Maşın Öyrənmə Alqoritmləri Necə İşləyir
Maşın öyrənməsi və ya ML, kompüterlərin məlumatlardan öyrənməsinə və onlara əsaslanaraq qərarlar və ya proqnozlar verməsinə imkan verən süni intellektin (Sİ) bir qoludur. Maşın öyrənmə alqoritmləri məlumatlardakı nümunələri müəyyən etməklə və hər bir tapşırıq üçün açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan qərarlar və ya proqnozlar vermək üçün onlardan istifadə etməklə işləyir. Bu məqalədə maşın öyrənmə alqoritmlərinin əsas mərhələləri və istifadə olunan müxtəlif alqoritm növləri daxil olmaqla necə işlədiyini ətraflı izah edəcəyik.
1. Maşın Öyrənməsinə Giriş
Maşın öyrənməsi kompüter sistemlərinə məlumatlardan öyrənməyə, zamanla performanslarını artırmağa və müstəqil proqnozlar verməyə imkan verir. Təlimatların proqramçılar tərəfindən açıq şəkildə kodlaşdırıldığı ənənəvi proqramlaşdırmadan fərqli olaraq, maşın öyrənməsi modelləri öyrətmək üçün məlumatlardan və alqoritmlərdən istifadə edir və bunlar daha sonra proqnozlar vermək və ya qərar qəbul etmək üçün istifadə olunur.
2. Maşın öyrənməsində əsas mərhələlər
Maşın öyrənmə alqoritmlərinin necə işlədiyini başa düşmək üçün maşın öyrənmə prosesinin əsas mərhələlərini tanımaq vacibdir:
A. Məlumatların toplanması
Əksər maşın öyrənmə layihələrində ilk addım məlumatların toplanmasıdır. Məlumatlar maşın öyrənməsinin yanacağıdır və onun keyfiyyəti və miqdarı son nəticələrə əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərəcəkdir. Məlumatlar ictimai məlumat dəstləri, sensorlar, şirkət verilənlər bazaları və ya veb kazıma kimi müxtəlif mənbələrdən toplana bilər.
B. Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi
Toplanan məlumatlar nadir hallarda maşın öyrənməsi üçün dərhal hazır olur. Bu məlumatlarda çatışmayan dəyərlər, kənarlaşmalar və ya əlaqəsiz xüsusiyyətlər ola bilər. Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi məlumatların təmizlənməsini, normallaşdırılmasını, xüsusiyyətlərin transformasiyasını və ölçülərin azaldılmasını əhatə edir ki, bunun da məqsədi xam məlumatları maşın öyrənməsi alqoritmləri üçün uyğun bir formaya çevirməkdir.
C. Model və Alqoritm Seçimi
Məlumatlar hazır olduqdan sonra növbəti addım müvafiq maşın öyrənmə modelini və alqoritmini seçməkdir. Hər biri müəyyən bir tapşırığa uyğun olan müxtəlif maşın öyrənmə alqoritmləri mövcuddur. Məsələn, xətti reqressiya davamlı dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün uyğundur, qərar ağacları və ya təsadüfi meşələr isə təsnifat üçün daha yaxşıdır.
D. Model Təlimi
Bu mərhələdə, işlənmiş məlumatlar modeli öyrətmək üçün istifadə olunur. Model, girişləri (xüsusiyyətləri) çıxışlara (etiketlərə) dəqiq şəkildə uyğunlaşdırmaq üçün daxili parametrlərini tənzimləməklə öyrənir. Bu təlim prosesi adətən məlumat dəstini iki hissəyə bölməyi əhatə edir: təlim məlumatları və sınaq məlumatları. Təlim məlumatları modeli öyrətmək üçün, sınaq məlumatları isə modelin fəaliyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.
E. Modelin Qiymətləndirilməsi
Modelin qiymətləndirilməsi, modelin test məlumatları ilə nə dərəcədə yaxşı işlədiyini qiymətləndirmək üçün aparılır. Ümumi qiymətləndirmə metodlarına dəqiqlik, dəqiqlik, xatırlama və Qəbuledicinin İşləmə Xarakteristikası Əyrisinin Altındakı Sahə (AUC-ROC) kimi metriklər daxildir. Qiymətləndirmə nəticələrinə əsasən, model təkmilləşdirilə və ya təkmilləşdirilə bilər.
F. Proqnozlaşdırma və ya Tətbiq
Model qiymətləndirildikdən və tənzimləndikdən sonra son mərhələ modeldən yeni məlumatlar üzərində proqnozlar vermək və ya daha geniş bir tətbiqdə tətbiq etmək üçün istifadə etməkdir.
3. Maşın Öyrənməsinin Növləri
Maşın öyrənmə alqoritmləri həll etdikləri tapşırıq növünə görə təsnif edilə bilər. Maşın öyrənməsinin üç əsas növü var:
A. Nəzarət altında öyrənmə
Nəzarət altında öyrənmədə model giriş-çıxış cütlərindən (xüsusiyyət etiketləri) ibarət verilənlər bazası üzərində öyrədilir. Nəzarət altında öyrənmə modelinin məqsədi giriş və çıxışlar arasında xəritə öyrənməkdir. Nəzarət altında öyrənmədə istifadə olunan ümumi alqoritmlərə xətti reqressiya, logistik reqressiya, qərar ağacları və Dəstək Vektor Maşınları (DVM) daxildir.
B. Nəzarətsiz Öyrənmə
Nəzarət altında öyrənmədən fərqli olaraq, nəzarətsiz öyrənmənin çıxış etiketləri yoxdur. Model etiketlənməmiş məlumatlarda strukturları və ya nümunələri aşkar etməlidir. Nəzarət altında öyrənmədə əsas alqoritmlərə klasterləşdirmə (məsələn, K-Means) və əsas komponent təhlili (PCA) daxildir.
C. Yarı Nəzarətli Təlim
Qismən nəzarət edilən öyrənmə nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə arasında bir yerdədir. Bu tip öyrənmədə model qismən etiketlənmiş məlumatlar olan məlumat dəsti üzərində öyrədilir. Bu, bütün məlumatlar üçün etiketlərin yaradılmasının həddindən artıq baha və ya vaxt aparan olduğu hallarda xüsusilə faydalıdır.
D. Gücləndirmə Öyrənməsi
Möhkəmləndirmə təlimində agentlər ətraf mühitdən mükafat və ya cəza şəklində rəy alaraq qərar qəbul etməyi öyrənirlər. Agentlər sınaq və səhv yolu ilə uzunmüddətli mənfəəti maksimum dərəcədə artırmağa çalışırlar. Bu kateqoriyadakı tanınmış alqoritmlər Q-Öyrənmə və Dərin Q-Şəbəkələridir (DQN).
4. Maşın Öyrənmə Alqoritmlərinin Tətbiqi Nümunələri
A. Tövsiyə Sistemi
Tövsiyə sistemləri bir çox onlayn platformalar tərəfindən istifadəçilərə məhsul və ya məzmun təklifləri vermək üçün istifadə olunur. Məsələn, Netflix istifadəçinin əvvəlki seçimlərinə əsasən film və televiziya şoularını tövsiyə etmək üçün maşın öyrənmə modellərindən istifadə edir.
B. Saxtakarlığın Aşkarlanması
Banklar və kredit kartı şirkətləri şübhəli fəaliyyəti və ya fırıldaqçılığı aşkar etmək üçün maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edirlər. Əməliyyat nümunələrini təhlil etməklə modellər mümkün fırıldaqçılığı göstərən anomaliyaları müəyyən edə bilər.
C. Təbii Dilin İşlənməsi (NLP)
Maşın öyrənmə alqoritmləri dil tərcüməsi, hisslərin təhlili və çatbotlar kimi tapşırıqlar üçün təbii dil emalında geniş istifadə olunur. Dərin öyrənməyə əsaslanan BERT və GPT-3 kimi modellər NLP sahəsində inqilab yaratmışdır.
5. Maşın Öyrənməsindəki Çətinliklər
Maşın öyrənməsinin bir çox faydası olsa da, həll edilməli olan bəzi çətinliklər var:
A. Məlumatların Keyfiyyəti
Zəif və ya təmsil olunmayan məlumatlar modellərin zəif işləməsinə səbəb ola bilər. Buna görə də, məlumatların düzgün toplanması və ilkin emalı çox vacibdir.
B. Həddindən artıq uyğunluq və uyğunsuzluq
Həddindən artıq uyğunluq, model təlim məlumatlarından, o cümlədən səs-küydən həddindən artıq çox detalı götürdükdə və beləliklə, yeni məlumatlar üzərində zəif nəticə göstərdikdə baş verir. Əksinə, uyğunsuzluq, model məlumatlardakı nümunələri götürmək üçün çox sadə olduqda baş verir.
C. Etika və Məxfilik
Maşın öyrənmə modellərində məlumatların istifadəsi məxfilik və etik narahatlıqlar doğurur. Məlumatların tətbiq olunan qaydalara uyğun olaraq əldə edilməsini və istifadəsini təmin etmək və etik təsirləri nəzərə almaq vacibdir.
6. Kesimpulan
Maşın öyrənməsi alqoritmlərinin işləməsi məlumatların toplanmasından modelin qiymətləndirilməsinə qədər müxtəlif mərhələləri əhatə edir. Tapşırıq növünə və məlumat xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq düzgün alqoritm və metod seçməklə, maşın öyrənməsi modelləri dəqiq və faydalı proqnozlar verə bilər. Çətinliklərə baxmayaraq, maşın öyrənməsinin bir çox sektoru dəyişdirmək potensialını şişirtmək olmaz.
Bu sürətli inkişafda, maşın öyrənmə alqoritmlərinin necə işlədiyini və üzləşdikləri çətinlikləri dərindən anlamaq gələcək innovasiya üçün vacib bir təməl olacaq.
