Башкы идея: бир максат, окуунун үч жолу
Мурунку сабактарда сиз машиналык окутуу (ML) деген — компьютерге кол менен жазылган эрежелерди аткартуунун ордуна, маалыматтардан мыйзам ченемдүүлүктөрдү өз алдынча үйрөнүүгө мүмкүндүк берүү экенин көрдүңүз. Бирок окутуу маселелеринин баары эле бирдей боло бербейт. Кээде компьютерге туура жоопторду көрсөтүп турган мугалибибиз болот. Кээде бизде бир үймөк маалымат бар, бирок жооптор такыр жок. Ал эми кээде башында маалымат өзү да жок — машина ар кандай нерселерди сынап көрүп, эмне болорун байкап үйрөнүшү керек.
Ушул үч кырдаал бизге машиналык окутуунун үч классикалык түрүн берет: көзөмөлдүү окутуу, көзөмөлсүз окутуу жана бекемдөө менен окутуу. Сиз жолуктурган дээрлик ар бир AI система — спам-чыпкалар, музыка сунуштагычтар, оюн ойногон боттор — ушул үч үй-бүлөнүн бирине кирет. Кайсынысына кирерин билүү системанын кантип курулганын жана ага кандай маалымат керек болгонун көп жагынан айтып берет.
Окуу максаттары
- Көзөмөлдүү окутуу деген эмне экенин түшүндүрүп, анын эки түрүн айырмалай билүү: классификация жана регрессия.
- Көзөмөлсүз окутуу деген эмне экенин түшүндүрүп, кластерлөөнү күнүмдүк мисалдар менен сүрөттөө.
- Бекемдөө менен окутууну агент, аракет, чөйрө жана сыйлык деген сөздөрдү колдонуп сүрөттөө.
- Үч түрдү керектүү маалыматы, максаты жана типтүү колдонулушу боюнча салыштыруу.
- Жарым-жартылай көзөмөлдүү жана өзүн-өзү көзөмөлдөгөн окутуу деген аталыштарды укканда тааный билүү.