- Бір нәрсені болжау үшін машиналық оқыту моделін оқыту
Бұл сабаққа арналған іс-шаралар:
3 МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ БӨЛІМІ
Естеріңізге сала кетейік, Артикификалық интеллект, нақтырақ айтсақ Machine Learning 3 негізгі бөлімнен тұр.
Деректер жинағы
Үлгілерді табу
Болжауды жасау
Бұл сабақта біз болжам жасай алатын өзіміздің AI моделімізді үйрету арқылы екінші бөлімге, Үлгілерді табуға баса назар аударамыз.
Көпбақыланатын оқытуды пайдалана отырып, AI моделін оқытуға болатын тегін онлайн платформалар .
Машиналық оқытудың екі негізгі түрі бар – бақыланатын оқыту және бақылаусыз оқыту .
Бақыланатын оқыту дәл солай естіледі – сіз дұрыс жауапты айту арқылы модельдің қалай үйренетінін қадағалайсыз .
Бақылаусыз оқыту басқа тәсілді қолданады. Модель деректермен қамтамасыз етілген, бірақ ешқандай басшылықсыз немесе қадағалаусыз. AI моделі өз үлгілерін табады. Бұл әдіс AI моделіне ешқандай алдын ала білімсіз деректер арасындағы жаңа топтауларды, ұқсастықтар мен айырмашылықтарды табуға мүмкіндік береді.
Бұл оқу жоспарында біз машиналық оқытуда бақыланатын оқыту әдісін қолданамыз. Мысалы, суреттің ит немесе мысық екенін анықтау үшін AI үлгісі қажет делік.
Сіздің деректер жиынтығыңызда иттер мен мысықтардың көптеген суреттері болады.
Сіз қандай суреттердің ит, қайсысы мысық екенін айтып, модельді үйретуге көмектесесіз
ҮЛГІНІ ЖОСПАРЛАУ
Сіздің үлгіңіз бір нәрсені болжайды немесе жіктейді. Көбіне бұл модельдер классификациялық модельдер деп аталады, сол себептен.
Алғашқы қадамдар:
- Сіз нені жіктеп жатырсыз? Олар суреттер, мәтін, дыбыстар ма? Бұл сіздің деректер түріңіз.
- Әртүрлі мүмкін классификациялар қандай? Мысалы, иттер мен мысықтар. Бұл сіздің сабақтарыңыз. Оларды кейде белгілер деп те атайды.
- Үлгіні үйрету үшін тиісті деректерді жинаңыз. Әр сыныпты көрсету үшін көп түрлі деректерді табыңыз. Мысалы, иттер мен мысықтардың әр түрлі түрлерінің көп және көп суреттері!
ҰСЫНЫЛАТЫН ПЛАТФОРМАЛАР
AI жіктеу модельдерін жасау үшін қол жетімді көптеген тегін және ашық бастапқы платформалар бар.
Біз бағдарламалар мен платформалар тізімін жетекшілік еткен болатынбыз:
- болжам жасау үшін үлгіні құру
- содан кейін болжамға негізделген әрекетті орындау үшін үлгіні мобильді немесе веб-бағдарламада пайдалану
Мұнда әр платформаның жіктелуі және бірігуі мүмкін нәрсеге жылдам шолу берілген.
| Платформа | Жіктеу түрлері | Технолгия интеграциясы |
|---|---|---|
| Google арқылы үйрететін машина | бейнелер, дыбыстар, позитивтер | Бағдарлама өнертапқышы, Python, басқа да біріктірулер болуы мүмкін |
| Балаларға арналған MachineLearning | суреттер, дыбыстар, мәтін, сандар | Python, App Inventor (кейбір деректер түрлері үшін) |
| MIT қолданбасының өнертапқышы | бейнелер, дыбыстар, позитивтер | Қолданба өнертапқышы |
| ұқсас | суреттер | Thunkable, App Inventor, Wep бағдарламалары, API көмегімен |
ҚЫЗМЕТ ТҮРІ: МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ МОДЕЛІН ОҚЫТУ
Rock, Paper Sciscisors моделін құру
Содан кейін қарапайым алдын ала жасалған JavaScript өзара әрекеттесу арқылы үлгіңізді көріңіз.
АЛДЫН АЛА ҚҰРЫЛҒАН МОДЕЛЬДЕР
Енді сіз өзіңіздің алғашқы AI үлгісін құрастырдыңыз және жобаңызға жеке үлгіңізді жоспарлауды бастағанда, қазірдің өзінде салынған үлгіні пайдалануды қарастыруыңызға болады.
Неліктен дөңгелекті қайта ойлап тапты, солай емес пе?
Жалпыға ортақ және ортақ AI үлгілерін ұсынатын көптеген сайттар бар. Егер олар сіз іздеген жіктеуді қамтамасыз етсе, оларды пайдалануды қарастыруыңыз мүмкін. Мұнда жалпыға қолжетімді ML үлгілерін ұсынатын кейбір сайттар берілген.
Бұл үлгілерді пайдалану үшін сізге Python немесе Javascript сияқты мәтіндік тілді пайдалану қажет болуы мүмкін.
Егер сіз кодтауға мүлдем жаңа болсаңыз, өзіңіздің үлгіңізді құру - тамаша нұсқа. Сіз бақылауда боласыз және бұл процесте AI туралы көп нәрсені білесіз!
РЕФЛЕКСИЯ
Сіз өзіңіздің алғашқы AI үлгісін жасадыңыз! Бұл сізге AI моделін жасау процесіне шолу жасауы керек. Барлық модель жасау платформалары ұқсас жұмыс істейді, дегенмен интерфейстер сәл өзгеше болуы мүмкін.
НЕГІЗГІ ТЕРМИНДЕРГЕ ШОЛУ
- AI (немесе машиналық оқыту) моделі — бір нәрсені болжауға немесе жіктеуге арналған үлгілерді тану үшін деректер жиынына үйретілген жасанды интеллект
- Жетекшілік ететін Оқыту – үлгі дұрыс немесе дұрыс емес нәтижені айту арқылы оқытылатын машиналық оқыту
- Бақыланбайтын оқыту – модель ешбір араласусыз үлгілерді өздігінен ашатын машиналық оқыту
- Класс — енгізулерді өз класы бойынша жіктеуді үйренетіндей AI үлгісіне берілетін белгі
ҚОСЫМША РЕСУРСТАР
Егер сіз жасанды интеллект және машиналық оқыту туралы көбірек білгіңіз келсе, мұнда Нью-Йорк университетінің Дэниел Шиффманның тамаша ойнату тізімі берілген.
