Maşın öyrənməsi: Redaktələr arasındakı fərq

Silinən məzmun Əlavə edilmiş məzmun
Redaktənin izahı yoxdur
Sətir 16:
== Maşın öyrənmə texnikası ==
Maşın öyrənmə bölməsi, bir tərəfdən, neyron şəbəkələri elminin təlim şəbəkələri metodlarına və onların memarlığının topologiyalarının növlərinə bölünməsi nəticəsində yaranmışdı, digər tərəfdən isə riyazi statistikanın metodlarını özündə cəmləşdirmişdir. Aşağıdakı maşın öyrənmə metodları neyron şəbəkələrin istifadəsi vəziyyətinə əsaslanır, baxmayaraq ki, təlim nümunəsi anlayışını istifadə edən digər metodlar mövcuddur - məsələn, müşahidə olunan statistikanın ümumiləşdirilmiş dəyişməsi və kovaransı ilə işləyən diskriminant təhlil və ya Bayesiya təsnifatçıları. Neyron şəbəkələrinin əsas növləri, məsələn, qavrayış və çox qatlı qavrayış (eləcə də onların modifikasiyası), müəllimlə və ya olmadan, möhkəmləndirmə və özünü təşkili ilə öyrədilə bilər. Ancaq bəzi neyron şəbəkələri və əksər statistik metodlar yalnız təlim metodlarından birinə aid edilə bilər. Buna görə də, təlim metodundan asılı olaraq maşın öyrənmə metodlarını təsnifləşdirmək lazımdırsa, sinir şəbəkələrini müəyyən bir növə təsnif etmək düzgün olmazdı, sinir şəbəkələri üçün təlim alqoritmlərini yazmaq daha düzgün olardı.
 
== Klassik problemlər maşın öyrənməsi ilə həll olunur ==
* Təsnifat ümumiyyətlə həqiqi təlim mərhələsində nəzarət olunan təlim vasitəsilə aparılır.
* Klasterləşdirmə adətən nəzarətsiz öyrənmə ilə aparılır
* Reqressiya, bir qayda olaraq, test mərhələsində nəzarət olunan təlimlərdən istifadə olunmaqla proqnozlaşdırılan problemlər üçün xüsusi haldır.
* Məlumatların azaldılması və vizuallaşdırılması nəzarətsiz öyrənmədən istifadə edilir
* Bir verilənlər bazasından ehtimal sıxlığı paylanmasının yenidən qurulması
* Bir sinif təsnifat və yeniliyin aşkarlanması
* Rütbə asılılığı
 
== Alqoritm tipləri ==