Digital economy

Nazorat ostida o'qitish

• - bu mashinada qaysi javob to'g'ri ekanligini biladigan o'qituvchi bo'lsa. Bu shuni anglatadiki, dastlabki ma'lumotlar allaqachon kerakli tarzda belgilangan (tartiblangan) va mashina faqat kerakli atributga ega ob'ektni aniqlashi yoki natijani hisoblashi kerak.
•  
• Bunday modellar spam -filtrlarda, til va qo'l yozuvi tanib olishda, operatsiyalarni qalbakilashtirishda, moliyaviy ko'rsatkichlarni hisoblashda, kredit berishda skorlarda qo'llaniladi. Tibbiy diagnostikada tasniflash anormalliklarni aniqlashga yordam beradi - ya'ni bemorlarning tasvirlarida kasallikning mumkin bo'lgan belgilari.

O'qituvchisiz o'rganish

• - mashinaning o'zi xaotik ma'lumotlar orasida to'g'ri echimni topishi va ob'ektlarni noma'lum mezonlar bo'yicha saralashi kerak bo'lganda. Masalan, fotosuratda itning qaerdaligini aniqlang.
•  
• Ushbu model 1990 -yillarda paydo bo'lgan va amalda kamroq qo'llaniladi. U ulkan hajm tufayli belgilab bo'lmaydigan ma'lumotlar uchun ishlatiladi. Bunday algoritmlar tavakkalchilikni boshqarish, tasvirni siqish, xaritadagi yaqin nuqtalarni birlashtirish, bozor segmentatsiyasi, chakana savdoda zaxiralar va sotishni prognoz qilish, savdo qilish uchun ishlatiladi. IPhoto algoritmi shunday ishlaydi, u fotosuratlarda yuzlarni topadi (kimligini bilmasdan) va ularni albomlarga birlashtiradi.

2. Mustahkamlashni o'rganish

• Bu murakkabroq mashg‘ulot turi bo‘lib, unda sun’iy intellekt nafaqat ma’lumotlarni tahlil qilishi, balki real muhitda – ko‘cha, uy yoki video o‘yinda mustaqil harakat qilishi kerak. Robotning vazifasi xatolarni minimal darajaga tushirishdir, buning uchun u to'siqsiz va muvaffaqiyatsiz ishlashni davom ettirish imkoniyatiga ega bo'ladi.
• mustahkamlovchi o'rganishda muhandislar dronlar, robot changyutgichlar, birja savdosi, kompaniya resurslarini boshqarish uchun foydalanadilar. AlphaGo algoritmi Go o'yinida chempionni shunday mag'lub etishga muvaffaq bo'ldi: shaxmatdagi kabi barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalarni hisoblashning iloji yo'q edi.