El машина Learning Бүгүнкү күндө эң кызыктуу жана революциялык технологиялардын бири. Дүйнө барган сайын санариптик келечекке карай жылган сайын, бул дисциплинанын кантип иштээрин түшүнүү барган сайын маанилүү болуп баратат. Бул макалада биз жөнөкөй жана түз негиздерин изилдейбиз машина Learning, студенттер, адистер жана технология ышкыбоздору анын кантип иштээрин түшүнүп, баалай алышы үчүн. Бул сапарда биз машиналар маалыматтардан жана тажрыйбалардан кантип үйрөнө аларын жана бул билим кантип бүтүндөй тармактарды өзгөртө аларын билебиз. Кызыктуу дүйнөсүнө кирүүгө даяр болуңуз машина Learning!

– Кадам сайын ➡️ Machine Learning кантип иштейт?

• Machine Learning кантип иштейт?: Machine Learning же автоматтык түрдө үйрөнүү – бул жасалма интеллекттин тармагы, ал алгоритмдерди жана моделдерди иштеп чыгууга жооп берет, ал компьютерлерге маалыматтардын негизинде үйрөнүүгө жана чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет.
• Process машина Learning Ал кантип иштээрин түшүнүү үчүн негизги бир нече негизги кадамдарга бөлүүгө болот. Төмөндө биз бул кадамдарды жөнөкөй жана так талдап чыгабыз.
• Маалымат чогултуу: Биринчи кадам - ​​бул сиз чечкиңиз келген көйгөйгө тиешелүү маалыматтардын чоң көлөмүн чогултуу. Бул маалыматтар бир нече булактардан, мисалы, маалымат базаларынан, сенсорлордон, интернеттен жана башкалардан алынышы мүмкүн.
• Маалыматтарды алдын ала иштетүү: Чогултулгандан кийин, маалыматтар тазаланып, анализге даярдалышы керек. Буга толук эмес маалыматтарды алып салуу, каталарды оңдоо жана форматтарды стандартташтыруу кирет.
• Алгоритм тандоо: Бул кадамда алгоритм тандалат машина Learning маселе үчүн эң ылайыктуу. Алгоритмдердин ар кандай түрлөрү бар, мисалы, регрессия, классификация, кластерлөө жана башкалар.
• Моделдик окутуу: Алгоритм тандалгандан кийин, модель чогултулган маалыматтардын жардамы менен үйрөтүлөт.
• Моделдик баалоо:⁤ Бул натыйжалуулугун баалоо үчүн абдан маанилүү болуп саналат машина Learning аны реалдуу чөйрөдө колдонуудан мурун. Бул үчүн, анын тактыгын, аткарууну жана жалпылоо мүмкүнчүлүгүн көрсөткөн көрсөткүчтөр колдонулат.
• Баштоо: ⁢модел ырасталгандан кийин, болжолдоо, чечим кабыл алуу же тапшырмаларды автоматташтыруу үчүн реалдуу чөйрөдө ишке киргизилет.

С & Ж

Machine Learning кантип иштейт?

1. Machine Learning деген эмне?

1. ⁤Бул а маалыматтарды талдоо ыкмасы татаал системаларды моделдештирүү автоматташтырылган.

2. Машина үйрөнүүнүн максаты эмнеде?

1. Максат бул⁤ машиналар үйрөнсүн өз алдынча жана тажрыйба менен алардын ишин жакшыртуу.

3. Машина үйрөнүүнүн кандай түрлөрү бар?

1. көзөмөлдөгөн
2. көзөмөлсүз
3. Чыңдоо аркылуу

4. Көзөмөлдөнгөн Machine Learning эмнеге негизделген?

1. Ал негизделген белгиленген маалыматтардан үйрөнүү.

5.‌ Көзөмөлсүз Machine Learning кантип иштейт?

1. Белгисиз маалыматтардан үлгүлөрдү жана мамилелерди табыңыз.

6. Machine Learning менен жасалма интеллекттин ортосунда кандай айырма бар?

1. AI өзүнө камтыган кененирээк тармак көп дисциплиналар, ал эми ML AI колдонулган ыкмалардын бири болуп саналат.

7. Машинаны үйрөнүүнүн негизги процесси кандай?

1. Маалыматтарды чогултуу
2. Маалыматтарды алдын ала иштетүү
3. Моделдик окутуу
4. Моделдик баалоо
5. Болжолдоо же корутунду

8. Machine Learning алгоритмдери деген эмне?

1. Уулу математикалык формулалар маалыматтардан үлгүлөрдү үйрөнүү үчүн колдонулат.

9. Машиналарды үйрөнүүнүн кандай колдонмолору бар?

1. Үн таануу
2. Автоматтык которуу
3. Медициналык диагностика
4. Автономдуу айдоо

10. Machine Learningди ишке ашыруу үчүн эмне керек?

1. Маалымат топтому⁢
2. Алгоритмдерди үйрөнүү
3. Программалоо куралдары

​