Machine Learning / Maşın Öyrıənməsi

Maşın Öyrənməsi növləri

Bu dəfə maşın öyrənməsi 2 əsas növü və onların metodları haqqında məlumat verəcəyəm. Maşın öyrənməsi barədə məlumatlı olmayanlara əvvəlcə “Maşın Öyrənməsi nədir?” başlıqlı yazını oxumağı tövsiyyə edirəm. Yazıların uzun aralarla olmaması üçün bugün bu başlıqda qısaca izah verməyə çalışacağam. Növlərə keçməmişdən əvvəl isə yenə də bəzi terminlərin tam tərcüməsində çətinlik çəkdiyimi vurğulamaq istəyirəm. Ümumi araşdırmama görə bunu RəhbərliRəhbərsiz öyrənmə deyə tərcümə edildiyini gördüm, ancaq mən NəzarətliNəzarətsiz öyrənmə deyə tərcümə etməyi daha uyğun gördüyüm üçün bu növləri belə adlandıracağam. İndi isə keçək növlərə.

Nəzarətli Öyrənmə (Supervised Learning)

Etiketlənmiş müşahidələrdən öyrənmə prosesidir. Etiketlər, alqoritmə müşahidələri necə etiketləməsi lazım olduğunu öyrədir. Məzmununda “ən ucuz” ifadəsi varsa spam olaraq etiketləməlisən şəklində maşına öyrətmək kimi yolları misal göstərmək olar. Nəzarətli öyrənmənin bir neçə metodu var. Bunlardan ən çox istifadə olunanları aşağıdakılardır.

Təsnifatlandırmaq və ya siniflərə bölmək (Classification): Hər bir  müşahidə bir kateqoriya/sinifə aid olur. Misal üçün: spam və ya spam deyil dediyimiz elektron məktublar. Siniflər diskretdir (say deyil) və bir-birlərinə yaxın və ya uzaq olmaqları kimi bir hal olmur.

Reqressiya* (Regression): Hər müşahidə üçün öyrəndiklərinə baxaraq real bir proqnoz verir. Misal üçün: “2014 model 20.000 km bir Lifan** avtomobili 12.784 AZN olmalıdır”.
* Reqresiyya sözünün başqa qarşılığı varmı bilmirəm. Səhv xatırlamıramsa riyaziyyatda və coğrafiyada tam bu şəkildə istifadə olunur. Xüsusi dilçilik marağı olanlar araşdırıb yazsa yazıya əlavə edə bilərəm.
** Niyə Lifan sualı verəcək şəxslər üçün əvvəlcədən cavab verim. Xüsusi bir səbəbi yoxdur sadəcə yerli marka axtardım qarşıma ilk o çıxdı. Hamı yerli mal alsın xeyri vətənə qalsın devizi ilə 🙂

Nəzarətsiz Öyrənmə (Unsupervised Learning)

Etiketsiz müşahidələrdən öyrənmə prosesidir. Alqoritmin öz-özünə nəticə çıxartması, görünməyən və ya əvvəlcədən təyin edilməmiş nümunələri analiz edərək tapması gözlənilir.

Komalamaq* (Clustering): Müşahidələri homogen hissələrə ayırır. Misal üçün: bir məktəbdəki tələbə qruplarını təyin etmək.
* Clustering sözü dilimizə ən uyğun bu şəkildə tərcümə olduğu üçün bu cür adlandırdım. Həmişəki kimi daha yaxşı təklif olduğu təqdirdə dəyişiklik edə bilərəm.

Ölçü Azaldılması (Dimensionality Reduction): Müşahidələrin mövcud xüsusiyyət sayını az və ən əsas hala salır, bizə ən yaxşı öyrənmə imkanı yaradır.

Bundan sonrakı yazılarda nəzarətli və nəzarətsiz öyrənmənin ayrı-ayrılıqda geniş izahı və maşın öyrənməsi prosesisi haqqında yazmağı düşünürəm. Mövzu biraz uzun olduğu üçün bu mövzu ilə qarışdıraraq yazını yorucu etmək istəmədiyim və qısa aralıqlarda yazılar paylaşmaq istədiyim üçün bu yazını burada yekunlaşdırıram. Bir sonrakı yazıya qədər.

2008-ci ildən bəri proqramlaşdırma və texnologiya ilə maraqlanıram. Layihələrdə əsasən PHP (ehtiyac olduqda Python) istifadə edirəm. Son zamanlarda Maşın Öyrənilməsi sahəsində layihələr üzərində işləyirəm.

4 comments On Maşın Öyrənməsi növləri

  • Salam, təbriklər, yenə uğurlu bir yazı alınıb. Teoriyadan bir az kənara çıxıb praktiki nümunələr göstərməyə vaxtınız olsa, məmnuniyyətlə izləyərəm. Hətta bu kimi mövzularda ölkə səviyyəsində maraqlı layihələr varsa, iştirak belə etmək istəyərdim. Uğurlar.

    • Təşəkkür edirəm. Təbiiki praktiki davam ediləcək, sadəcə ümumi anlayış yaratmadan birbaşa praktiki misallar çəkmək daha az kütləyə xitab edərdi. Marağı olan hər kəs faydalana bilsin deyə ümumi məlumatlardan başlayıb praktiki misallarla izah edəcəyəm.

      İzləməyə davam edin.

  • Ele ReqreSSiya üsulu. Double s

Leave a reply:

Your email address will not be published.

Site Footer