Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Ҷаҳон аз ҳисоби зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинсозӣ, ки ба ҳама паҳлӯҳои ҳаёти ҳаррӯзаи мо таъсир мерасонад, зуд тағйир меёбад.
Аз ёрдамчиёни овозӣ, ки аз NLP ва омӯзиши мошинсозӣ истифода мебаранд, то таъини таъинот, ҷустуҷӯи рӯйдодҳо дар тақвими мо ва навохтани мусиқӣ ба дастгоҳҳое, ки то ҳадде дақиқанд, ки онҳо эҳтиёҷоти моро пеш аз он ки мо онҳоро баррасӣ кунем, пешгӯӣ кунанд.
Компютерҳо метавонанд бо ёрии алгоритмҳои омӯзиши мошинҳо шоҳмот бозӣ кунанд, ҷарроҳӣ кунанд ва ба мошинҳои донотар ва ба одам монандтар шаванд.
Мо дар замони пешрафти пайвастаи технологӣ қарор дорем ва бо дидани он ки компютерҳо бо мурури замон чӣ гуна инкишоф ёфтаанд, мо метавонем дар бораи он чизе ки дар оянда рӯй хоҳад дод, пешгӯӣ кунем.
Демократиконии воситахо ва усулхои хисоббарорй яке аз чихатхои асосии ин революция мебошад, ки ба назар намоён аст. Олимони маълумот дар давоми панч соли охир бо рохи бемайлон чорй намудани усулхои пеш-кадам компютерхои пуриктидори маълумот-ро ба вучуд оварданд. Натиҷаҳо ҳайратоваранд.
Дар ин мақола мо ба таври муфассал дида мебароем омӯзиши машқҳо алгоритмҳо ва ҳамаи вариантҳои онҳо.
Пас, алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ чист?
Равише, ки системаи AI барои иҷрои вазифаи худ истифода мебарад - умуман, пешгӯии арзишҳои баромад аз маълумоти воридшуда - ҳамчун алгоритми омӯзиши мошин маълум аст.
Алгоритм омӯзиши мошинсозӣ равандест, ки маълумотро истифода мебарад ва барои сохтани моделҳои омӯзиши мошинсозӣ, ки барои истеҳсол омодаанд, истифода мешавад. Агар омӯзиши мошинсозӣ қаторе бошад, ки кореро иҷро мекунад, пас алгоритмҳои омӯзиши мошинҳо локомотивҳое мебошанд, ки корро дар баробари ҳаракат мекунанд.
Беҳтарин равиши омӯзиши мошинсозӣ барои истифода аз мушкилоти тиҷорате, ки шумо кӯшиши ҳал кардан мехоҳед, навъи маҷмӯаи маълумоте, ки шумо истифода мебаред ва захираҳои мавҷудаатон муайян карда мешавад.
Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ онҳое мебошанд, ки маҷмӯи маълумотро ба модел табдил медиҳанд. Вобаста аз навъи мушкилоте, ки шумо кӯшиши посух додан мехоҳед, қудрати коркарди дастрас ва намуди маълумоте, ки шумо доред, алгоритмҳои омӯзиши назоратӣ, беназоратӣ ё тақвиятдиҳанда метавонанд хуб кор кунанд.
Пас, мо дар бораи омӯзиши назоратӣ, беназоратӣ ва такмилдиҳӣ сӯҳбат кардем, аммо онҳо чист? Биёед онҳоро таҳқиқ кунем.
Омӯзиши назоратшаванда, беназоратӣ ва таҳким
Омӯзиши назоратӣ
Дар омӯзиши назоратшаванда, модели AI дар асоси вуруди пешниҳодшуда ва нишонае, ки натиҷаи пешбинишударо ифода мекунад, таҳия карда мешавад. Дар асоси воридот ва натиҷаҳо, модел муодилаи харитасозӣ таҳия мекунад ва бо истифода аз он муодилаи харитасозӣ, нишони воридотро дар оянда пешгӯӣ мекунад.
Фарз мекунем, ки мо бояд моделеро эҷод кунем, ки саг ва гурбаро фарқ карда тавонад. Якчанд аксҳои гурбаҳо ва сагҳо ба модел бо тамғакоғазҳо ворид карда мешаванд, ки нишон медиҳанд, ки онҳо гурба ё саг мебошанд, то моделро омӯзонанд.
Модел кӯшиш мекунад, ки муодилаеро, ки тамғакоғазҳои аксҳои воридотӣ ба ин тасвирҳо доранд, муқаррар кунад. Ҳатто агар модел ҳеҷ гоҳ ин тасвирро қаблан надида бошад ҳам, пас аз омӯзиш метавонад муайян кунад, ки он аз гурба аст ё саг.
Омӯзиши беназорат
Омӯзиши беназорат омӯзиши модели AI-ро танҳо дар бораи воридот бидуни тамғагузорӣ дар бар мегирад. Модел маълумоти воридшударо ба гурӯҳҳо бо хусусиятҳои ба ҳам алоқаманд тақсим мекунад.
Пас аз он тамғаи ояндаи воридот вобаста аз он, ки атрибутҳои он ба яке аз таснифҳо то чӣ андоза мувофиқат мекунанд, пешгӯӣ карда мешавад. Вазъиятеро дида мебароем, ки мо бояд як гурӯҳи тӯбҳои сурх ва кабудро ба ду категория тақсим кунем.
Фарз мекунем, ки хусусиятҳои дигари тӯбҳо, ба истиснои ранг, якхелаанд. Дар асоси он, ки чӣ тавр он тӯбҳоро ба ду синф тақсим карда метавонад, модел хусусиятҳоеро меҷӯяд, ки байни тӯбҳо фарқ мекунанд.
Ду кластери тӯбҳо - яке кабуд ва дигаре сурх - вақте ҳосил мешавад, ки тӯбҳо аз рӯи рангашон ба ду гурӯҳ тақсим мешаванд.
Омӯзиши таҳким
Дар омӯзиши таҳким, модели AI мекӯшад, ки фоидаи умумиро тавассути амал то ҳадди имкон ба даст орад, то дар шароити мушаххас. Алоқа дар бораи натиҷаҳои қаблии он ба модел кӯмак мекунад, ки омӯхта шавад.
Дар бораи сенария фикр кунед, вақте ки ба робот дастури интихоби масир байни нуқтаҳои А ва В дода мешавад. Робот аввал яке аз курсҳоро интихоб мекунад, зеро он таҷрибаи қаблӣ надорад.
Робот дар масири тайкардааш маълумот мегирад ва аз он дониш мегирад. Робот метавонад барои ислоҳи мушкилот дар дафъаи оянда, ки бо як ҳолати шабеҳ дучор шавад, воридотро истифода барад.
Масалан, агар робот варианти В-ро интихоб кунад ва мукофот гирад, ба монанди фикру мулоҳизаҳои мусбӣ, вай ин дафъа мефаҳмад, ки бояд роҳи В-ро интихоб кунад, то мукофоташро зиёд кунад.
Ҳоло дар ниҳоят он чизест, ки шумо ҳама интизоред, ин алгоритмҳост.
Алгоритмҳои асосии омӯзиши мошинҳо
1. Регрессияи хатӣ
Соддатарин равиши омӯзиши мошинсозӣ, ки аз омӯзиши назоратӣ дур мешавад, регрессияи хатӣ мебошад. Бо дониш аз тағирёбандаҳои мустақил, он асосан барои ҳалли масъалаҳои регрессия ва эҷоди пешгӯиҳо дар бораи тағирёбандаҳои вобастаи доимӣ истифода мешавад.
Ҷустуҷӯи хатти мувофиқтарин, ки метавонад дар пешгӯии натиҷа барои тағирёбандаҳои пайвастаи пайваста кӯмак кунад, ҳадафи регрессияи хатӣ мебошад. Нархи хона, синну сол ва музди меҳнат баъзе намунаҳои арзишҳои доимӣ мебошанд.
Моделе, ки бо номи регрессияи оддии хатӣ маълум аст, барои ҳисоб кардани ассотсиатсия байни як тағирёбандаи мустақил ва як тағирёбандаи вобаста хати ростро истифода мебарад. Дар регрессияи сершумори хатӣ зиёда аз ду тағирёбандаи мустақил мавҷуд аст.
Модели регрессияи хатӣ чор фарзияи асосиро дорад:
- Хатӣ: Байни X ва миёнаи Y алоқаи хатӣ мавҷуд аст.
- Ҳомоскедатикӣ: Барои ҳар як арзиши X, фарқияти боқимонда якхела аст.
- Истиқлолият: Мушоҳидаҳо аз ҷиҳати мустақилият аз ҳамдигар мустақиланд.
- Муқаррарӣ: Вақте ки X собит аст, Y одатан тақсим карда мешавад.
Регрессияи хатӣ барои маълумоте, ки аз рӯи хатҳо ҷудо карда мешаванд, ба ҳайрат меорад. Он метавонад бо истифода аз усулҳои регуляризатсия, тасдиқи байниҳамдигарӣ ва кам кардани андозагирӣ аз ҳад зиёд мувофиқат кунад. Бо вуҷуди ин, ҳолатҳое ҳастанд, ки муҳандисии васеъ талаб карда мешавад, ки баъзан метавонад боиси аз ҳад зиёд ва садо гардад.
2. Регресси логистика
Регрессияи логистикӣ як усули дигари омӯзиши мошинист, ки аз омӯзиши назоратшаванда дур мешавад. Истифодаи асосии он тасниф аст, дар ҳоле ки он метавонад барои мушкилоти регрессия низ истифода шавад.
Регрессияи логистикӣ барои пешгӯии тағирёбандаи вобастаи категориявӣ бо истифода аз иттилоот аз омилҳои мустақил истифода мешавад. Ҳадаф тасниф кардани натиҷаҳост, ки танҳо аз 0 то 1 афтода метавонанд.
Маҷмӯи вазншудаи воридот бо функсияи сигмоид коркард карда мешавад, функсияи фаъолсозӣ, ки арзишҳоро байни 0 ва 1 табдил медиҳад.
Асоси регрессияи логистикӣ баҳодиҳии эҳтимолии ҳадди аксар, усули ҳисоб кардани параметрҳои тақсимоти эҳтимолии эҳтимолӣ бо додаҳои мушаххаси мушоҳидашуда мебошад.
3. Дарахти қарорҳо
Усули дигари омӯзиши мошинсозӣ, ки аз омӯзиши назорат ҷудо мешавад, дарахти қарор аст. Ҳам барои масъалаҳои тасниф ва ҳам регрессия равиши дарахти қарорро метавон истифода бурд.
Ин асбоби қабули қарор, ки ба дарахт шабоҳат дорад, барои нишон додани натиҷаҳо, хароҷот ва оқибатҳои ояндаи амалҳо намояндагиҳои визуалиро истифода мебарад. Бо тақсим кардани маълумот ба қисмҳои алоҳида, идея ба зеҳни инсон монанд аст.
Маълумот ба қисмҳои алоҳида тақсим шудааст, то он даме, ки мо онро ҷамъ карда тавонем. Ҳадафи асосии дарахти қарорҳо сохтани модели омӯзишӣ мебошад, ки метавонад барои пешгӯии синфи тағирёбандаи ҳадаф истифода шавад. Арзишҳои гумшуда метавонанд ба таври худкор бо истифода аз дарахти қарорҳо коркард карда шаванд.
Талабот барои рамзгузории якдафъаина, тағирёбандаҳои мукаммал ё дигар қадамҳои пеш аз коркарди додаҳо вуҷуд надорад. Он ба он маъно сахт аст, ки ба он илова кардани маълумоти тоза душвор аст. Агар шумо маълумоти иловагии тамғагузориро дошта бошед, шумо бояд дарахтро дар тамоми маҷмӯи додаҳо аз нав омӯзед.
Дар натиҷа, дарахтони қарорҳо барои ҳама гуна барномае, ки тағироти динамикии моделро талаб мекунанд, интихоби бад мебошанд.
Вобаста аз намуди тағирёбандаи мақсаднок, дарахтони қарор ба ду намуд тақсим мешаванд:
- Тағйирёбандаи категориявӣ: Дарахти қарор, ки дар он тағирёбандаи ҳадаф категорияӣ аст.
- Тағйирёбандаи доимӣ: Дарахти қарор, ки дар он тағирёбандаи ҳадаф Давомнок аст.
4. Ҷангали тасодуфӣ
Усули тасодуфии ҷангал як усули навбатии омӯзиши мошин мебошад ва як алгоритми омӯзиши мошинҳои назоратшаванда мебошад, ки дар масъалаҳои тасниф ва регрессия васеъ истифода мешавад. Он инчунин усули ба дарахт асосёфта мебошад, ки ба дарахти қарор монанд аст.
Ҷангалҳои дарахтон ё бисёр дарахтони тасмимгиранда бо усули тасодуфии ҷангал барои қабули қарорҳо истифода мешаванд. Ҳангоми коркарди вазифаҳои таснифкунӣ, усули тасодуфии ҷангал тағирёбандаҳои категорияиро ҳангоми коркарди вазифаҳои регрессия бо маҷмӯи додаҳо, ки дорои тағирёбандаҳои доимӣ мебошанд, истифода мебурд.
Ансамбль ё омезиши бисёр моделҳо он чизест, ки усули тасодуфии ҷангал иҷро мекунад, яъне пешгӯиҳо на танҳо як гурӯҳи моделҳоро истифода мебаранд.
Қобилияти истифодаи ҳам барои тасниф ва ҳам мушкилоти регрессия, ки аксарияти системаҳои муосири омӯзиши мошинро ташкил медиҳанд, бартарии асосии ҷангали тасодуфӣ мебошад.
Аз ҷониби Ensemble ду стратегияи гуногун истифода мешавад:
- Халтабандӣ: Бо ин кор, барои маҷмӯи маълумотҳои омӯзишӣ маълумоти бештар тавлид мешавад. Барои кам кардани фарқият дар пешгӯиҳо, ин кор анҷом дода мешавад.
- Баландбардорӣ раванди муттаҳид кардани донишомӯзони заиф бо донишомӯзони қавӣ тавассути сохтани моделҳои пайдарпай мебошад, ки дар натиҷа модели ниҳоӣ бо дақиқии ҳадди аксар ба вуҷуд меояд.
5. Наив Байес
Масъалаи таснифоти бинарӣ (ду синф) ва бисёрсинфӣ метавонад бо истифода аз техникаи Naive Bayes ҳал карда шавад. Вақте ки усул бо истифода аз арзишҳои вуруди дуӣ ё категория шарҳ дода мешавад, фаҳмидани он осонтар аст. Тахмине, ки таснифгари Naive Bayes кардааст, ин аст, ки мавҷудияти як хусусият дар синф ба мавҷудияти ягон хусусияти дигар дахл надорад.
Формулаи боло нишон медиҳад:
- P (H): Эҳтимолияти дуруст будани гипотезаи H. Эҳтимолияти қаблӣ ин номида мешавад.
- P(E): Эҳтимолияти далелҳо
- P(E|H): Эҳтимолияти тасдиқи гипотеза бо далелҳо.
- P(H|E): Эҳтимолияти дуруст будани гипотеза, бо назардошти далелҳо.
Таснифи Наиве Байес ҳангоми муайян кардани эҳтимолияти натиҷаи муайян ҳар яке аз ин хусусиятҳоро ба инобат мегирад, ҳатто агар ин атрибутҳо бо ҳам пайваст бошанд. Модели соддаи Байесӣ сохтан содда ва барои маҷмӯи додаҳои калон самаранок аст.
Маълум аст, ки ҳатто аз усулҳои мураккабтарини гурӯҳбандӣ беҳтар иҷро мекунад, дар ҳоле ки асосӣ. Ин маҷмӯи алгоритмҳост, ки ҳама ба теоремаи Байес асос ёфтаанд, на як усули ягона.
6. К-Наздиктарин ҳамсояҳо
Техникаи K-наздиктарин ҳамсояҳо (kNN) як зермаҷмӯи омӯзиши мошинҳои назоратшаванда мебошад, ки метавонад барои ҳалли масъалаҳои тасниф ва регрессия истифода шавад. Алгоритми KNN тахмин мекунад, ки объектҳои муқоисашавандаро дар наздикӣ пайдо кардан мумкин аст.
Ман онро ҳамчун ҷамъомади шахсони ҳамфикр ба ёд меорам. kNN аз идеяи монандӣ байни дигар нуқтаҳои додаҳо бо истифода аз наздикӣ, наздикӣ ё масофа бартарӣ медиҳад. Барои нишон додани маълумоти ноаён дар асоси наздиктарин нуқтаҳои мушоҳидашаванда, усули математикӣ барои муайян кардани ҷудоӣ байни нуқтаҳо дар график истифода мешавад.
Шумо бояд масофаи байни нуқтаҳои маълумотро муайян кунед, то ки наздиктарин нуқтаҳои муқоисашавандаро муайян кунед. Барои ин ченкуниҳои масофа ба монанди масофаи Евклид, масофаи Хэминг, масофаи Манҳеттен ва масофаи Минковскиро истифода бурдан мумкин аст. К ҳамчун рақами ҳамсояи наздиктарин маълум аст ва он аксар вақт рақами тоқ аст.
KNN метавонад ба мушкилоти тасниф ва регрессия татбиқ карда шавад. Пешгӯие, ки вақте ки KNN барои масъалаҳои регрессия истифода мешавад, ба миёна ё миёнаравии ҳодисаҳои шабеҳи K асос ёфтааст.
Натиҷаи алгоритми таснифот дар асоси KNN метавонад ҳамчун синф бо басомади баландтарин дар байни ҳодисаҳои ба ҳам монанд муайян карда шавад. Ҳар як мисол аслан барои синфи худ овоз медиҳад ва пешгӯӣ ба синфе тааллуқ дорад, ки бештари овозҳоро мегирад.
7. К-маъно дорад
Ин як усули омӯзиши беназорат аст, ки масъалаҳои кластерро ҳал мекунад. Маҷмӯи додаҳо ба миқдори муайяни кластерҳо тақсим карда мешаванд - биёед онро K бигӯем - тавре ки нуқтаҳои додаҳои ҳар як кластер яксон ва аз дигар кластерҳо фарқ мекунанд.
K-маънои методологияи кластерӣ:
- Барои ҳар як кластер, алгоритми K-means k центроид ё нуқтаҳоро интихоб мекунад.
- Бо наздиктарин центроидҳо ё кластерҳои K, ҳар як нуқтаи маълумот кластерро ташкил медиҳад.
- Ҳоло, вобаста ба аъзоёни кластер, ки аллакай ҳузур доранд, центроидҳои нав истеҳсол карда мешаванд.
- Масофаи наздиктарин барои ҳар як нуқтаи маълумот бо истифода аз ин центроидҳои навшуда ҳисоб карда мешавад. То он даме, ки центроидҳо тағир наёбанд, ин раванд такрор мешавад.
Он зудтар, боэътимодтар ва осонтар фаҳмида мешавад. Агар мушкилот вуҷуд дошта бошанд, мутобиқсозии k-воситаҳо ислоҳҳоро содда мекунад. Вақте ки маҷмӯаҳои додаҳо аз ҳамдигар фарқ мекунанд ё хуб ҷудо шудаанд, натиҷаҳо беҳтаринанд. Он маълумотҳои номунтазам ё берунро идора карда наметавонад.
8. Дастгирии мошинҳои векторӣ
Ҳангоми истифодаи техникаи SVM барои тасниф кардани додаҳо, маълумоти хом ҳамчун нуқтаҳо дар фазои n-ченака нишон дода мешаванд (дар он ҷо n шумораи хусусиятҳои шумост). Пас маълумотро ба осонӣ тасниф кардан мумкин аст, зеро арзиши ҳар як хусусият ба координатаи мушаххас пайваст карда мешавад.
Барои ҷудо кардани маълумот ва ба график гузоштани онҳо, хатҳои бо номи таснифкунандагонро истифода баред. Ин равиш ҳар як нуқтаи маълумотро ҳамчун нуқта дар фазои n-ченака тасвир мекунад, ки дар он n шумораи хусусиятҳое, ки шумо доред ва арзиши ҳар як хусусият арзиши координатаи мушаххас аст.
Ҳоло мо як сатреро пайдо хоҳем кард, ки маълумотро ба ду маҷмӯи додаҳо тақсим мекунад, ки ба таври гуногун гурӯҳбандӣ шудаанд. Масофаҳо аз нуқтаҳои наздиктарин дар ҳар ду гурӯҳ дуртарин аз ҳам дар ин хат хоҳанд буд.
Азбаски ду нуқтаи наздиктарин аз хати дар боло овардашуда дуртаранд, хате, ки маълумотро ба ду гурӯҳ тақсим мекунад, ки ба таври гуногун гурӯҳбандӣ шудаанд, хати миёна мебошад. Таснифи мо ин хат аст.
9. Камшавии андоза
Бо истифода аз равиши коҳиши андозагирӣ, маълумоти омӯзишӣ метавонад тағирёбандаҳои вуруди камтар дошта бошад. Ба ибораи оддӣ, он ба раванди кам кардани андозаи маҷмӯи хусусиятҳои шумо дахл дорад. Биёед тасаввур кунем, ки маҷмӯи додаҳои шумо 100 сутун дорад; кам кардани андозагирӣ ин миқдорро то 20 сутун кам мекунад.
Модел ба таври худкор мукаммалтар мешавад ва бо афзоиши шумораи хусусиятҳо хатари аз ҳад зиёд фишурданро дорад. Мушкилоти калонтарини кор бо додаҳо дар андозаҳои калон он чизест, ки "лаънати андозагирӣ" маълум аст, ки вақте ки маълумоти шумо шумораи аз ҳад зиёди хусусиятҳоро дар бар мегирад.
Барои кам кардани андозагирӣ, унсурҳои зеринро метавон истифода бурд:
- Барои дарёфт ва интихоби хусусиятҳои мувофиқ, интихоби хусусият истифода мешавад.
- Бо истифода аз хусусиятҳои мавҷуда, муҳандисии хусусият дастӣ хусусиятҳои нав эҷод мекунад.
хулоса
Омӯзиши мошинҳои беназорат ё назоратшаванда ҳарду имконпазир аст. Омӯзиши назоратшавандаро интихоб кунед, агар маълумоти шумо кам фаровон бошад ва барои омӯзиш хуб нишон дода шавад.
Маҷмӯаҳои бузурги маълумот аксар вақт бо истифода аз омӯзиши беназорат натиҷаҳои беҳтарро иҷро мекунанд ва ба даст меоранд. Омӯзиши тозагӣ усулҳо беҳтар аст, агар шумо ҷамъоварии маълумоти калон дошта бошед, ки ба осонӣ дастрас бошад.
Омӯзиши тақвият ва омӯзиши таҳкими амиқ баъзе мавзӯъҳое мебошанд, ки шумо омӯхтаед. Хусусиятҳо, истифода ва маҳдудиятҳои шабакаҳои нейрон ҳоло барои шумо равшананд. Ниҳоят, аммо на камтар аз он, вақте ки сухан дар бораи сохтани забони худ омад, шумо имконоти забонҳои гуногуни барномасозӣ, IDE ва платформаҳоро баррасӣ кардед. моделҳои омӯзиши мошинҳо.
Чизи навбатӣ, ки шумо бояд анҷом диҳед, ин аст, ки ба омӯзиш ва истифодаи ҳар як омӯзиши машқҳо равиш. Ҳатто агар мавзӯъ васеъ бошад ҳам, агар шумо ба умқи он таваҷҷӯҳ кунед, ҳар мавзӯъро дар чанд соат фаҳмидан мумкин аст. Ҳар як мавзӯъ аз дигарон ҷудо аст.
Шумо бояд дар як вақт дар бораи як масъала фикр кунед, онро омӯзед, онро дар амал татбиқ кунед ва барои татбиқи алгоритм(ҳо) дар он забони дилхоҳатонро истифода баред.
Дин ва мазҳаб