Жоспар: 1. Кіріспе 2. Мұғаліммен оқыту 3. Мұғалімсіз оқыту 4. Объектінің белгілік сипатталуы 5. Мысалдар 6. Пайдаланылған әдебиеттер тізімі
Жасанды интеллект (Artificial intelligence) – негізгі мақсаты «ақылды машиналар» мен «ақылды бағдарламалар» жасау болып табылатын ғылым мен техниканың бір бөлігі.
Үлкен деректер (Big data) – бір машинада өңдеу мүмкін емес үлкен дереткер массивтерімен жұмыс жасайтын әдістер мен тәсілдер.
Деректер ғылымы (Data science) - деректерді талдау, өңдеу және ұсыну туралы ғылым.
Жасанды нейрондық желі (Artifical neural network) - машиналық оқытудың алгоритмдер класы.
Жасанды нейрондық желі (Artifical neural network) - машиналық оқытудың алгоритмдер класы.
Тереңнен оқыту (Deep learning) – нейрондық желілерді зерттейтін машиналық оқытудың бір бөлімі
Классикалық машиналық оқыту, машиналық оқытудың классикалық алгоритмдері – нейрондық желі бөлімі жоқ машиналық оқыту.
Машиналық оқыту (Machine learning) – «оқытылатын» алгоритмдерді құру негізгі мақсаты болып табылатын жасанды интеллектің бір бөлімі.
Машиналық оқыту қалай жұмыс жасайды?
Бағдарламаны (алгоритмді) – адам жазбайды. Адам модельді таңдайды және модельге деректерді береді, содан кейін модель оқытылады және алгоритмді береді.
Математиканың байланысты бөлімдері:
Сызықтық алгебра
Математикалық статистика
Оптимизациялау әдісітері
Машиналық оқытудың түрлері:
Мұғаліммен оқыту (бақыланатын оқыту)
Мұғалімсіз оқыту (бақыланбайтын оқыту)
Күшейтілген оқыту (reinforcement learning)
Мұғаліммен оқыту (supervised learning)
X – генеральды жиынтық. Әлемде бар барлық объектілер (шексіз де бола алады)
Y- барлық жауаптар жинынтығы болсын.
Бізде қолымызда бар:
- нақты объектілердің ішкі жиынтығы, таңдамасы,
N- ондағы объектілердің саны,
Y - біздің таңдамамыздағы жауаптар, әрбір - тен алынған элементке бір Y жауап сәйкес келеді.
Біздің мақсатымыз берілген объектіге жауапты есептейтін алгоритм құрастыру. Оны келесі функционалдық заңдылықпен бейнелейік:
