəsli kompüter mühəndisiyəm. Bundan əlavə, yaradıcısı mənəm tecnobits.com, burada texnologiyanı hər kəs üçün daha əlçatan və başa düşülən etmək üçün dərslikləri paylaşıram.