Tibbdən tutmuş marketinq, logistika və maliyyəyə qədər süni intellekt alqoritmləri şirkətlərin və insanların mürəkkəb problemləri həll etmə üsullarını tamamilə dəyişdi. Bəs bu alqoritmlərin əslində nə olduğunu heç düşünmüsünüzmü? Onlar necə işləyir və hansı növləri mövcuddur? Bu yazıda mən sizə süni intellekt alqoritmləri, onların necə işlədiyi, harada istifadə edildiyi və müasir dünyaya necə təsir etdiyi haqqında hər şeyi izah edəcəyəm. Oxumağa davam edin!
Süni intellekt alqoritmləri hansılardır?
Sadə dillə desək
AI alqoritmləri maşınlara verilənlərdən Sənaye E-poçt siyahısı öyrənməyə imkan verən riyazi qaydalar və texnikalar toplusudur . Bu öyrənmə sayəsində maşınlar qərarlar qəbul edə, proqnozlar verə və bəzi hallarda xüsusi tapşırıqlar üzrə bacarıqlarımızı üstələyə bilər . Bu alqoritmlər AI-ni idarə edən mühərrikdir və kompüterlərə nümunələri müəyyən etməyə, şəkilləri tanımağa, təbii dili emal etməyə və daha çox şeyə imkan verir.
Süni intellekt maşınların öyrənmək və qərar qəbul etmək kimi müəyyən insan davranışlarını təqlid edə bilməsi ideyasına əsaslanır. Ənənəvi proqramlarla müqayisədə süni intellekt alqoritmlərini xüsusi edən şey, onların zamanla təkmilləşməsidir . Yəni onlar yeni məlumatlara uyğunlaşır və kiminsə daim müdaxilə etməsinə ehtiyac olmadan daha effektiv olurlar. Buna görə də bu alqoritmlər çox güclü və çox yönlüdür.
Müasir dünyada AI alqoritmlərinin əhəmiyyətini qiymətləndirmək olmaz. Siri və Alexa kimi virtual köməkçilərdən tutmuş Netflix və ya Amazon kimi platformalardakı tövsiyə sistemlərinə qədər bu alqoritmlər hər gün istifadə etdiyimiz bir çox texnologiyaların mərkəzində dayanır.
Süni intellekt alqoritmlərinin növləri
Süni intellektdən danışanda bu qədər texniki terminlər və qabaqcıl anlayışlar arasında itmək asandır. Aşağıda biz süni intellekt alqoritmlərinin əsas növlərini, onların necə işlədiyini və hansı hallarda istifadə edildiyini araşdıracağıq ki, siz bu füsunkar dünya haqqında aydın və praktik bir təsəvvürə malik olasınız.
Nəzarət olunan öyrənmə alqoritmləri
Nəzarət altında öyrənmə süni intellektdə ən çox yayılmış üsullardan biridir . Burada model etiketli məlumatlardan , yəni düzgün cavabın artıq məlum olduğu məlumatlardan öyrənir. Məqsəd alqoritmin artıq öyrəndikləri əsasında yeni məlumatlar üçün düzgün cavabı proqnozlaşdırmağı öyrənməkdir.
Proses sadədir: girişləri (məlumatları) çıxışlara (cavablara) uyğunlaşdıran model yaradılır. Bu model təlim verilənlər toplusunda öyrədilir və sonra test verilənlər toplusunda qiymətləndirilir. Bu alqoritmlər aşağıdakı kimi tapşırıqlar üçün mükəmməldir:
Gücləndirici öyrənmə alqoritmləri
Gücləndirici öyrənmə, maşının dinamik api pèmèt echanj mühitlə qarşılıqlı əlaqədə qərar qəbul etməyi öyrəndiyi bir alqoritm növüdür . Digər öyrənmə növlərindən fərqli olaraq, burada model açıq təlim məlumatlarını qəbul etmir . Bunun əvəzinə, siz sınaq və səhv yolu ilə öyrənirsiniz, etdiyiniz hərəkətlərə əsasən mükafat və ya cəzalar alırsınız.
Məqsəd zamanla toplanan mükafatı maksimuma çatdıran ən yaxşı strategiyanı və ya siyasəti tapmaqdır. Bu cür öyrənmə oyunlarda, robotların idarə edilməsində və mürəkkəb sistemlərdə resursların idarə edilməsində ardıcıl qərarların qəbul edilməsinin vacib olduğu vəziyyətlərdə çox faydalıdır.
Gücləndirici öyrənmə, yeriməyi öyrənən proqramlaşdırma robotlarından tutmuş məşhur AlphaGo kimi fövqəlbəşəri səviyyədə video oyunları oynayan sistemlərə qədər müxtəlif tətbiqlərdə olduqca effektiv olduğunu sübut etdi . Sənayedə sənaye proseslərini optimallaşdırmaq, enerji şəbəkələrində resursları idarə etmək və avtonom nəqliyyat sistemlərinin səmərəliliyini artırmaq üçün istifadə olunur.
Dərin öyrənmə alqoritmləri
Dərin öyrənmə mürəkkəb verilənləri modelləşdirmək üçün çox qatlı neyron şəbəkələrdən istifadəyə yönəlmiş maşın öyrənməsinin bir qoludur . Bu neyron şəbəkələri beynimizin necə işlədiyini müəyyən mənada təqlid edən modellərdir və maşınlara müxtəlif abstraksiya səviyyələrində verilənlərin təsvirlərini öyrənməyə imkan verir.
Dərin öyrənmənin tətbiqləri geniş və müxtəlifdir. Kompüter au email list görməsində obyektin aşkarlanması və tanınması , həmçinin təsvirin təkmilləşdirilməsi və bərpası üçün istifadə olunur . Təbii dil emalında, maşın tərcüməsi, hisslərin təhlili və mətnin ümumiləşdirilməsi kimi tapşırıqlar üçün vacibdir. O, həmçinin axın və e-ticarət platformalarında istifadəçi təcrübəsini fərdiləşdirən tövsiyə sistemlərində əsas texnologiyadır.
Oxuduqlarınızı bəyənirsiniz? Bloqa abunə olun!
E-poçt *
Mən Məxfilik və Kukilər Siyasətini oxudum və qəbul etdim .
Süni intellekt alqoritmləri necə işləyir?
Süni intellekt alqoritmlərinin nə edə biləcəyi haqqında danışmaq başqa şeydir, bunu necə etdiyini anlamaq isə tamam başqadır. Bu bölmədə süni intellekt alqoritmlərinin necə işlədiyini aydın və sadə şəkildə izah edəcəyəm ki, bu gün texnologiyada gördüyümüz o təsir edici imkanların arxasında nələr dayandığını görə biləsiniz.
Texniki əsaslar
Süni intellekt alqoritmləri öyrənməyə və qərar qəbul etməyə imkan verən bir sıra texniki addımları izləyir. Hər şey məlumatların hazırlanması ilə başlayır: AI modellərinin istifadə edə bilməsi üçün məlumatların toplanması, təmizlənməsi və dəyişdirilməsi. Bu məlumatların keyfiyyəti çox vacibdir, çünki alqoritmlər yalnız öyrədildikləri məlumatlar qədər yaxşı olacaq.
Sonra təlim prosesi gəlir , burada alqoritm nümunələri və münasibətləri öyrənmək üçün təlim məlumatlarına uyğun gəlir. Bu proses modelin düzgün etiketləri nə dərəcədə proqnozlaşdırdığını ölçən itki funksiyalarından və performansını yaxşılaşdırmaq üçün modelin parametrlərini tənzimləyən optimallaşdırma alqoritmlərindən istifadəni nəzərdə tutur.
Nəhayət, model qiymətləndirilir və sazlanır , onun performansı test məlumat dəsti ilə ölçülür və lazım olduqda hiperparametrlər düzəldilir. Bu proses təkrarlanır və modelin dəqiq və səmərəli olmasını təmin etmək üçün diqqətli sazlama tələb edir.
Məlumatların hazırlanması
Məlumatların hazırlanması süni intellekt alqoritmlərinin hazırlanmasında mühüm addımdır. Birincisi, müvafiq məlumatlar verilənlər bazası, sensorlar, müştəri qeydləri və sosial şəbəkələr kimi müxtəlif mənbələrdən toplanır . Nəticələri təhrif edə biləcək səhvləri, kənar göstəriciləri və natamam məlumatları aradan qaldırmaq üçün məlumatlar daha sonra təmizlənir.
Təmizləndikdən sonra verilənlər modelin ondan düzgün istifadə edə bilməsi üçün çevrilir və normallaşdırılır. Buraya kateqoriyalı məlumatların ədədi dəyişənlərə çevrilməsi, verilənlərin ümumi miqyaslı olması üçün normallaşdırılması və məlumatların təlim, yoxlama və sınaq dəstlərinə bölünməsi daxil ola bilər. Bu proses uzun və bahalı ola bilər, lakin AI modelinin düzgün işləməsini təmin etmək çox vacibdir.
Model təlimi
Model təlimi süni intellektdə öyrənmə prosesinin ürəyidir. Bu addım zamanı alqoritm təlim məlumatları ilə qidalanır və proqnozlarındakı səhvi minimuma endirmək üçün dəqiq tənzimlənir . Bu, modelin öyrənilməsinə rəhbərlik edən itki funksiyaları və optimallaşdırma alqoritmlərindən istifadə etməklə həyata keçirilir.
Model öyrədildikdən sonra onun təkcə təlim dəstində deyil, yeni məlumatlar üzərində də yaxşı işləməsini təmin etmək üçün onu qiymətləndirmək çox vacibdir . Bu, modelin əvvəllər görmədiyi test məlumat dəstindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Dəqiqlik, geri çağırma və F1 bal kimi göstəricilər ölçülür ki, bu da modelin nə qədər yaxşı performans göstərdiyi barədə fikir verir.
Süni intellekt sadəcə bir söz deyil; Bu, demək olar ki, bütün sənaye sahələrini dəyişdirən bir reallıqdır. Bu bölmədə süni intellekt alqoritmlərinin müxtəlif sektorlardakı ən təsirli tətbiqlərinə baxaq, bu texnologiyaların ətrafımızdakı dünyanı necə dəyişdirdiyini və gələcəkdə bizi nə gözləyə biləcəyimizi göstərək.
