Maşın öyrənməsi, məlumatlardan öyrənən sistemlərin qurulmasına diqqət yetirən süni intellektin (AI) bir qoludur. Təlimatları açıq şəkildə yazdığımız ənənəvi proqramlaşdırmadan fərqli olaraq, maşın öyrənmə modelləri böyük verilənlər toplusundan istifadə etməklə öyrədilir və onlara tapşırığı yerinə yetirmək üçün açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan proqnozlar və ya qərarlar verməyə imkan verir.
Hər hansı bir kompüterin, o cümlədən maşın öyrənməsi üçün istifadə olunanların əsasını ikili dil təşkil edir. Bu, kompüterlərin istifadə etdiyi rabitənin əsas formasıdır və yalnız iki rəqəmdən ibarətdir: 0 və 1. Bu ikili rəqəmlər və ya bitlər maşında verilənlərin emalı imkanlarının ən sadə formasını təmsil edir.
Binary ilə sıx bağlı olan maşın dili ən fundamental proqramlaşdırma dilidir. O, birbaşa kompüterin mərkəzi prosessoru (CPU) tərəfindən yerinə yetirilir. Hər bir təlimat sadə hesab əməliyyatı və ya kompüterin yaddaşı ilə CPU arasında hərəkət əməliyyatı kimi çox xüsusi tapşırıqları yerinə yetirir.
Maşın öyrənməsi kontekstində ikili və maşın dilini başa düşmək alqoritmlərin və modellərin məlumatları necə emal etdiyini və öyrəndiyini başa düşmək üçün çox vacibdir. Məsələn, ən aşağı səviyyədə, maşın öyrənmə modelinin qərar qəbul etmə prosesi, məsələn, e-poçtu spam kimi təsnif etmək və ya spam deyil, nəticədə bir sıra ikili hesablamalara gəlir.
Kompüter sistemlərinin təməl əməliyyatları binar olsa da, maşın öyrənmə əməliyyatları daha mürəkkəbdir. Onlara böyük verilənlər toplusunun idarə edilməsi və işlənməsi, xüsusiyyət seçimi, model təlimi və proqnozlar daxildir. Maşın öyrənmə, daha məhdud və müəyyən bir əhatə dairəsində olsa da, insan idrakını təqlid edən şəkildə məlumatları emal edə və öyrənə bilən alqoritmlərdən istifadə edir.
Maşın öyrənmənin üç əsas növü var:
Nümunə olaraq nəzarətli öyrənməni araşdıraq.
Nəzarət olunan təlimdə model e-poçtları spam və ya spam kimi təsnif etmək üçün öyrədilə bilər. Bu, 'spam' və ya 'spam deyil' kimi etiketlənmiş e-poçtlardan ibarət məlumat dəstinin modelə daxil edilməsini əhatə edir. Model adətən spam e-poçtları ilə əlaqəli olan nümunələri tanımağı öyrənir. Bu verilənlər bazası üzrə təlim keçdikdən sonra model yeni, etiketsiz e-poçtları təsnif etməyə başlaya bilər.
Proses çoxsaylı riyazi və statistik metodları, o cümlədən dəyişənlər arasında əlaqənin təyin olunduğu reqressiya analizini və dəstək vektor maşını (SVM) və ya neyron şəbəkələri kimi təsnifat alqoritmlərini əhatə edir.
Bu üsulların və alqoritmlərin əsasında riyazi ifadələr durur. Məsələn, sadə xətti reqressiya modeli tənliklə təsvir edilə bilər:
\(y = wx + b\)burada \(y\) proqnozlaşdırmağa çalışdığımız hədəf dəyişən, \(x\) xüsusiyyət dəyişəni, \(w\) çəki və \(b\) qərəzdir. Model \(w\) və \(b\) faktiki dəyərlə \(y\) -nin proqnozlaşdırılan dəyəri arasındakı fərqi azaltmaq üçün verilənlər əsasında tənzimləməklə "öyrənir".
Daha mürəkkəb modellərdə, məsələn, neyron şəbəkələrində, riyazi əsaslar optimallaşdırma üçün gradient eniş və öyrənmə üçün geri yayılma kimi anlayışları əhatə edən daha mürəkkəb olur.
Binar və maşın dilini başa düşmək kompüterlərin necə işlədiyini başa düşmək üçün zəmin yaratsa da, maşın öyrənməsi sahəsi bu əsasları aşır. O, məlumatlardan öyrənməyə qadir modellər yaratmaq üçün kompüter elmləri, riyaziyyat və statistikanı birləşdirir. Buraya nitqin tanınması, dillərin tərcüməsi, avtomobil sürmək və s. daxildir.
Bu tapşırıqların mürəkkəbliyinə və inkişaf etmiş təbiətinə baxmayaraq, ən fundamental səviyyədə əməliyyatlar ikili hesablamalar vasitəsilə həyata keçirilir. Bu, təkcə ikili və maşın dillərinin gücünü deyil, həm də maşın öyrənmə texnologiyalarının transformasiya potensialını vurğulayır.
Maşın öyrənməsi səhiyyədən maliyyəyə və ondan kənarda müxtəlif sahələrdə innovativ həllər təklif edərək texnologiya ilə qarşılıqlı əlaqəmizdə əhəmiyyətli irəliləyişi təmsil edir. Məlumatların, alqoritmlərin və hesablama gücünün gücündən istifadə etməklə biz öyrənə, uyğunlaşa və qərarlar qəbul edə bilən sistemlər qura bilirik, avtomatlaşdırma və kəşfiyyat üçün yeni imkanlar açırıq.
Maşın öyrənməsini araşdırmağa davam etdikcə binar və maşın dili kimi təməl anlayışların rolunu qiymətləndirmək vacibdir. İstifadə etdiyimiz modellər və alqoritmlər mürəkkəb və mürəkkəb olsalar da, son nəticədə bu əsas hesablama prinsipləri çərçivəsində fəaliyyət göstərirlər. Bu əsasları başa düşmək təkcə maşın öyrənməsinin necə işlədiyini anlamağa kömək etmir, həm də sadə ikili əməliyyatlardan qabaqcıl AI imkanlarına qədər əlamətdar səyahəti vurğulayır.
Texnoloji təkamülün böyük sxemində maşın öyrənməsi əsas inkişafı təmsil edir, ağıllı sistemlərin öyrənə, təkamül edə və insan həyatının hər tərəfinə təsir edən qərarların qəbul edilməsinə kömək edə biləcəyi gələcəyə nəzər salır. Həqiqətən ağıllı sistemlərə nail olmaqda çətinliklər əhəmiyyətli olsa da, indiyə qədər əldə edilmiş irəliləyiş gələcək irəliləyişlər üçün möhkəm zəmin yaradır. Biz bu texnologiyaları təkmilləşdirməyə davam etdikcə, cəmiyyətin bütün sektorlarında innovasiya və transformasiya potensialı böyükdür.
Kökləri kompüter elminin əsas prinsiplərində olan və verilənlərin emalı, hesablama gücü və alqoritmik mürəkkəblikdə irəliləyişlərlə dəstəklənən maşın öyrənməsi kəşfiyyat və inkişaf üçün yetişmiş sahə olmaqda davam edir. İstər tələbə, istər tədqiqatçı və ya təcrübəçi olsun, maşın öyrənməsinə səyahət öyrənmə, innovasiya və təsir üçün sonsuz imkanlar təqdim edir.
