Բացել գլխավոր ցանկը

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

ՍահմանումԽմբագրել

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 եղանակներԽմբագրել

Հիմնական։

  • Սուպերվիզորով ուսուցում(Supervised learning)
  • Առանց սուպերվիզորի ուսուցում(Unsupervised learning)

Այլ։

  • Կիսա-Սուպերվիզորային ուսուցում(Semi-supervised learning)
  • Տրանսդուկցիոն ուսուցում(Transduction learning)
  • Օնլայն ուսուցում(Online learning)
  • Ամրապնդումով ուսուցում(Reinforcement learning )

Կիրառության ոլորտներԽմբագրել

  • 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)

ԳրականությունԽմբագրել

Արտաքին հղումներԽմբագրել