Ger hûn bi gelemperî pisporek endezyariya nermalavê, lêkolînerê zanistiya daneyê, an dilşewatekî teknolojiyê ne, wê hingê divê hûn ji bin-qada pêşeng a Zêxbariya Hunerî (AI) ku wekî Fêrbûna Makîneyê tê zanîn haydar bin.
Di heman demê de divê hûn ji gelek serîlêdanên balkêş ên AI-ê jî haydar bin ku ji tespîtkirina nimûneya hêsan û naskirina axaftinê bigire heya arîkarên virtual yên yekbûyî yên biaqil. Van serîlêdan û hêj bêtir bi hewildanên Endezyarên Fêrbûna Makîneyê têne çêkirin.
Ev gotar li ser kî ye ku ev Endezyar in, ew çi dikin, û çi jêhatîbûn hewce ne ku hûn bibin Endezyarek ML-ya jêhatî.
Endezyarên Fêrbûna Makîneyê çi dikin?
Fêrbûna Machine (ML) Endezyar jêhatîbûnên matematîkî yên analîtîk û çareserkirina pirsgirêkê bi teknolojiya bernamesaziya nermalavê re berhev dikin da ku pergalên AI-ê biafirînin da ku pirsgirêkên cîhana rastîn çareser bikin. Pêdivî ye ku Endezyarek ML wekî analîstek daneyê bixebite da ku bi daneyan re li gorî hewcedariya hatî dayîn bixebite û veguhezîne û algorîtmayên ML-ê di forma modelê de li ser databasa hatî çêkirin ava bike, perwerde bike, rast bike û biceribîne.
Dibe ku Endezyarên weha bi pargîdaniyek di beşa teknolojiyê de, serbixwe wekî bernamenûs an wekî lêkolînerek li ser pirsgirêkên ML-ya pêşkeftî bixebitin. Bi her awayî, gelek hewcedariyên jêhatîbûnê hene ku hewce ne ku bicivin da ku bibin Endezyarek ML. Van jêhatîbûnên li jêr bi berfirehî hatine nîqaş kirin.
5 Pêwîstiya ML-ê heye
1. Îhtîmal û Analîza Îstatîstîkî
Yek ji şertên ML-ê têgihîştinek navîn a mijaran tevî îhtîmal û statîstîkan vedihewîne. Ev pêdivî ye ji ber ku algorîtma û modelên ML li ser van prensîbên matematîkî têne damezrandin û bêyî wan nayên çêkirin.
Ihtîmal bi taybetî girîng e dema ku ew bi danûstendin, derketin û nezelaliya cîhana rastîn tê. Hin prensîbên îhtîmalê yên ku di ML de têne bikar anîn îhtîmala şertî, qaîdeya Bayes, îhtîmal û serxwebûn hene. Statîstîk ji me re tedbîrên ku ji bo avakirina modelên ML-ê hewce ne peyda dikin, di nav de navgîn, navîn, veguheztin, dabeşkirin (yekreng, normal, binomial, Poisson), û rêbazên analîzê tevî ceribandina hîpotezê.
2. Bingehên Bernamesaziyê
Pêwîstek din a ML-ê têgihîştina bingehîn a bernamekirinê ye. Ev têgihîştinek dadperwer a strukturên daneyê, di nav de stûn, rêz, rêzikên pir-alî, dar, grafîk, hwd., û algorîtmayan, di nav de lêgerîn, veqetandin, xweşbînkirin, bernamesaziya dînamîkî, hwd.
Zimanê xwe hilbijêrin
Mandî me zimanên bernamenûs, ya çêtirîn ku ji bo ML fêr bibe Python e ku li dû Java ye. Ev ji ber ku Python di warê koda berdest, çarçove û arîkariya civakê de xwedan piştevaniya herî mezin a serhêl e.
IDE-ya xwe nas bikin
Pêngava paşîn ev e ku hûn xwe bi Jîngehek Pêşkeftina Yekgirtî (IDE) nas bikin. Ji ber ku em mîqdarên pir mezintir dane destê xwe IDE-ya we nikare bibe navgînek Hêza Fermandariyê (CLI) lêbelê amûrek mîna Visual Studio Code an Jupyter Notebook. Mîna Python, Jupyter xwedan piştevaniya serhêl a herî mezin e û ji hêla gelek mamosteyên ML ve ji bo mebestên perwerdehiyê jî tê bikar anîn.
Pirtûkxaneyan fêm bikin
Pirtûkxane berhevokek çavkaniyan in ku hewce ne ku berî ku bikar bînin di bernameyekê de werin veguheztin. Gelek pirtûkxaneyên ML yên mîna TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, hwd hene. Ji bo Endezyarek ML girîng e ku ji ML û pirtûkxaneyên hilgirtina daneyan baş têgihiştinek hebe ku bernamekirinê hêsantir û înteraktîftir bike.
3. Data Modeling û Nirxandina
Yek ji beşên bingehîn ên ML-ê pêvajoya nirxandina strukturên bingehîn ên danehevek diyarkirî ye ku ji bo dîtina qalibên kêrhatî, ango girêdan, kom, vektorên taybetmendiyê. Di heman demê de pêdivî ye ku em taybetmendiyên mînakên daneyê jî di nav de paşveçûn, dabeşkirin, û tespîtkirina anomalî pêşbînî bikin. Pêdivî ye ku Endezyarek ML bikaribe modelek diyarkirî bi karanîna metrîk û stratejiyek rastbûnê binirxîne.
4. Sepandina Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê
Parçeyek din a bingehîn a ML ev e ku meriv bikaribe algorîtmayên ML bicîh bîne. Hêjayî gotinê ye ku avakirina modela xwe ne asayî ye ji ber ku hejmarek model û pêkanînên ML berê di pirtûkxaneyên mîna Keras û scikit-learn de hene. Lêbelê, sepandina van modelan bi awayê herî bi bandor û li gorî databasê hem jêhatîbûn û hem jî astek baş a têgihîştina modelên ML bi gelemperî hewce dike.
Endezyarek ML di heman demê de pêdivî ye ku hay ji avantaj û dezawantajên nêzîkatiyên cihêreng û pirsgirêkên mimkun ên mîna zêdebûn, kêmasib, beralîbûn, û pirsgirêkên cûdabûnê hebe.
5. Torên Neuralî ava bikin
Torên Neuralî (NN) beşek bin-qada ML-yê ne ku wekî tê zanîn Fêrbûna Kûr û dema ku ew tê ser jêhatîyên bingehîn ên ML-ê hewcedariyek berfirehtir in. Lêbelê, di serîlêdanên pratîkî yên ML de, em hewce ne ku hin têgihîştina NN-an hebin da ku ji bo pergalên meyên AI-ê modelên bihêztir biafirînin.
NN ji qat û neuronan bikar tîne da ku modelên ML-ya hêzdar biafirîne. Endezyarek ML pêdivî ye ku bikaribe NN-an ava bike, perwerde bike, rast bike û ceribandin.
Xelasî
Divê hûn niha baş fêm bikin ka kî Fêrbûna Machine Endezyar in, ew çi dikin, û çi jêhatîbûn hewce ne ku hûn rêwîtiya xwe dest pê bikin. Pêdivî ye ku hûn bi îhtîmal, analîzên îstatîstîkî, bername, modelkirina daneyan, serîlêdanên algorîtmayan, û avakirina torên neuralî ji bo avakirina çareseriyên hêzdar ên AI û ML.
Di şîroveyan de ji me re agahdar bikin ka gotar arîkar bû û hûn difikirin ku jêhatiya herî girîng a ji bo bibin Endezyarek ML-ya jêhatî çi ye.
Leave a Reply