Ի՞նչ է Մեքենայական Ուսուցումը և Ինչպես է Այն Աշխատում
Ի՞նչ է Մեքենայական Ուսուցումը
Մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական բանականության (AI) և համակարգչային գիտության հիմնական ճյուղերից մեկն է, որն ընդօրինակում է մարդու՝ սովորելու ունակությունը՝ օգտագործելով տվյալների բազաներ և ալգորիթմներ:
Ինչպե՞ս է Աշխատում Մեքենայական Ուսուցումը
Մեքենայական ուսուցումը հատուկ ալգորիթմների միջոցով կարողանում է օրինաչափություններ և կապեր գտնել տվյալների միջև և, դրանց վրա հիմնվելով, կանխատեսումներ անել, դասակարգել տեղեկատվությունը, և նույնիսկ ստեղծել տեքստային բովանդակություն։
Ինչու՞ է Մեքենայական Ուսուցումը Կարևոր
Մեքենայական ուսուցումը մեծ դեր ունի տարբեր ոլորտներում գործող բիզնեսների զարգացման գործում։ Պատճառը մեկն է․ այն հնարավորություն է տալիս ձեռնարկություններին խորքային պատկերացում կազմելու հաճախորդների վարքագծի վերաբերյալ։ Մեքենայական ուսուցման շնորհիվ կարելի է կանխատեսել շուկայում սպասվելիք միտումները և ըստ դրանց՝ ռազմավարական քայլեր ձեռնարկել մրցակիցներից մեկ քայլ առաջ անցնելու համար։
Պատահական չէ, որ աշխարհում առաջատար շատ ընկերություններ, ինչպիսիք են Facebook-ը, Google-ը և Uber-ը մեքենայական ուսուցումը դարձնում են իրենց գործունեության հիմքը։
Մեքենայական Ուսուցման Տեսակները
Supervised Ուսուցում
Supervised ուսուցումն իրենից ներկայացնում է համակարգչային ալգորիթմ, որն ամբողջությամբ կառավարվում է մարդու կողմից։ Այստեղից է գալիս supervised՝ վերահսկվող տերմինը։
Դա նշանակում է, որ մարդը տրամադրում է հստակ պիտակավորված տվյալներ, սահմանում է խնդիրը և ակնկալվող լուծումը և վերահսկում է ալգորիթմի աշխատանքը։
Semi-Supervised Ուսուցում
Semi-supervised ուսուցումը հիմնականում աշխատում է նույն կերպ, ինչ Supervised ուսուցումը, բայց մեկ տարբերությամբ։ Եթե վերահսկվող ուսուցման պարագայում ալգորիթմը ստանում է պիտակավորված տվյալների շարք, կիսավերահսկվող ուսուցման դեպքում առկա են նաև չպիտակավորված տվյալներ։
Ի տարբերություն չպիտակավորված տվյալների՝ պիտակավորվածները ծավալով շատ ավելի փոքր են, ինչն էլ Semi-supervised ուսուցումը դարձնում է մեքենայական ուսուցման առավել մատչելի տարբերակ։
Այսինքն՝ ալգորիթմը, հիմնվելով փոքրաքանակ պիտակավորված տվյալների բազայի վրա, գտնում է չպիտակավորված տվյալները դասակարգելու իր ձևը։ Սրանով է պայմանավորված semi-supervised՝ կիսավերահսկվող տերմինը։
Unsupervised Ուսուցում
Unsupervised կամ չվերահսկվող ուսուցումը աշխատում է բացառապես չպիտակավորված տվյալների հետ։ Այս մեթոդով ինքնաուսուցման համակարգը վերլուծում և իմաստավորում է առկա տվյալները՝ դրանք խմբավորելով և նույնատիպ հատկանիշներ գտնելով։
Մեքենայական ուսուցման այս տարբերակի առավելությունն այն է, որ մարդկային ռեսուրսների միջամտությունը նվազագույնի է հասցված։
Reinforcement Ուսուցում
Reinforcement ուսուցումն իրենից ներկայացնում է հնարավոր տարբերակների փորձարկման միջոցով ամենաարդյունավետ լուծման եղանակը հայտնաբերելը։
Այսինքն՝ ալգորիթմը, հետևելով մի շարք կանոնների, ուսումնասիրելով յուրաքանչյուր հնարավոր այլընտրանք, կատարում է փորձեր և ըստ արդյունքի՝ տվյալների մեջ հայտնաբերում է օրինաչափություններ։
Reinforcement ուսուցման ալգորիթմը օգտագործվում է ռոբոտաշինության, վիդեո խաղերի և ինքնավար մեքենաների ստեղծման ոլորտներում։
Մեքենայական Ուսուցման և Արհեստական Բանականության Տարբերությունը
Մարդիկ հաճախ նույնացնում են մեքենայական ուսուցումն ու արհեստական բանականությունը, սակայն իրականում այս երկու ոլորտներն ունեն հստակ տարբերություններ։
Արհեստական բանականությունը ավելի լայն հասկացություն է, որը զինում է մեքենան կամ համակարգը, որպեսզի այն ինքնուրույն տրամաբանի, զգա, գործի և սովորի հասարակ մարդկային գործողություններ կատարել։
Ինչ վերաբերում է մեքենայական ուսուցմանը, այն արհեստական բանականության կիրառություններից մեկն է, որը թույլ է տալիս համակարգին մեծածավալ տվյալներից գիտելիքների բազա հավաքել և դրանով ինքնակրթվել։
Մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության տարբերությունը հասկանալու համար պատկերացրեք մի մեծ անձրևանոց, որի վրա գրված է արհեստական բանականություն։ Դրա տակ կան ավելի փոքր անձրևանոցներ՝ տեխնոլոգիական տարբեր մոտեցումների և ալգորիթմների տեսքով, որոնցից մեկն էլ հենց մեքենայական ուսուցումն է։ Այսինքն՝ մեքենայական ուսուցումը համարվում է արհեստական բանականության ենթաճյուղ։
Մեքենայական Ուսուցման Կիրառությունները
Մեքենայական ուսուցումը կիրառվում է մի շարք ոլորտներում, որոնցից շատերը մեծ դեր են խաղում մեր առօրյա կյանքում։ Օրինակ՝ խոսքի ճանաչման համակարգը, ինքնակառավարվող մեքենաները, ավտոմատ թարգմանությունը և այլն։
Եկեք միասին ուսումնասիրենք ևս մի քանի ոլորտ, որտեղ օգտագործվում է մեքենայական ուսուցում։
Հաճախորդների Ավտոմատացված Սպասարկում
Քանի որ սպառողների ակնկալիքները շարունակում են աճել, ձեռնարկությունները ձգտում են գտնել հաճախորդների սպասարկումը բարելավելու նոր, ավելի արդյունավետ ուղիներ: Մեքենայական ուսուցումն այս հարցում օգնում է ընկերություններին՝ ավտոմատացնելով հաճախորդների սպասարկումը և միաժամանակ պահպանելով որակի նշաձողը:
Մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն է տալիս վիրտուալ օգնականներին օգտատերերի հետ հնարավորինս բնական մարդկային ձևով հաղորդակցվել:
Ինտեգրելով մեքենայական ուսուցում՝ բիզնեսները նվազեցնում են պատասխանների սպասման ժամանակը, սպասարկում են ավելի շատ հաճախորդների և կրճատում են ծախսերը՝ կապված մեծ սպասարկման բաժին ունենալու հետ:
Մեքենայական ուսուցումը կարող է նաև օգնել հաճախորդի վարքագծի միտումները բացահայտելու գործում՝ վերլուծելով օգտատերերի տվյալները և կատարելով կանխատեսումներ:
Ֆինանսներ
Ֆինանսական և բանկային ոլորտներում մեքենայական ուսուցումն օգտագործվում է որպես անվտանգության միջոց՝ ֆինանսական տեղեկատվությունը վերահսկելու և վերլուծելու համար:
Տվյալների բազայով վարժեցված մեքենայական մոդելները կարող են ճանաչել ֆինանսական գործունեության հիմքում ընկած օրինաչափությունները՝ այդպիսով հայտնաբերելով անօրինական գործարքներ, հաշիվ մուտք գործելու կասկածելի փորձեր և այլն:
Երթևեկություն և Տրանսպորտ
Տրանսպորտի ոլորտում ևս մեքենայական ուսուցումն ունի գործնական կիրառություններ:
Մեքենայական ուսուցման մեխանիզմներն օգտագործվում են նավիգացիան հեշտացնելու, խցանումները նվազեցնելու նպատակով արդյունավետ երթուղիներ գտնելու և տրանսպորտային այլ խնդիրներ լուծելու համար:
Այս տեխնոլոգիան նաև ինքնակառավարվող մեքենաների հիմքն է հանդիսանում։ Դրա միջոցով համակարգչային տեսողությունը կարողանում է ճանաչել օբյեկտները և երթուղիներ ստեղծել իր համար:
Մեքենայական Ուսուցումը՝ Հաճախորդների Սպասարկման Ոլորտում
Ինչպես արդեն նշել ենք, մեքենայական ուսուցման մեխանիզմների միջոցով հնարավոր է կանխատեսել հաճախորդների գործողությունները։ Միայն այս գործառույթը բավական է ասելու, որ այն մեծ դեր կարող է ունենալ հաճախորդների սպասարկումը բարելավելու գործում։
Մեքենայական ուսուցմամբ են աշխատում չատբոտերն ու վիրտուալ օգնականները, որոնք օգտագործվում են հաճախորդների հարցումներին ավտոմատացված արագ պատասխաններ տալու համար։ Կիրառելով բնական լեզվի մշակում (NLP)՝ այս համակարգերը հասկանում են հարցումների բովանդակությունը և տալիս են ճշգրիտ պատասխաններ՝ հիմնված տվյալների բազայի վրա։
Մեքենայական ուսուցման մյուս կարևոր առավելությունը կայանում է նրանում, որ այն գեներացնում է անհատականացված պատասխաններ։ Օրինակ՝ եթե հաճախորդը նախկինում մի քանի անգամ պատվեր է գրանցել, համակարգը կարող է նրան նոր ապրանք առաջարկել՝ հիմնվելով նախորդ գնումների վրա։
Հաճախակի Տրվող Հարցեր
-
Ի՞նչ է Ավտոմատացված Մեքենայական Ուսուցումը։
Ավտոմատացված մեքենայական ուսուցումը (AutoML) մեքենայական ուսուցման տեսակ է, որ տրամադրում է մեթոդներ և գործընթացներ՝ մեքենայական ուսուցումը ոչ մասնագետների համար հասանելի դարձնելու և դրա արդյունավետությունը բարձրացնելու նպատակով։
-
Արդյո՞ք Մեքենայական Ուսուցումը և Արհեստական Բանականությունը Նույնն են։
Մեքենայական ուսուցումը և արհեստական բանականությունը սերտ կապակցված, բայց տարբեր հասկացություններ են։ Մեքենայական ուսուցումն արհեստական բանականության կիրառություններից մեկն է, որը թույլ է տալիս համակարգին մեծածավալ տվյալներից գիտելիքների բազա հավաքել և դրանով ինքնակրթվել։
-
Արդյո՞ք Մեքենայական Ուսուցում Կիրառելու Համար Անհրաժեշտ է Ունենալ Տվյալների Գիտության Հմտություններ:
Մեքենայական ուսուցումը կիրառելու համար անհրաժեշտ տվյալների գիտության հմտությունների մակարդակը կախված է առաջադրանքի բարդությունից և Ձեր օգտագործած գործիքներից: Թեև հնարավոր է զբաղվել մեքենայական ուսուցմամբ՝ առանց տվյալների գիտության խորը իմացության, խոշոր նախագծերի համար այդ ունակությունների առկայությունը պարտադիր է: