Омӯзиши амиқ, зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинҳо барои муғулон: бо мисол шарҳ дода шудааст

Оё шумо мехоҳед, ки бо зеҳни худ дар ширкати ҳамкорон дурахшон шавед ё дар сӯҳбат дар мавзӯъҳои техникии ҷорӣ дӯстони худро ба ҳайрат оваред? Дар сӯҳбат "Интеллекти сунъӣ" ё "Омӯзиши мошин" -ро қайд кунед ва шумо тамом кардед. Истилоҳи "Интеллектуалии сунъӣ" ҳоло ба таври васеъ шунида мешавад. Барномасозон мехоҳанд AI-ро омӯзанд. Роҳбарон мехоҳанд AI-ро дар хидматҳои худ татбиқ кунанд. Аммо дар амал, ҳатто мутахассисон на ҳамеша дарк мекунанд, ки "AI" чист. Ин мақола барои кӯмак расонидан ба шумо дар фаҳмидани истилоҳҳои “зеҳни сунъӣ” ва “омӯзиши мошинсозӣ” пешбинӣ шудааст. Шумо инчунин хоҳед фаҳмид, ки Deep Learning, маъмултарин навъи омӯзиши мошинсозӣ чӣ гуна кор мекунад. Ва муҳим он аст, ки ин дастурҳо бо забони хеле дастрас навишта шудаанд. Математика дар ин ҷо фаҳмидани он қадар душвор нахоҳад буд.

Асосҳо

Қадами аввал барои фаҳмидани он ки омӯзиши амиқ чист, ин фаҳмидани фарқияти байни истилоҳҳои калидӣ мебошад. Сурат: Datanami

Зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинсозӣ

Зеҳни сунъӣ (AI ё AI agnl.) кӯшиши нусхабардории раванди тафаккури инсон аз ҷониби компютер мебошад. Вақте ки тадқиқот дар соҳаи зеҳни сунъӣ нав оғоз мешуд, олимон кӯшиш мекарданд, ки рафтори зеҳни инсонро ба таври қатъӣ дар шароити муайян нусхабардорӣ кунанд, яъне онро барои ҳалли мушкилоти муайян тезонанд. Масалан, барои он ки мошин метавонад бозиҳо бозӣ кунад. Онхо як катор коидахоеро мукаррар карданд, ки мошини хисоббарор бояд онхоро риоя кунад. Компютер рӯйхати амалҳои имконпазирро дошт ва он дар асоси қоидаҳо ва маҳдудиятҳои дар марҳилаи тарҳрезӣ муқарраршуда қарор қабул мекард. ML ба компютерҳо имкон медиҳад, ки мустақилона омӯзанд. Ин навъи омӯзиш аз технологияи муосири ҳисоббарор истифода мебарад, ки метавонад миқдори зиёди маълумотро ба осонӣ коркард кунад.

Омӯзиши назоратшаванда ва омӯзиши беназорат

Омӯзиши назоратшаванда маҷмӯи додаҳои нишондодашударо истифода мебарад, ки аз воридот ва натиҷаҳои интизорӣ иборатанд. Вақте ки шумо зеҳни сунъиро бо истифода аз омӯзиши назоратшаванда таълим медиҳед, шумо маълумотро ҳамчун вуруд пешниҳод мекунед ва муайян мекунед, ки натиҷа чӣ гуна бошад. Агар натиҷае, ки AI истеҳсол мекунад, аз он чизе, ки интизор буд, фарқ кунад, пас AI бояд ҳисобҳои худро ислоҳ кунад. То он даме, ки AI хато мекунад, ин раванд дар массиви маълумот борҳо такрор карда мешавад. Намунаи омӯзиши назоратшаванда ин зеҳни сунъӣ мебошад, ки обу ҳаворо пешгӯӣ мекунад. Он бо истифода аз маълумоти таърихӣ пешгӯии обу ҳаворо меомӯзад. Маълумоти воридотӣ фишор, намӣ ва суръати шамол аст ва дар натиҷа мо бояд ҳароратро ба даст орем. Омӯзиши беназорат як вазифаест, ки аз омӯзиши AI бо истифода аз додаҳои сохторнашуда иборат аст. Вақте ки шумо зеҳни сунъиро бо истифода аз омӯзиши беназорат меомӯзед, шумо ба AI имкон медиҳед, ки таснифоти мантиқии додаҳоро кунад. Намунаи зеҳни сунъӣ бо истифода аз омӯзиши мошинҳои беназорат як пешгӯии роботи рафтори муштариён дар мағозаи онлайн мебошад. Он бе истифодаи воридот ва баромадҳои қаблан маълум омӯхта мешавад. Ба ҷои ин, он бояд худи маълумоти воридшударо тасниф кунад. Алгоритм бояд муайян ва ба шумо бигӯяд, ки кадом намуди корбарон кадом маҳсулотро афзал медонанд.

Омӯзиши мошин чӣ гуна кор мекунад

Ҳамин тавр, омӯзиши амиқ яке аз равишҳои омӯзиши мошинсозӣ мебошад. Он ба шумо имкон медиҳад, ки натиҷаҳоро аз маълумоти воридшуда пешгӯӣ кунед. Барои омӯзиши AI, шумо метавонед ҳарду имконоти дар боло зикршударо истифода баред: омӯзиши назоратшаванда ва беназорат. Мо мефаҳмем, ки чӣ тавр Deep Learning бо истифода аз як мисоли равшан кор мекунад: биёед бигӯем, ки мо бояд хидматеро барои пешгӯии нархҳои парвози ҳавоӣ таҳия кунем. Мо алгоритми худро бо истифода аз усули назоратшаванда таълим медиҳем. Мо мехоҳем, ки хидмати мо барои пешгӯии нархҳо барои парвозҳои ҳавоӣ нархро дар асоси маълумоти зерин пешгӯӣ кунад (мо парвози бозгаштро барои осонии муаррифӣ ба назар намегирем):

• фурудгоҳи парвоз;
• фурудгоҳи омадан;
• санаи ба нақша гирифташудаи парвоз;
• ширкати ҳавопаймоӣ.

Шабакаҳои нейрон Биёед ба майнаи зеҳни сунъӣ назар андозем. Мисли мавҷудоти зиндаи биологӣ, пешгӯии мо дар "сар" нейронҳо дорад. Дар расм онҳо дар шакли доираҳо нишон дода шудаанд. Нейронҳо бо ҳам пайвастанд. Дар тасвир, нейронҳо ба се гурӯҳи қабатҳо муттаҳид шудаанд:

• қабати воридотӣ;
• қабати пинҳонии 1 (қабати 1 пинҳон) ва қабати пинҳонии 2 (қабати 2 пинҳон);
• қабати баромад.

Баъзе маълумотҳо ба қабати воридотӣ ворид мешаванд. Дар ҳолати мо, мо дар қабати вуруд чор нейрон дорем: фурудгоҳи парвоз, фурудгоҳи омадан, санаи парвоз, ширкати ҳавопаймоӣ. Қабати вуруд маълумотро ба қабати аввалини пинҳоншуда интиқол медиҳад. Қабатҳои пинҳоншуда дар асоси маълумоти воридшуда ҳисобҳои математикиро иҷро мекунанд. Яке аз масъалаҳои асосӣ ҳангоми сохтани шабакаҳои нейрон интихоби шумораи қабатҳои пинҳон ва шумораи нейронҳо дар ҳар як қабат мебошад. Қабати баромад маълумоти бадастомадаро ба мо бармегардонад. Дар мо бошад, нархи пешбинишудаи парвоз. Мо то ҳол чизи ҷолибтаринро аз даст додем: нархи интизоршуда чӣ гуна ҳисоб карда мешавад? Дар ин ҷо ҷодугарии омӯзиши амиқ оғоз мешавад. Ба хар як алокаи байни нейронхо вазни муайян (коэффициент) дода мешавад. Ин вазн аҳамияти арзиши вурудро муайян мекунад. Вазнҳои ибтидоӣ ба таври тасодуфӣ муқаррар карда мешаванд. Ҳангоми пешгӯии арзиши сафари ҳавоӣ, санаи парвоз ба нарх бештар таъсир мерасонад. Аз ин рӯ, пайвастҳои нейрони "санаи рафтан" вазни бештар доранд. Ҳар як нейрон дорои функсияи фаъолсозӣ ба он аст. Бе дониши математикӣ чӣ будани ин функсияро фаҳмидан душвор аст. Пас биёед каме соддатар кунем: нуқтаи функсияи фаъолсозӣ ин "стандартизатсия" кардани баромади нейрон аст. Пас аз он ки маҷмӯи маълумот аз тамоми қабатҳои шабакаи нейронӣ гузашт, натиҷаро тавассути қабати баромад бармегардонад. То ҳол ҳама чиз равшан аст, дуруст?

Омӯзиши шабакаи нейронӣ

Омӯзиши шабакаи нейрон қисми душвортарини омӯзиши амиқ аст! Чаро? Зеро ба шумо миқдори зиёди маълумот лозим аст. Зеро ба шумо қудрати бештари ҳисоббарорӣ лозим аст. Барои лоиҳаи мо, мо бояд маълумоти таърихии чиптаҳои ҳавопайморо пайдо кунем. Ғайр аз он, барои ҳама комбинатсияҳои имконпазири фурудгоҳҳои парвоз ва таъинот, санаҳои парвоз ва ширкатҳои ҳавопаймоии гуногун. Ба мо миқдори хеле зиёди маълумот бо нархи чипта лозим аст. Мо бояд маълумоти воридшударо аз маҷмӯи худ ба вуруди шабакаи нейрониамон интиқол диҳем ва тафтиш кунем, ки оё онҳо ба натиҷаҳое, ки мо аллакай дорем мувофиқат мекунанд. Агар натиҷаҳое, ки зеҳни сунъӣ ба даст овардаанд, аз натиҷаҳои интизоршуда фарқ кунанд, ин маънои онро дорад, ки он ҳанӯз ба қадри кофӣ таълим нагирифтааст. Вақте ки мо ҳаҷми пурраи маълумотро тавассути шабакаи нейронии худ иҷро кардем, мо метавонем функсияеро созем, ки нишон диҳад, ки натиҷаҳои AI аз натиҷаҳои воқеии маҷмӯи додаҳои мо то чӣ андоза фарқ мекунанд. Чунин функсияро функсияи хароҷот меноманд . Дар ҳолати идеалие, ки мо бо тамоми қувваи худ кӯшиш мекунем, арзишҳои функсияи хароҷоти мо ба сифр баробаранд. Ин маънои онро дорад, ки натиҷаҳои хароҷоте, ки шабакаи нейрон интихоб кардааст, аз арзиши воқеии чиптаҳо дар маҷмӯаи маълумоти мо фарқ намекунад.

Чӣ тавр мо арзиши функсияи хароҷотро кам карда метавонем?

Мо вазнҳои робитаҳои байни нейронҳоро тағир медиҳем. Инро ба таври тасодуфӣ кардан мумкин аст, аммо ин равиш самаранок нест. Ба ҷои ин, мо усулеро бо номи Gradient Descent истифода мебарем . Ин алгоритм бо роҳи тадриҷан зиёд кардани вазнҳо пас аз ҳар як такрори нави коркарди маҷмӯи додаҳои мо кор мекунад. Бо ҳисоб кардани ҳосилаи (ё градиент) функсияи хароҷот барои маҷмӯи муайяни вазнҳо, мо метавонем бубинем, ки ҳадди аққал дар кадом самт ҷойгир аст. Дар расм: Вазни ибтидоӣ - вазни ибтидоӣ, Минимуми хароҷоти ҷаҳонӣ - минималии глобалии функсияи хароҷот. Барои кам кардани функсияи хароҷот, мо бояд дар маҷмӯи маълумотҳои худ борҳо ҳисобҳо анҷом диҳем. Ин аст, ки чаро ба шумо қудрати зиёди ҳисоббарорӣ лозим аст. Вазнҳо бо истифода аз усули пастшавии градиент ба таври худкор нав карда мешаванд. Ин ҷодугарии омӯзиши амиқ аст! Вақте ки мо хидмати пешгӯии нархи парвози AI-и худро омӯзонидем, мо метавонем онро бехатар истифода барем, то нархҳоро дар воқеият пешгӯӣ кунем.

Биёед онро ҷамъбаст кунем ...

• Омӯзиши амиқ шабакаҳои нейронро барои тақлид кардани зеҳн истифода мебарад.
• Дар шабакаи нейрон се намуди нейронҳо мавҷуданд: қабати воридотӣ, қабатҳои пинҳонӣ, қабати баромад.
• Ҳар як алоқаи байни нейронҳо вазни худро дорад, ки аҳамияти ин вурудро нишон медиҳад.
• Нейронҳо функсияи фаъолсозиро барои "стандартизатсия" кардани баромади нейрон истифода мебаранд.
• Барои омӯзиши шабакаи нейронӣ ба шумо миқдори зиёди маълумот лозим аст.
• Агар мо массиви маълумотро бо истифода аз шабакаи нейрон коркард кунем ва маълумоти баромадро бо маълумоти воқеӣ муқоиса кунем, мо функсияи хароҷотро мегирем, ки нишон медиҳад, ки AI то чӣ андоза нодуруст аст.
• Пас аз ҳар як коркарди маълумот, вазнҳои байни нейронҳо бо истифода аз усули градиентӣ барои ноил шудан ба коҳиши функсияи хароҷот танзим карда мешаванд.

Истинод ба аслӣ