ML

Машина жасау

ML деген сөздің аббревиатурасы Машина жасау.

қандай Машина жасау?

Жасанды интеллекттің ішкі саласы (AI) бұл компьютерлік жүйелерге нақты бағдарламаланбай, белгілі бір тапсырма бойынша олардың өнімділігін үйренуге және жақсартуға мүмкіндік беретін алгоритмдер мен статистикалық модельдерді жасауға бағытталған. Басқаша айтқанда, машиналық оқыту компьютерлерге деректерді талдауға, үлгілерді анықтауға және деректерге негізделген болжамдар немесе шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. Мұнда машиналық оқытудың кейбір негізгі тұжырымдамалары мен компоненттері берілген:

  1. деректер: Машиналық оқыту негізінен деректерге сүйенеді. Алгоритмдер мәтін, кескіндер, сандар және т.б. сияқты әр түрлі ақпарат түрлерін қамтуы мүмкін үлкен деректер жиынында оқытылады.
  2. Оқыту: Жаттығу кезеңінде машиналық оқыту үлгілері таңбаланған деректерге ұшырайды, онда қажетті нәтижелер немесе мақсаттар белгілі. Модель осы оқу деректері негізінде болжам жасауды немесе жіктеуді үйренеді.
  3. Алгоритмдер: Машиналық оқыту алгоритмдері - бұл деректерді түсіну және үлгілерді шығару үшін қолданылатын математикалық және статистикалық әдістер. ML алгоритмдерінің әртүрлі түрлері бар, соның ішінде бақыланатын, бақыланбайтын және күшейтетін оқыту, әрқайсысы әртүрлі тапсырмалар түрлеріне сәйкес келеді.
  4. Мүмкіндіктер: Мүмкіндіктер - алгоритм болжау үшін пайдаланатын деректердің сипаттамалары немесе атрибуттары. Функцияларды таңдау және жобалау модель өнімділігін жақсартуда шешуші рөл атқарады.
  5. Болжам және қорытынды: Жаттығудан кейін ML моделі жаңа, көрінбейтін деректерге болжам немесе қорытынды жасай алады. Мысалы, ол тұтынушы қалауларын болжай алады, кескіндерді жіктей алады, ауытқуларды анықтай алады немесе өнімдерді ұсына алады.
  6. Бағалау: Машинамен оқыту үлгілерінің өнімділігі тапсырмаға тән бағалау көрсеткіштері арқылы бағаланады. Әдеттегі көрсеткіштерге дәлдік, дәлдік, еске түсіру, F1 ұпайы және орташа квадрат қатесі кіреді.
  7. Итеративті процесс: Машиналық оқыту итерациялық процесс болып табылады. Модельдер олардың дәлдігі мен тиімділігін арттыру үшін бірнеше рет оқытылады, бағаланады және нақтыланады.

Машиналық оқыту әртүрлі салаларда кең ауқымды қолданбаларға ие, соның ішінде:

  • Табиғи тілді өңдеу (НЛП): ML тілді аудару, көңіл-күйді талдау, чат-боттар және сөйлеуді тану үшін қолданылады.
  • Компьютерлік көру: ML кескінді және бейнені талдауға, нысанды анықтауға, бет-әлпетті тануға және автономды көліктерге мүмкіндік береді.
  • Денсаулық сақтау: ML медициналық диагностикада, дәрі-дәрмектерді табуда және пациенттің нәтижесін болжауда қолданылады.
  • Қаржы: ML алаяқтықты анықтау, несиелік скоринг және қор нарығын талдау үшін қолданылады.
  • Ұсыныс жүйелері: ML электрондық коммерцияда, мазмұн ағынында және әлеуметтік медиада ұсыныс қозғалтқыштарын қуаттайды.
  • Өндіріс: ML болжамды қызмет көрсету, сапаны бақылау және өндірістік процестерді оңтайландыру үшін қолданылады.

Машиналық оқыту – бұл компьютерлерге деректерден үйренуге және негізделген шешімдер немесе болжамдар жасауға мүмкіндік беретін технология, бұл оны күрделі мәселелерді шешуге және кең ауқымдағы домендегі тапсырмаларды автоматтандыруға арналған қуатты құрал етеді.

  • Қысқаша сөз: ML
Басына оралу
жақын

Adblock анықталды

Martech Zone Сізге бұл мазмұнды ақысыз ұсына алады, өйткені біз сайтымызды жарнамадан түсетін табыс, серіктестік сілтемелері және демеушілік арқылы монетизациялаймыз. Сайтымызды көрген кезде жарнама блокаторын алып тастасаңыз, біз ризамыз.