Machine Learning nədir?
Özündə, maşın öyrənməsi kompüterlərə məlumatlardan öyrənmək və onlara əsaslanan qərarlar qəbul etmək üçün alqoritmlərin və statistik modellərin istifadəsini nəzərdə tutan süni intellektin alt hissəsidir. Hər bir tapşırıq üçün açıq şəkildə proqramlaşdırılmaq əvəzinə, maşın öyrənmə modelləri nümunələri müəyyənləşdirir və xüsusi tapşırıqları daha səmərəli və dəqiq yerinə yetirmək üçün təcrübədən öyrənirlər.

Sadə dillə desək, maşın öyrənməsi kompüterlərə insan müdaxiləsi olmadan təqdim etdiyimiz məlumatlardan öyrənməyə və vaxt keçdikcə performansını yaxşılaşdırmağa imkan verir. Bu, uşağa müxtəlif heyvan növlərini tanımağı öyrətməyə bənzəyir - ciddi qaydalar dəsti təqdim etməklə deyil, onlar özləri fərq qoyana qədər onlara minlərlə pişik, it və quş şəklini göstərməklə.

Maşın öyrənməsi necə işləyir?
Maşın öyrənməsi modellərə məlumatlardan öyrənməyə və qərarlar qəbul etməyə imkan verən bir sıra addımları əhatə edir:

Məlumatların toplanması: Müvafiq məlumatların toplanması ilk addımdır. Məlumatların keyfiyyəti və kəmiyyəti modelin performansına böyük təsir göstərir. Məsələn, spam e-poçtları müəyyən etmək üçün bir model hazırlamaq istəyiriksə, bizə həm spam, həm də qeyri-spam e-poçtları ehtiva edən verilənlər bazası lazımdır.

Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi: Bu addım model üçün məlumatların təmizlənməsini və hazırlanmasını əhatə edir. Buraya çatışmayan dəyərlərin idarə edilməsi, verilənlərin normallaşdırılması və kateqoriyalı dəyişənlərin ədədi formatlara çevrilməsi daxildir.

Model seçimi: Düzgün alqoritmin seçilməsi həll etmək istədiyimiz problemin növündən asılıdır. Məsələn, təsnifat problemləri üçün qərar ağacları, təsadüfi meşələr və dəstək vektor maşınları kimi alqoritmlərdən istifadə olunur.

Modelin öyrədilməsi: Model daxil edilən məlumatları emal etməklə və onun daxili parametrlərini tənzimləməklə öyrənir. Məqsəd onun proqnozları ilə faktiki nəticələr arasındakı fərqi minimuma endirməkdir.

Qiymətləndirmə: Təlimdən sonra model performansını qiymətləndirmək üçün ayrıca verilənlər bazasında sınaqdan keçirilir. Dəqiqlik, dəqiqlik, geri çağırma və F1 bal kimi göstəricilər modelin nə dərəcədə yaxşı performans göstərdiyini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.

Maşın öyrənmə növləri
Hər biri müxtəlif növ tapşırıqlar üçün uyğun olan üç əsas maşın öyrənmə növü var:

Nəzarət Edilən Öyrənmə: Model etiketli verilənlər bazasında öyrədilir, yəni hər bir təlim nümunəsi çıxış etiketi ilə qoşalaşır. Nəzarət edilən öyrənmə spam aşkarlanması və təsvirin təsnifatı kimi vəzifələrdə istifadə olunur.

Nəzarətsiz Öyrənmə: Modelə etiketsiz məlumatlar verilir və onun daxilində nümunələr və ya qruplaşmalar tapmağa çalışır. Bu yanaşma müştəri seqmentasiyası kimi klasterləşdirmə tapşırıqlarında istifadə olunur.

Gücləndirici Öyrənmə: Model öz mühiti ilə qarşılıqlı əlaqədə olmaqla və hərəkətlərinə görə mükafatlar və ya cəzalar alaraq öyrənir. Gücləndirici öyrənmə robototexnika və oyunda istifadə olunur, məsələn, süni intellektə şahmat oynamaq və ya robotu idarə etmək üçün öyrətmək.

Maşın Öyrənmə Tətbiqləri
Maşın öyrənməsi sənayeləri dəyişdirir və əvvəllər qeyri-mümkün hesab edilən mürəkkəb problemləri həll etməyə imkan verir. Bəzi populyar tətbiqlərə aşağıdakılar daxildir:

Səhiyyə: Maşın öyrənmə modelləri xəstəliyin yayılmasının proqnozlaşdırılmasında, xərçəng kimi şərtlərin diaqnozunda və müalicə planlarının fərdiləşdirilməsində kömək edir.

Maliyyə: Alqoritmlər saxta əməliyyatları aşkar etmək, səhm qiymətlərini proqnozlaşdırmaq və ticarəti avtomatlaşdırmaq üçün istifadə olunur.

Marketinq: Maşın öyrənməsi hədəflənmiş reklam, tövsiyə mühərrikləri (Netflix və Amazon tərəfindən istifadə olunanlar kimi) və müştəri əhval-ruhiyyəsinin təhlilinə imkan verir.

Avtomobil: Özünü idarə edən avtomobillər ətraf mühitini təhlükəsiz başa düşmək və naviqasiya etmək üçün maşın öyrənməsinə əsaslanır.

Natural Language Processing (NLP): Çatbotlar və virtual köməkçilər kimi modellər NLP-dən insan dilini başa düşmək və ona cavab vermək üçün istifadə edir, istifadəçinin qarşılıqlı əlaqəsini yaxşılaşdırır.

Maşın öyrənməsi niyə vacibdir?
Maşın öyrənməsinin əhəmiyyəti onun mürəkkəb, yüksək ölçülü məlumatları idarə etmək və ənənəvi metodların edə bilmədiyi fikirləri üzə çıxarmaq bacarığındadır. Hər saniyə yaranan getdikcə artan məlumat miqdarı ilə maşın öyrənməsi bu məlumatı anlamağa və təsirli nəticələr əldə etməyə imkan verir. O, həmçinin avtomatlaşdırmanı təmin etməklə, qərar qəbuletmə proseslərini təkmilləşdirməklə və fərdi təcrübələr təqdim etməklə bizneslərə rəqabət üstünlüyü təklif edir.

Maşın Öyrənməsində Çətinliklər
Üstünlüklərinə baxmayaraq, maşın öyrənməsi öz çətinlikləri ilə gəlir:

Data Keyfiyyəti: Maşın öyrənmə modelinin performansı təqdim olunan məlumatların keyfiyyətindən və həcmindən çox asılıdır. Natamam və ya qərəzli məlumatlar yanlış nəticələrə səbəb ola bilər.

Hesablama Gücü: Mürəkkəb modellərin hazırlanması əhəmiyyətli hesablama resursları tələb edir ki, bu da baha başa gələn və vaxt apara bilər.

Şərh edilə bilər: Dərin neyron şəbəkələri kimi bəzi maşın öyrənmə modelləri çox vaxt “qara qutular” kimi görünür və bu, onların qərarlarına necə gəldiyini başa düşməyi çətinləşdirir.

Etik Narahatlıqlar: Üzün tanınması və avtonom silahlar kimi tətbiqlərdə maşın öyrənməsinin istifadəsi etik və pr.