El Machine Learning այսօր ամենահիասքանչ և հեղափոխական տեխնոլոգիաներից մեկն է: Քանի որ աշխարհը շարժվում է դեպի ավելի ու ավելի թվային ապագա, հասկանալը, թե ինչպես է աշխատում այս կարգապահությունը, դառնում է ավելի կարևոր: Այս հոդվածում մենք պարզապես և ուղղակիորեն կուսումնասիրենք դրա հիմունքները Machine Learning, որպեսզի ուսանողները, մասնագետները և տեխնոլոգիայի սիրահարները կարողանան հասկանալ և գնահատել, թե ինչպես է այն աշխատում: Այս ճանապարհորդության ընթացքում մենք կբացահայտենք, թե ինչպես կարող են մեքենաները սովորել տվյալներից և փորձից, և ինչպես այս գիտելիքը կարող է փոխակերպել ամբողջ արդյունաբերությունը: Պատրաստվեք մտնելու հետաքրքիր աշխարհ Machine Learning!

– Քայլ առ քայլ ➡️ Ինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

• Ինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:Machine Learning-ը արհեստական ​​ինտելեկտի մի ճյուղ է, որը պատասխանատու է ալգորիթմների և մոդելների մշակման համար, որոնք թույլ են տալիս համակարգիչներին սովորել և որոշումներ կայացնել տվյալների հիման վրա:
• Գործընթացը Machine Learning Այն կարելի է բաժանել մի քանի հիմնարար քայլերի, որոնք առանցքային են՝ հասկանալու, թե ինչպես է այն աշխատում: Ստորև մենք պարզ և հստակ կխզենք այս քայլերը:
• Տվյալների հավաքագրումըԱռաջին քայլը մեծ քանակությամբ տվյալներ հավաքելն է, որը վերաբերում է այն խնդրին, որը ցանկանում եք լուծել: Այս տվյալները կարող են ստացվել բազմաթիվ աղբյուրներից⁤, ինչպիսիք են տվյալների բազաները, սենսորները, ինտերնետը և այլն:
• Տվյալների նախնական մշակումՀավաքվելուց հետո տվյալները պետք է մաքրվեն և պատրաստվեն վերլուծության: Սա ներառում է թերի տվյալների հեռացում, սխալների ուղղում և ձևաչափերի ստանդարտացում:
• Ալգորիթմի ընտրությունԱյս քայլում ընտրվում է ալգորիթմը Machine Learning ամենահարմար խնդրին: ‌Կան տարբեր տեսակի ալգորիթմներ, ինչպիսիք են ռեգրեսիան, դասակարգումը, կլաստերավորումը և այլն:
• Մոդելային ուսուցումԵրբ ընտրվում է ալգորիթմը, մոդելը վերապատրաստվում է՝ օգտագործելով հավաքագրված տվյալները, այս գործընթացի ընթացքում մոդելը կարգավորում է իր պարամետրերը՝ օրինաչափություններ գտնելու և կանխատեսումներ կատարելու համար:
• Մոդելի գնահատում:⁤ Շատ կարևոր է գնահատել դրա արդյունավետությունը Machine Learning նախքան այն իրական միջավայրում օգտագործելը: Դա անելու համար օգտագործվում են չափումներ, որոնք ցույց են տալիս դրա ճշգրտությունը, կատարումը և ընդհանրացման կարողությունը:
• ՍկսեքԵրբ ⁢մոդելը վավերացվել է, այն գործարկվում է⁤ իրական միջավայրում՝ կանխատեսումներ անելու, որոշումներ կայացնելու կամ առաջադրանքներ ավտոմատացնելու համար:

Հարց եւ պատասխան

Ինչպե՞ս է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

1. Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:

1. ⁤Դա ա տվյալների վերլուծության մեթոդ որը ավտոմատացնում է⁢ բարդ համակարգերի մոդելավորումը:

2. Ո՞րն է մեքենայական ուսուցման նպատակը:

1. Նպատակն է⁤ թող մեքենաները սովորեն ինքնուրույն և բարելավել իրենց կատարողականը փորձի շնորհիվ:

3. Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման տեսակները:

1. Վերահսկվող
2. Չվերահսկվող
3. Ամրապնդմամբ

4. Ինչի՞ վրա է հիմնված վերահսկվող մեքենայական ուսուցումը:

1. Այն հիմնված է սովորել պիտակավորված տվյալներից.

5.‌ Ինչպե՞ս է աշխատում չվերահսկվող մեքենայական ուսուցումը:

1. Գտեք օրինաչափություններ և հարաբերություններ չպիտակավորված տվյալների մեջ.

6. Ո՞րն է տարբերությունը Machine Learning-ի և արհեստական ​​ինտելեկտի միջև:

1. AI-ն ավելի լայն ոլորտ է, որն ընդգրկում է բազմաթիվ առարկաներ, մինչդեռ ML-ն արհեստական ​​ինտելեկտի մեջ օգտագործվող տեխնիկաներից մեկն է:

7. Ո՞րն է մեքենայական ուսուցման հիմնական գործընթացը:

1. Տվյալների հավաքագրում
2. Տվյալների նախնական մշակում
3. Մոդելային ուսուցում
4. Մոդելի գնահատում
5. Կանխատեսում կամ եզրակացություն

8. Ի՞նչ են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները:

1. Ձայն մաթեմատիկական բանաձևեր օգտագործվում է տվյալներից օրինաչափություններ սովորելու համար:

9. Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման կիրառությունները:

1. Ձայնի ճանաչում
2. Ավտոմատ թարգմանություն
3. Բժշկական ախտորոշում
4. Ինքնավար վարում

10. Ի՞նչ է անհրաժեշտ մեքենայական ուսուցումն իրականացնելու համար:

1. Տվյալների հավաքածու⁢
2. Ուսուցման ալգորիթմներ
3. Ծրագրավորման գործիքներ

â € <