Open main menu

ماشنىلىق ئۆگىنىش

ماشىنىلىق ئۈگىنىش قارار چىقىرىش چاشما گىرافى

ماشىنىلىق ئۇگنىش بولسا ئالگورىزىم ۋە سىتاستىكىلىق مودىلىللارنىڭ كومپىيوتۇر پىروگىراممىسى  ئارقىلىق، بىزنىڭ يوليورقىمىزسىز ، يەنى خۇلاسىلەش، نۇسخا تونۇشلارغا تايىنىپ،  مەلۇم بىر سىناقنى تاماملاشنى كۆرسىتىدۇ ، ماشىنىلىق ئۆگنىش سۈنئى ئەقىلنىڭ تارماق پىنى ھىسابلىنىدۇ.  ماشىنىلىق ئۇگنىش ئالگورىزىمى بولسا بار بولغان  سانلىق ئۇچۇرلار ئاساسىدىكى ماتىماتكىلىق مودىللارنىڭ يېڭى ئۇچۇرلارنى يەنى  كەلگۇسنى قىياس قىلشى ھىسابلىنىدۇ . ماشىنىلىق ئۇگنىش ئالگورىزىمى نۇرغۇنلىغان ئەپلەردە ، يۇمشاق دېتاللاردا ئىشلىتىلدىغان بولۇپ مەسلەن، چىراي ۋە ئاۋاز تونۇش ،  يېزىق تونۇش ، ئېخەت سۈزگۇچ ، بىئولوگىيلىك ئالاھىدىلىكنى تونۇش ، سەھىيە ۋە داۋالىنىش ، ماشىنا ئادەم ، ئىلىكتورۇنلۇق ئويۇن  قاتارلىقلار.

مىسالتەھرىر

 
توم-توم قوللىنىشچان ماشىنىلق ئۈگىنىش يىغىنى 2019

ماشىنىلىق ئۇگنىش سىتاستىكىغا ناھايىتى يېقىن بولۇپ كومپىيوتىر ئارقىلىق قىياس قىلىش ، كەلگۈسنى پەرەز قىلدىغان پەن ھىسابلىنىدۇ. مۇنداقچە ئېيتقاندا ماتېماتكا ۋە سىتاستىكا قاتارلىق پەنلەر ناھايىتى مۇھىم ئاساس ھىسابلىنىدۇ .

مىسال 1 :  بىز ئۆزىمىزدە بار بولغان سانلىق ئۇچۇرلانى ئانالىز قىلىش ئارقىلىق  بىر خۇلاسىگە ئېرشىمىز ، ھەمدە مۇشۇ سانلىق ئۇچۇرلار ئارقىلق ماتىماتكىلىق مودىل تۇرغۇزمىز ،  يېڭى سانلىق ئۇچۇرلارنى مۇشۇ ماتىماتكىلىق مودىل ئارقىلىق قىياس قىلمىز . مانا بۇ ماشىنىلىق ئۆگنىش ھىسابلىنىدۇ .  

مىسال 2: بىز ھايۋانلانىڭ رەسمىنى ئانالىز قىلىش ئارقىلق توخۇنىڭ ئىككى پۇتى بارلىقنى ، مۆشۈكنىڭ تۆت پۇتى بارلىقنى كۇزتىمىز، نەتىجىدە بىر خۇلاسىگە ئىرشىمىز ، ھەمدە ئېرشكەن خۇلاسە ئاساسىدا ماتىماتكىلىق مودىل تۇرغۇزۇپ يېڭى بىر ھايۋاننىڭ مۆشۈك ياكى توخۇ ئىكەنلىكنى قىياس قىلىمىز ، بەلكىم سىز ئىتنىڭمۇ تۆت پۇتى بار تۇرسا دىيشىڭىز مومكىن ، ناھايىتى توغرا ، دىمەككى بىز يەنىمۇ ئىنچىكە سانلىق ئۇچۇرلارغا مۇھتاج دىگەن گەپ

تۈرى ۋە مەزمۇنىلىرىتەھرىر

ماشىنىلىق ئۆگىنىش چوڭ جەھەتتىن كۆزەتكۈچلىك ئۆگىنىش ، كۆزەتكۈچسىز ئۆگىنىش ۋە يېرىم كۆزەتكۈچلىك ئۆگىنىش ، مەجبۇرىي ئۆگىنىش قاتارلىقلارغا بۆلىنىدۇ.  

ماشىنىلىق ئۆگنىش ئالگورىزىمنىڭ تۈرلىرى :

ماشىنىلىق ئۆگىنىش ئالگورىزىمنىڭ تۇرلىرى چوڭ جەھەتتىن تۆت بولۇپ تۈرلەش ، تۈپلەش ، ئايرىش ، ئۆلچەم كېمەيتىش قاتارلىقلار ، بۇ تۆت چوڭ ئالگورىزىم ئىچدىن بەك كۆپ كىچىك تارماقلارغا ئايرىلىدۇ

سىلۇشتۇرما سۆزلۇكلەر

 

 

机器学习  

 

ماشىنىلىق ئۆگىنىش  

 

算法  

 

ئالگورىزىم  

 

推理  

 

خۇلاسىلەش  

 

统计学  

 

سىتاستىكا  

 

监督学习  

 

كۈزەتكۈچلىك ئۆگىنىش  

 

非监督学习  

 

كۈزەتكۈچىسىز ئۆگىنىش  

 

半监督学习  

 

يېرىم كۈزەتكۈچىلىك ئۆگىنىش  

 

强化学习  

 

مەجبۇرى ئۆگىنىش  

 

分类  

 

تۇرلەش  

 

聚类  

 

تۇپلەش  

 

回归  

 

ئايرىش  

 

降维  

 

ئۆلچەم كېمەيتىش

تارىخىتەھرىر

ماشىنىلىق ئۆگىنىش سۈنئى ئەقىلنى ئىشقا ئاشۇرۇشتىكى ئاساسلىق ئۇسۇللارنىڭ بىرى بولۇپ ، ھازىر ئۇچقاندەك تەرەققى قىلىش باسقۇچغا كىرىپ بولدى . ئەڭ دەسلەپكى ماشىنىلىق ئۆگىنىش ئالگورىزىمى ئالدىنىقى ئەسىرنىڭ باشلىرىدا بارلىققا كەلگەن بولۇپ ، يۇز يىلدىن كۆپرەك ۋاقىت بولدى. ئالدىنقى ئەسىرنىڭ ئوتتۇرلىرى كومپىيوتېرنىڭ بارلىققا كىلشى  نۇرغۇن كىشلەرگە ئىلھام ئېلىپ كەلگەن. خەب (Donald Olding Hebb ) ، ئالەن تۇرىڭ (Alan Turing ) قاتارلىق كىشلەر ئۆزىنىڭ يېڭچە پىكرىلىنى ئوتتورغا قويوشقا باشلىغان. گەرچە ماشىنىلىق ئۆگىنىشنىڭ تارىخى خېلى ئۇزۇن بولسىمۇ ، كومپىيوتۇر ھىسابلاش سۈرئىتىنىڭ ئاستا بولۇشى ، سانلىق ئۇچۇرلارنىڭ يېتەرسىز بولۇشى تۈپەيلى ماشىنىلىق ئۆگىنىش كىشلەرنىڭ دىققەت ئېتبارىنى ئانچە قوزغىيالمىغان .

1950- يىلى ئالەن تۇرىڭ مەشھۇر تۇرىڭ سىنقىنى ئېلىپ بىرىپ ، كومپىيوتۇردا زادى ئەقىل بولامدۇ يوق شۇنى سىناق قىلغان .

1952- يىلى ئاردىر سەمىيىل تۇنجى كومپىيوتېر پىروگوراممىسنى يازغان بولۇپ ، بۇ پىروگىرامما دۆلەتلار ئارا شاھمات مۇسابىقىسى ئۈچۈن ئىشلىتىلەتتى .

1957- يىلى فىرەن روسىنبىلەت تۇنجى كومپىيوتېر نىرۋا سىستىمىسنى كەشىپ قىلغان بولۇپ ، ئادەم مىڭسىنىڭ ھەركەت ھالىتىگە تەقىلىد قىلغان .

1979- يىلى سىتەنفورد ئۇنۋىرسىتى سىتەنفورد ماشىنىسنى كەشىپ قىلىدى ، بۇ ماشىنا ئەتراپتىكى توسالغۇلارنى سىزەلەيتتى .

1990- يىلى ماشىنىلىق ئۆگىنىش زور سانلىق ئۇچۇرلانى بىر تەرەپ قىلىشقا باشلىغان .

1997-  سۈنئى ئەقىل تۇنجى دۇنياۋى شاھمات چىمپىيونىنى مەغلۇپ قىلغان .

2006- يىلى جەففىرى خىنتون چۇڭقۇرلاپ ئۆگىنىش نەزىريەسىنى ئوتتورغا قويغان بولۇپ ، بۇ نەزىريە بىلەن رەسىم ۋە كىنولاردىكى سانلارنى ۋە يېزىقلارنى پەرقلەندۇرگىلى بولاتتى .

2016- يىلى ئالفاگو  دۇنياۋى قورشاۋ شاھمات ماھىرلىرنى يېڭىپ ،  ئىنسانلارنىڭ  ئۆزىگە رەقىپ بولالمايدىغانلىقنى يەنە بىر قېتىم ئىسپاتلىدى .

مانا مۇشنىڭدىن باشلاپ  ئىلۇن ماسىك ، سىتىفىن خاۋكىڭ قاتارلىقلار  سۇنئى ئەقىلنىڭ ئىنسانلارنى ھالاكەتكە ئىلىپ باردىغانلىقنى ئاگاھلاندۇردى ، يەنى بەزى كىشلەر سۈنئي ئەقىلنىڭ ئادەم مېڭسىگە ئوخشاش تەپەككۇر قىلالمايدىغانلىقنى ،سۇنئى ئەقىل بىلەن ئادەم مىڭسىنى سىلۇشتۇرۇش مومكىن بولمايدىغانلىقنى ،  ئارتۇقچە ئەنسىرەشنىڭ ھاجىتى يوقلىقنى ئوتتورغا قويدى .  

ئالدىنقى ئەسىرنىڭ 80-  يىللىرى ماشىنىلىق ئۆگىنىش مۇستەقىل بىر پەن بولۇپ شەكىللەنگەن بولۇپ ، ھازىرغىچە قىرىق يىلچە ۋاقىت بولدى. كىيىنكى قىرىق يىل ناھايىتى تېز تەرەققى قىلغان بولۇپ ، بولۇپمۇ مۇشۇ يېقىنقى ئون يىل ئىچدە يۇقىرى پەللىگە چىقتى دىيىشكە بولىدۇ.

يېڭى ئەسىرنىڭ كىرشى بىلەن  ئۇچۇر تېخنىكىسنىڭ ئۇچقاندەك تەرەققى قىلىشى ،  يېڭى بىر ئەۋلاد ئۆزەكلەرنىڭ ئىجاد قىلنىشى كومپىيۇتېرنىڭ ھېسابلاش ئىقتىدارنىڭ ھەسسىلەپ ئېشىشى،  شۇنىڭ بىلەن بىر ۋاقىتتا سانلىق ئۇچۇرلارنىڭمۇ ھەسسىلەپ ئېششىنى كەلتۇرۇپ چىقاردى . كىشلەر بارغانسىرى زور سانلىق ئۇچۇرلارنى يېڭچە تەپەككۇر بىلەن بىر تەلەپ قىلىشنىڭ زۆرۆرىيتىنى ھىس قىلىپ يەتتى.

ئىلاۋە : سانلىق ئۇچۇر ناھايىتى مۇھىم بولۇپ ، بۇندىن كىيىنكى دەۋىردە بايلىق ھەرگىزمۇ پۇل بىلەن ، نىفىت بىلەن ، قىزىلما بايلىقلار بىلەن ئۆلچەنمەستىن ، سانلىق ئۇچۇرلارنىڭ ئاز كۆپلىكى بىلەن ئۆلچىندىغان دەۋىر يىتىپ كەلدى .   دېمەك سانلىق ئۇچۇر ناھايىتى مۇھىم دىگەن گەپ ، بۇنچە مۇھىم بولغان سانلىق ئۇچۇرلانى بىر تەرەپ قىلىش ، ئۇنىڭدىن قانداق پايدىلنىش  دەل ماشىنىلىق ئۆگىنىش قاتارلىق ئۇسۇللار بىلەن بولدۇ. بۇنىڭ تىپىك مىسالى دۆلىتىمىزنىڭ ياسىمىچىلىق 2025 پىلانى، بەش جى تورى قاتارلىقلار  ، گىرمانىيەنىڭ سانائەت تۆت پىلانى ، ياپۇنىيەنىڭ جەميەت بەش پىلانى قاتارلىقلاردۇر .

مەنبەتەھرىر

  1. ئالىپ تورى
  2. تور دۇنياسى