Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбар бөгөөд өгөгдлөөс суралцдаг системийг бий болгоход чиглэдэг. Бид зааврыг тодорхой бичдэг уламжлалт програмчлалаас ялгаатай нь машин сургалтын загваруудыг том өгөгдлийн багц ашиглан сургаж, даалгаврыг гүйцэтгэхийн тулд тодорхой програмчлахгүйгээр урьдчилан таамаглах эсвэл шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
Аливаа компьютер, тэр дундаа машин сурахад ашигладаг компьютерийн цөм нь хоёртын хэл юм. Энэ бол 0 ба 1 гэсэн хоёр тооноос бүрдэх компьютеруудын ашигладаг харилцааны үндсэн хэлбэр юм. Эдгээр хоёртын цифрүүд буюу битүүд нь машин дахь өгөгдөл боловсруулах чадварын хамгийн хялбар хэлбэрийг илэрхийлдэг.
Хоёртын системтэй нягт холбоотой машин хэл нь програмчлалын хамгийн суурь хэл юм. Үүнийг компьютерийн төв процессор (CPU) шууд гүйцэтгэдэг. Заавар бүр нь энгийн арифметик үйлдэл эсвэл компьютерийн санах ой болон CPU хооронд шилжих үйлдэл гэх мэт маш тодорхой үүрэг гүйцэтгэдэг.
Машин сургалтын хүрээнд хоёртын болон машины хэлийг ойлгох нь алгоритмууд болон загварууд өгөгдлийг хэрхэн боловсруулж, хэрхэн сурдагийг ойлгоход маш чухал юм. Жишээлбэл, хамгийн доод түвшинд, цахим шууданг спам эсвэл спам биш гэж ангилах гэх мэт машин сургалтын загварын шийдвэр гаргах үйл явц нь эцэст нь хэд хэдэн хоёртын тооцоололд ордог.
Хэдийгээр компьютерийн системийн үндсэн үйлдлүүд нь хоёртын систем боловч машин сурах үйлдлүүд нь илүү төвөгтэй байдаг. Эдгээр нь том өгөгдлийн багцыг боловсруулах, боловсруулах, онцлогийг сонгох, загварт сургалт, таамаглал зэргийг багтаадаг. Машины сургалт нь илүү хязгаарлагдмал, тодорхой хүрээнд ч гэсэн хүний танин мэдэхүйг дуурайсан байдлаар өгөгдлийг боловсруулж, суралцах боломжтой алгоритмуудыг ашигладаг.
Машин сургалтын гурван үндсэн төрөл байдаг:
Жишээ болгон хяналттай сургалтын талаар дэлгэрэнгүй авч үзье.
Хяналттай сургалтанд загвар нь имэйлийг спам эсвэл спам биш гэж ангилж сургаж болно. Үүнд "спам" эсвэл "спам биш" гэсэн шошготой имэйлүүдээс бүрдсэн өгөгдлийн багцыг загварт оруулахыг хэлнэ. Загвар нь спам имэйлтэй ихэвчлэн холбоотой байдаг хэв маягийг таньж сурдаг. Энэхүү өгөгдлийн багц дээр сургагдсаны дараа загвар нь шошгогүй шинэ имэйлүүдийг ангилж эхлэх боломжтой.
Уг процесс нь хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг тодорхойлох регрессийн шинжилгээ, туслах вектор машин (SVM) эсвэл мэдрэлийн сүлжээ зэрэг ангиллын алгоритмуудыг багтаасан олон тооны математик, статистикийн аргуудыг агуулдаг.
Эдгээр арга, алгоритмуудын гол цөм нь математик илэрхийллүүд юм. Жишээлбэл, энгийн шугаман регрессийн загварыг тэгшитгэлээр дүрсэлж болно.
\(y = wx + b\)Энд \(y\) нь бидний таамаглах гэж буй зорилтот хувьсагч, \(x\) нь онцлог шинж чанар, \(w\) нь жин, \(b\) нь хазайлт юм. Загвар нь \(w\) болон \(b\) -ийн бодит утга ба таамагласан \(y\) утгын хоорондын зөрүүг багасгахын тулд өгөгдөлд тулгуурлан тохируулснаар "суралцдаг".
Мэдрэлийн сүлжээ гэх мэт илүү төвөгтэй загваруудад математикийн суурь нь илүү нарийн төвөгтэй болж, оновчлолын хувьд градиент уналт, суралцахын тулд буцаж тархах зэрэг ойлголтуудыг агуулдаг.
Хоёртын болон машины хэлийг ойлгох нь компьютер хэрхэн ажилладагийг ойлгох үндэс суурь болдог ч машин сургалтын талбар нь эдгээр үндсийг давж гардаг. Энэ нь компьютерийн шинжлэх ухаан, математик, статистикийг хослуулан өгөгдлөөс суралцах чадвартай загваруудыг бий болгодог. Үүнд яриа таних, хэл орчуулах, машин жолоодох гэх мэт зүйлс орно.
Эдгээр даалгавруудын нарийн төвөгтэй, дэвшилтэт шинж чанарыг үл харгалзан хамгийн үндсэн түвшинд үйлдлүүд нь хоёртын тооцоололоор хийгддэг. Энэ нь хоёртын болон машины хэлний хүчийг төдийгүй машин сургалтын технологийн хувиргах чадамжийг онцолж байна.
Машины сургалт нь эрүүл мэндээс эхлээд санхүү, цаашлаад төрөл бүрийн салбарт шинэлэг шийдлүүдийг санал болгож, технологитой харьцах арга барилд ихээхэн ахиц дэвшил авчирдаг. Өгөгдөл, алгоритм, тооцооллын хүчийг ашигласнаар бид суралцаж, дасан зохицож, шийдвэр гаргах чадвартай системийг бий болгож, автоматжуулалт, оюун ухаанд шинэ боломжуудыг нээж өгч байна.
Бид машин сургалтын талаар үргэлжлүүлэн судалж байгаа тул хоёртын болон машины хэл зэрэг үндсэн ойлголтуудын үүргийг үнэлэх нь чухал юм. Хэдийгээр бидний ашигладаг загвар, алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй, боловсронгуй боловч эцсийн дүндээ эдгээр тооцооллын үндсэн зарчмуудын хүрээнд ажилладаг. Эдгээр үндсийг ойлгох нь машин сурах арга хэрхэн ажилладагийг ойлгоход тусалдаг төдийгүй энгийн хоёртын үйлдлээс хиймэл оюун ухааны дэвшилтэт чадавхи хүртэлх гайхалтай замыг онцолж өгдөг.
Технологийн хувьслын том схемд машин суралцах нь ухаалаг системүүд суралцаж, хувьсан өөрчлөгдөж, хүний амьдралын бүхий л талбарт нөлөөлөх шийдвэр гаргахад туслах ирээдүйг харуулдаг чухал хөгжлийг төлөөлдөг. Жинхэнэ ухаалаг системд хүрэхэд тулгарч буй сорилтууд маш их байгаа хэдий ч өнөөг хүртэл гарсан ахиц дэвшил нь ирээдүйн ахиц дэвшлийн бат бөх суурийг бүрдүүлж байна. Бид эдгээр технологийг улам боловсронгуй болгосноор нийгмийн бүхий л салбарт инноваци, өөрчлөлт хийх боломж асар их байна.
Компьютерийн шинжлэх ухааны үндсэн зарчмуудаас улбаатай, өгөгдөл боловсруулах, тооцоолох чадвар, алгоритмын нарийн төвөгтэй байдлын дэвшилд тулгуурласан машин сургалт нь эрэл хайгуул, хөгжүүлэлтийн талбар хэвээр байна. Оюутан, судлаач, дадлагажигч ч бай машин сургалтын аялал нь суралцах, инноваци хийх, үр нөлөө үзүүлэх хязгааргүй боломжийг олгодог.
