Mashinali o'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algortmlari

Mashinali o'qitish turlari. Mashinali o'qitish jarayoning umumiy qadamlari.

Mashinali o'qtish suny intelligence asosiy sohalaridan biri bo'lib, kuyidagicha tariflanishi mumkin:

"Mashinali o'kitysh - bu kompyuter odamlarni o'rganishga harakat qilish va vaqt o'tishi bilan o'z bilimlarini mustakil ravnaq topishi, real duneda kuzatuvlar va o'zaro ta'sirlar ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti. ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar"
Machinada o'qitish (ML) - bu suny intellect nazariyasining bir bwlimi, computer suny intellect yordamida hal qilish zharayoni va usullarini izlashdan iborat.
Machinada o'qitish (ML) - bu berilganlar va chikish ma'lumotlariga asosan computerdaa dastur uchun tayinlangan bo'lib, u an'anaviy dasturda foydalanilishi mumkin.
Machinada o'rganish dehqonchilik yoki bg'dorchilikka o'xshaidi. Uruglar algorithm, ozuka algori ma'lumotlar, bogbon siz, o'simliklar esa dasturdir.
Machinada o'rganishni rivojlantirishi nazarat ostida va nazaratsiz o'qishga bo'linishi mumkin. "O'qituvchi" deganda, odamlarning ma'lumotlarni qayta ishlashga aralashuvi goyasi tushunilady. Nazorat ostida o'kityshda bizda biror narsa va bazi farazlarni bashorat qilish kerak bulgan ma'lumotlar mavzhud bwlsa o'qituvchining zaruriyati mavzhud.
O'qituvchiz o'qiyotganimizda, bizda faqat ma'lumotlar, biz topmoqchi bulgan goya, boshorat va karorlarga yaroqlilar buladi.


Tayanch iboralar. Mashinali o’qitish, murakkab mashinali o’qitish, bir pog’anali mashinali o’qitish va ko’p pog’onali mashinali o’qitish, nisbiy o’lchash, aprior alfavit, etalonsiz tizimlar, etalonli tizimlar, taksonlar, determinallashgan tizimlar, ehtimolli tizimlar, mantiqiy tizimlar, strukturali tizimlar, kombinatsiyalashgan tizimlar, obyektlarni tanib olish, o‘qituvchili o’qitish, o‘qituvchisiz o’qitish, chuqur o’qitish, regressiya, klasterlash, model, testlash, qaror qabul qiluvchi qoida, matritsa, operator, Octave, Matlab, Python, Pandas, NumPy, SciPy, Anaconda, PyCharm, Scikit-learn, Matplotlib, Theano, Keras.