Мо шоҳиди инқилоби бузурги AI ҳастем!
Ҳар рӯз мо як барномаи нав мегирем, ки дорои қобилиятҳои аҷиб аст. Бо бисёр барномаҳо ва барномаҳое, ки AI ва омӯзиши мошинро истифода мебаранд, ба ҳаёти мо ворид мешаванд; мо бояд вақти бештареро дар бораи инҳо омӯзем.
Дар ин мақола мо таҳқиқ хоҳем кард омӯзиши машқҳо муфассал. Инчунин, мо махсусан ба мавзӯъҳои омӯзиши мошинсозӣ ва хулосабарорӣ тамаркуз хоҳем кард.
Биёед бо асосҳо оғоз кунем.
Омӯзиши мошинӣ чист?
Бисёр вақт мо мебинем, ки истилоҳҳои "омӯзиши мошин" ва "зеҳни сунъӣ" якҷоя истифода мешаванд. Пас, биёед аввал онро равшан кунем. Омӯзиши мошинсозӣ як бахши зеҳни сунъӣ мебошад. Он алгоритмҳои омӯзиширо барои тавлиди пешгӯиҳо ё интихоби ба маълумот асосёфта дар бар мегирад.
Ғайр аз он, он ба системаҳо имкон медиҳад, ки кори худро ба таври худкор дар асоси таҷрибаҳои гузашта баланд бардоранд.
иктишофї сунъӣ, аз тарафи дигар, тақлид ба ақли инсон аст. Ҳамин тариқ, компютерҳо барои фикр кардан ва амал кардан мисли одамон пешбинӣ шудаанд. Он якчанд зерсоҳаҳоро дар бар мегирад, ба монанди омӯзиши мошинсозӣ, биниши компютерӣ ва коркарди забони табиӣ.
Таҳияи моделҳои омӯзиши мошинсозӣ
Модели омӯзиши мошин як алгоритм аст. Мо ин алгоритмҳоро барои ба таври худкор баланд бардоштани самаранокӣ тавассути омӯзиши маълумот эҷод мекунем. Мо онҳоро барои тафтиши маълумоти воридотӣ, пешгӯии натиҷаҳои оянда ё қабули қарорҳо истифода мебарем.
Як мисол меорем. Барои тасниф кардани аксҳо ҳамчун гул ё гурба, моделро барои муайян кардани тасвирҳо омӯхтан мумкин аст.
Ва он метавонад муайян кунад, ки расм гул аст ё гурба. Принсипи асосии омӯзиши мошинсозӣ дар он аст, ки кори модел бояд пайваста такмил дода шавад. Он бояд ба тағирёбии параметрҳои додаҳо хуб муносибат кунад.
Мо асосан ин омӯзиши омӯзиши мошинро иҷро мекунем Дафтарчаи Юпитер, ки як воситаи афсонавӣ барои лоиҳаи ҳама гуна маълумот мебошад.
Омӯзиши модел
Раванди таълими алгоритм барои тавлиди пешгӯиҳо ё андешидани амалҳо дар асоси маълумоти воридотӣ ҳамчун "омӯзиш" номида мешавад. Ҳангоми омӯзиш, параметрҳои система тағир дода мешаванд, то алгоритм кор кунад. Дар ниҳоят, мо кӯшиш мекунем, ки дар бораи маълумоти нав пешгӯиҳои дақиқ ба даст орем.
Назорат ва омӯзиши беназорат ду категорияи асосии омӯзиши мошинсозӣ мебошанд.
Омӯзиши назоратӣ
Маҷмӯи додаҳои нишондодашуда барои омӯзиши алгоритм дар омӯзиши назорат истифода мешавад. Дар ин намуди омӯзиши мошин, натиҷаи интизоршуда барои ҳар як вуруд муайян карда мешавад. Алгоритм дар бораи маълумоти тоза пешгӯиҳо мекунад. Инчунин, он бо истифода аз ин маълумот робитаҳои байни воридот ва баромадҳоро меомӯзад.
Азбаски модел назорат мекунад, ки натиҷаҳои дилхоҳ бояд чӣ гуна бошад, ин навъи омӯзиш ҳамчун "назоратшаванда" номида мешавад.
Барномаҳо ба монанди шинохти сухан, таснифи тасвир, ва коркарди забони табиӣ ҳама омӯзиши назоратшавандаро истифода мебаранд. Дар ин барномаҳо, алгоритм дар маҷмӯаҳои додаҳои калонҳаҷм омӯзонида мешавад. Аз ин рӯ, мо метавонем маълумоти тоза ва ғайричашмдоштро пешгӯӣ кунем.
Инчунин, харитасозии вуруд ба баромад бояд то ҳадди имкон дақиқ бошад.
Ҷустуҷӯи харитасозии дақиқтарин байни воридот ва натиҷаҳо ҳадафи омӯзиши таҳти назорат аст.
Омӯзиши беназорат
Омӯзиши беназорат як зермаҷмӯи омӯзиши мошинист. Мо алгоритмро дар маҷмӯи додаҳои номбаршуда таълим медиҳем. Ҳамин тариқ, моделҳо метавонанд намунаҳо ё таносуби маълумотро муайян кунанд. Ба мо лозим нест, ки мушаххасан муайян кунем, ки натиҷаҳо бояд чӣ гуна бошанд. Ин навъи омӯзиш ҳамчун "бе назорат" номида мешавад. Сабаб дар он аст, ки модел ҳеҷ гуна роҳнамоии возеҳро дар бораи он ки натиҷаҳо бояд бошанд, қабул намекунад.
Барномаҳо ба монанди кашфи аномалия, кластерсозӣ ва кам кардани андозагирӣ омӯзиши беназоратро талаб мекунанд. Дар ин барномаҳо, алгоритм бояд намунаҳо ё таносуби маълумотро эътироф кунад. Ва он бидуни дастури возеҳ пас аз омӯзонидани намунаи маълумоти тамғанашуда.
Омӯзиши беназорат ба кашфи намунаҳо ё сохторҳои пинҳоншуда нигаронида шудааст. Мо метавонем онро дар вазифаҳои гуногун истифода барем, ба монанди фишурдани маълумот ё гурӯҳбандии чизҳои шабеҳ.
Оптимизатсияи омӯзиши мошинҳо
Раванди оптимизатсия дар сохтани модели омӯзиши мошинсозӣ муҳим аст. Мақсади оптимизатсия кам кардани фарқияти байни пешгӯиҳои модел ва арзишҳои воқеӣ дар маълумоти омӯзишӣ мебошад.
Ин раванд ба модел дар омӯхтани робитаи байни воридот ва натиҷаҳо кӯмак мекунад. Ҳамин тариқ, мо метавонем пешгӯиҳои дақиқтаринро ба даст орем.
Бо кам кардани хатогӣ, модел метавонад ба маълумоти нав, ки қаблан номаълум аст, беҳтар аст. Ҳамин тариқ, он метавонад пешгӯиҳои боэътимод ва боэътимодтар кунад.
Дар омӯзиши мошинсозӣ, раванди оптимизатсия бо истифода аз алгоритмҳо ба монанди пастшавии градиент анҷом дода мешавад. Ҳамин тавр, алгоритми мо пайваста параметрҳоро то ҳадди ақалл кардани хатогӣ танзим мекунад. Тартиби оптимизатсия барои дақиқ будани пешгӯиҳои модел зарур аст.
Маҷмӯаи таълимии Machine Learning
Маҷмӯи додаҳои омӯзишӣ маҷмӯи маълумотест, ки барои омӯзиши а модели омӯзиши мошин. Мо моделро дар бораи чӣ гуна тавлид кардани пешгӯиҳо тавассути намоиш додани мисолҳои воридот ва натиҷаҳо таълим медиҳем. Дар асоси ин маълумоти омӯзишӣ, модел параметри худро тағир медиҳад.
Аз ин рӯ, дурустии пешгӯиҳои он бо истифода аз маҷмӯи додаҳои мушаххас, маҷмӯи тасдиқкунӣ арзёбӣ мешавад.
Маҷмӯи маълумоти омӯзишӣ бояд мушкилоти ҳалшавандаро инъикос кунад. Ва он бояд маълумоти кофӣ дошта бошад, то моделро ба таври кофӣ омӯзонад. Пешгӯиҳои модел метавонад нодуруст бошад, агар маҷмӯи маълумоти омӯзишӣ хеле хурд бошад.
Ё, он метавонад хеле намояндагӣ набошад. Дар натиҷа, коркарди васеи пешакии маҷмӯи маълумотҳои омӯзишӣ як талабот аст. Аз ин рӯ, мо кафолат дода метавонем, ки модел муваффақияти баландтарин дорад.
Намунаи омӯзиш:
Барои фахмидани процесси таълим мисол меорем.
Дар ин мисол, мо фарз мекунем, ки мо маҷмӯи додаҳо бо номи "music.csv" дорем. Он дорои арзишҳои ҷинс, синну сол ва жанр аст. Аз ин рӯ, он пешгӯӣ мекунад, ки шахс кадом жанри мусиқиро аз рӯи синну сол ва ҷинсашон гӯш мекунад.
Ин рамзи Python барои омӯзиши оддии мошинсозӣ бо истифода аз китобхонаи scikit-learn аст: Равиши регрессияи логистикӣ дар ин код барои таълим додани модел дар маълумот ва сипас баҳодиҳии дақиқии он дар маълумоти санҷишӣ истифода мешавад.
Маълумот дар аввал ба чаҳорчӯбаи додаҳои пандаҳо пеш аз тақсим шудан ба хусусиятҳо (X) ва ҳадафҳо (Y) (y) гузошта мешавад. Пас аз он, маълумот ба маҷмӯи омӯзишӣ ва санҷишӣ тақсим карда мешавад, ки 80% маълумот барои омӯзиш ва 20% барои санҷиш истифода мешавад. Пас аз он, модел пеш аз санҷидани маълумоти санҷишӣ дар бораи маълумоти омӯзишӣ омӯзонида мешавад.
Натиҷа дар омӯзиши мошинсозӣ
Раванди истифодаи модели омӯзонидашуда барои пешгӯиҳо дар бораи маълумоти тоза ҳамчун хулоса номида мешавад.
Ба ибораи дигар гуем, ин истифодаи маълумотест, ки дар рафти таълим гирифта шудааст. Модел маълумоти тоза мегирад ва дар асоси намунаҳое, ки дар маълумоти омӯзиш кашф шудааст, пешгӯӣ ё доварӣ тавлид мекунад.
Пешгӯиҳои модел вобаста ба сифати маълумоти омӯзиш дақиқ хоҳанд буд. Инчунин, он аз меъмории модели интихобшуда ва усулҳое, ки барои таълими модел истифода мешаванд, вобаста хоҳад буд.
Аҳамияти хулосабарорӣ дар барномаҳо
Дар хулоса, мо метавонем ба модел имконият диҳем, ки натиҷаҳоро барои ҳадафи мушаххас таъмин кунад. Инҳо метавонанд фарқ кунанд, ба монанди таснифоти тасвир, коркарди забони табиӣ ё системаҳои тавсия. Дурустии қадами хулоса ба тамоми кори система таъсири мустақим дорад.
Ин барои татбиқи воқеии моделҳои омӯзиши мошинсозӣ дар барномаҳои воқеии ҷаҳон муҳим аст.
Ворид кардани маълумоти нав, номаълум
Раванди хулосабарорӣ дар омӯзиши мошинсозӣ бо илова кардани маълумоти тоза ба модел оғоз меёбад. Ин маълумот бояд пешакӣ коркард карда шавад, то ба формати вуруд, ки барои омӯзиши модел истифода мешавад, мувофиқат кунад.
Пешгӯиҳо дар асоси намунаҳои омӯхташуда
Пас аз он, модел маълумоти воридшударо барои пешгӯиҳо дар асоси намунаҳои омӯхташудаи маълумот истифода мебарад. Дурустии пешгӯиҳо аз сифати маълумоти омӯзишӣ ва усулҳои истифодашуда вобаста аст.
Намунаи хулосабарорӣ:
Мисли мисоли қаблӣ; мо аввал маълумотро таълим медиҳем ва сипас хулосабарориро амалӣ менамоем. Дар ин ҳолат, мо ба ҷои LogisticRegression RandomForestClassifier истифода кардем.
Мо боз бо истифода аз абзори sci-kit-learn дар Python пешгӯиҳо эҷод мекунем. Фарз мекунем, ки мо як моделро таълим додаем ва маҷмӯи додаҳо дорем бо номи санҷиши X, ки мо мехоҳем пешгӯӣ кунем.
Ин код бо истифода аз функсияи пешгӯии модели омӯзонидашуда дар маҷмӯи маълумотҳои санҷишӣ санҷиши X пешгӯӣ мекунад. Пас аз он пешгӯиҳо дар чаҳорчӯбаи додаҳо бо панҷгонаи аввал сабт карда мешаванд.
Омилҳои таъсирбахши натиҷагирӣ
Якчанд унсурҳои муҳим ба иҷрои хулоса дар омӯзиши мошин таъсир мерасонанд.
Суръати марҳилаи хулосабарорӣ
Суръати хулосабарорӣ як нигаронии муҳим аст, зеро он бевосита ба кори система таъсир мерасонад. Вақти зудтари хулосабарорӣ метавонад барои зудтар қабули қарор ё пешгӯӣ имкон диҳад. Инчунин, он фоиданокии моделро зиёд мекунад.
Дурустии пешгӯӣ
Ҷузъи дигари муҳим ин дурустии пешгӯиҳоест, ки ҳангоми хулосабарорӣ сохта шудаанд. Сабаб дар он аст, ки ҳадафи модел таъмин намудани натиҷаҳое мебошад, ки ба қадри имкон ба арзишҳои аслӣ наздик бошанд. Дурустии баромади модел аз сифати маълумоти омӯзиш вобаста аст.
Инчунин, он ба меъмории намунавӣ хеле алоқаманд аст.
Аҳамияти оптимизатсияи марҳилаи хулосабарорӣ
Бо назардошти аҳамияти суръат ва дақиқии хулосабарорӣ, оптимизатсияи раванди хулосабарорӣ барои натиҷаҳои муассир муҳим аст. Ин метавонад стратегияҳоеро дар бар гирад, ба монанди кам кардани андозаи модел. Ё, шумо метавонед суръатбахшии сахтафзорро истифода баред ё равандҳои коркарди додаҳои воридшударо такмил диҳед.
хулоса
Ниҳоят, дар омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиш ва хулосабарорӣ равандҳои муҳим мебошанд. Мо бояд дониш ва малакаи махсус дошта бошем, то онҳоро самаранок амалӣ созем. Омӯзиш ба модел имкон медиҳад, ки пешгӯиҳо кунад, дар ҳоле ки хулоса ба модел имкон медиҳад, ки дар асоси маълумоти тоза пешгӯӣ кунад.
Ҳарду дар муайян кардани муваффақият ва дақиқии модел нақши муҳим мебозанд. Пас, онҳоро дар лоиҳаи навбатии худ дар хотир нигоҳ доред!
Дин ва мазҳаб