|
Mashinali o‘qitishda o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlarini o’qitish
|
| bet | 7/11 | | Sana | 21.12.2023 | | Hajmi | 0,86 Mb. | | #125713 |
2. Mashinali o‘qitishda o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlarini o’qitish
va ularni dasturlash
O'qituvchisiz o'qitish deganda , ma'lumotlar to'plamlarida tasniflanmagan va etiketlanmagan ma'lumotlar nuqtalarini o'z ichiga olgan namunalarni aniqlash uchun sun'iy intellekt algoritmlaridan foydalanish tushuniladi .
Boshqacha qilib aytganda, O'qituvchisiz o'qitish tizimga ma'lumotlar to'plamlari ichidagi namunalarni o'z-o'zidan aniqlashga imkon beradi .
O'qituvchisiz o'qitishda AI tizimi hech qanday toifalar mavjud bo'lmaganiga qaramay, o'xshashlik va farqlarga ko'ra saralanmagan ma'lumotlarni guruhlaydi.
O'qituvchisiz o'qitish algoritmlari o'qituvchili o'qitish tizimlariga qaraganda ancha murakkab ishlov berish vazifalarini bajarishi mumkin . Bundan tashqari, tizimni O'qituvchisiz o'qitishga bo'ysundirish sun'iy intellektni sinash usullaridan biridir.
Biroq, O'qituvchisiz o'qitish O'qituvchili o'qitish modelidan ko'ra oldindan aytib bo'lmaydi. O'qituvchisiz o'rganiladigan AI tizimi, masalan, itlardan mushuklarni qanday saralashni o'zi hal qilishi mumkin bo'lsa-da, g'ayrioddiy nasllar bilan shug'ullanish uchun kutilmagan va keraksiz toifalarni qo'shib, tartib o'rniga tartibsizliklarni yaratishi mumkin.
O'qituvchisiz o’qitishga qodir bo'lgan sun'iy intellekt tizimlari ko'pincha generativ ta'lim modellari bilan bog'liq, ammo ular qidiruvga asoslangan yondashuvdan ham foydalanishlari mumkin (bu ko'pincha O'qituvchili o'qitish o’qitish bilan bog'liq). Chatbotlar, o'z-o'zini boshqaradigan mashinalar, yuzni tanib olish dasturlari, ekspert tizimlari va robotlar nazorat qilinadigan yoki o'qituvchisiz o'rganiladigan yondashuvlardan yoki ikkalasidan ham foydalanishlari mumkin bo'lgan tizimlar qatoriga kiradi.
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, sinflashtirish)
O’qituvchisiz o’qitish (Unsupervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish.(Klasterlash)
Semi-supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
Reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi
|
| |
