Մեքենայական ուսուցում
Մեքենայական ուսուցում (անգլ.՝ Machine learning), համակարգչային գիտությունների և արհեստական ինտելեկտի ենթաբաժին, որն ուսումնասիրում է ինքնուրույն ուսուցանվող համակարգերի մոդելները ու դրանց կառուցման և ուսուցման համար նախատեսված ալգորիթմները։ Այն հնարավորություն է տալիս մեքենային փորձնական տվյալների հիման վրա սովորել այն, ինչը բացահայտ ծրագրավորած չէ։ Մեքենայական ուսուցումը նաև սերտ կապված է վիճակագրության և օպտիմիզացիայի հետ։ Մեքենայական ուսուցումը կիրառելի է այն բնագավառներում, որտեղ բացահայտ ծրագրավորված ալգորիթմները անօգուտ են։ Օրինակ՝ Spam նամակների զտում, որոնողական համակարգեր, տվյալների ինտելեկտուալ հետազոտում, պատկերների ճանաչում, ռոբոտների ինքնակառավարում և այլն։
Բովանդակություն
Սահմանում[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
1959 թվականին Արթուր Սամուելը սահմանեց մեքենայական ուսուցումը այսպես՝ «Հետազոտության ոլորտ է, որը հնարավորություն է տալիս մեքենային սովորել այն, ինչ բացահայտ ծրագրավորած չէ»։
Իսկ 1998-ին Թոմ Միտչելը սահմանեց ուսուցման խնդիրը հետևյալ կերպ՝ «Համակարգչային ծրագիրը ուսուցանվում է՝ ելնելով E փորձից, հաշվի առնելով T խնդիրը և ինչ որ մի P էֆեկտիվության գործակից, այնպես որ նրա(համակարգչային ծրագրի) էֆեկտիվությունը T խնդրի համար, որը չափվում է P էֆեկտիվության գործակցով, բարելավվի E փորձի ընթացքում։»
Ուուցման եղանակներ[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
Հիմնական։
- Վերահսկվող ուսուցում (Supervised learning)
- Առանց վերահսկման ուսուցում (Unsupervised learning)
- Ամրապնդմամբ ուսուցում (Reinforcement learning )
Այլ։
- Կիսավերահսկվող ուսուցում (Semi-supervised learning)
- Տրանսդուկցիոն ուսուցում (Transduction learning)
- Օնլայն ուսուցում (Online learning)
Կիրառության ոլորտներ[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
- Որոնողական համակարգեր (Web search engine)
- Խոսքի ճանաչում (Speech recognition)
- Կենսաինֆորմատիկա (Bioinformatics)
- Ձեռագիր տեքստի ճանաչում (Handwriting recognition)
- Բնական լեզվի մշակում (Natural language processing)
- Համակարգչային տեսլական (Computer vision)
- Կերպարների ճանաչում (Pattern recognition)
- Տեքստի էմոցիաների վերլուծություն (Sentiment analysis)
Գրականություն[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
- Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012). Foundations of Machine Learning, The MIT Press. ISBN 9780262018258.
- Vladimir Vapnik (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.