Деректер қоры 5 1Деректер қорының моделі 7
Машиналық оқыту алгоритмі
жүктеу/скачать 1,3 Mb.
|
Диссер жұмысы 671063740a65f272838b108b85846e51 (1)
| Машиналық оқыту алгоритмі
Жасанды интеллект (AI) адамдар ретінде ойлауға және олардың әрекеттерін ұқсатуға бағытталған машиналарда адам интеллектін моделдеуге жатады. Бұл термин, сондай-ақ оқыту және проблемаларды шешу сияқты адам ақыл-ойымен байланысты қасиеттерді көрсететін кез келген машинаға қолданылуы мүмкін. Жасанды интеллектінің тамаша сипаттамасы- ол нақты мақсатқа жету үшін ең жақсы мүмкіндігі бар іс-әрекеттерді ұтымды ету және қабылдау қабілеті. Адам интеллекті машинаны жасанды интеллектке оңай ұқсатуға және міндеттерді орындауға болады, бұл процесс принцип негізінде негізделген, ең қарапайым және одан да күрделі болып табылады. Жасанды интеллект мақсаттары оқыту, ойлау және қабылдау қамтиды. Технологиялардың дамуына қарай жасанды интеллект анықталған бұрынғы бағдарлар ескіріле бастады. Мысалы, негізгі функцияларды есептейтін немесе символдарды оңтайлы тану арқылы мәтінді танитын машиналар енді жасанды интеллектті іске асыру болып саналмайды, өйткені бұл функция енді ажырамайтын компьютерлік функция ретінде ақылға қонымды болып саналады. Жасанды интеллект өнеркәсіптің көптеген әр түрлі салаларына пайда әкелу үшін үнемі дамып келеді. Машиналар математикаға, компьютерлік ғылымдарға, лингвистикаға, психологияға және т.б. негізделген пәнаралық тәсілді пайдалана отырып қосылады. Сондай-ақ алгоритмдер көбінесе жасанды интеллект құрылымында өте маңызды рөл атқарады, онда қарапайым Алгоритмдер қарапайым қосымшаларда қолданылады, сол арқылы күрделі күшті жасанды интеллект жасауға көмектеседі. Машиналық оқыту (ML) - бұл тәжірибе арқылы автоматты түрдежетілдірілетін компьютерлік алгоритмдерді зерттеу, ол жасанды интеллекттің ішкі бөлігі ретінде көрінеді. Машиналық оқыту алгоритмдері алдын-ала болжау немесе шешім қабылдау үшін нақты бағдарламаланбастан,«оқыту деректері» деп аталатын үлгі деректеріне негізделген математикалық модель құрады және компьютерлердің көмегімен болжамдарды жасауға бағытталған есептеуіш статистикамен тығыз байланысты. Математикалық оңтайландыруды зерттеу әдістері, теориялары мен қолданбалы салаларын машиналық оқыту саласына жеткізеді. Data Mining - бұл бақыланбайтын оқыту арқылы деректерді зерттеуіне, талдауына бағытталған зерттеудің аралас саласы, сондай –ақ оны бизнес-міндеттеріне қолдануында машиналық оқытуды болжамдық талдау деп те атайды. Машиналық оқыту- дербес бағдарламалау үшін компьютерлермен жүзеге асу. Егер бағдарламалау-автоматтандыру болса, онда машиналық оқыту-автоматтандыру процесін автоматтандыру. Дәстүрлі бағдарламалау: деректер және бағдарлама шығу деректерін алу үшін компьютерде іске қосылады. Машиналық оқыту: деректер және шығу деректері бағдарламаны жасау үшін компьютерде іске қосылады. Бұл бағдарлама дәстүрлі бағдарламалауда қолданылуы мүмкін. Машиналық оқыту ауыл шаруашылығына немесе бағбандыққа ұқсас. Тұқымдар-Алгоритмдер, қоректік заттар-бұл деректер, Гарднер-сіз, ал өсімдіктер-бұл бағдарламалар. 1.7 сурет. Дәстүрлі бағдарлама және Машиналық оқыту жүктеу/скачать 1,3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|