Слайд 1
Машиналық оқыту модельдері
Презентация
Презентация на тему «Машиналық оқыту модельдері»
10 слайдов · сгенерирована в Презентоше — бесплатном генераторе презентаций
Слайд 2
Машиналық оқыту негізі
Машиналық оқыту — бұл жасанды интеллекттің деректерден заңдылықтарды өзі тауып, сол арқылы болжау жасайтын бағыты. Оның басты ерекшелігі — жүйеге әр қадамды қолмен жазып бермей, мысалдар арқылы үйрету. Мұндай тәсіл мәтін, сурет, дыбыс және сандық көрсеткіштер сияқты үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Слайд 3
Модель ұғымы
Машиналық оқыту моделі — алгоритм деректерде үйренген заңдылықтардың нәтижесі. Басқаша айтқанда, алгоритм оқытуды қалай жүргізетінін анықтайды, ал модель — сол оқытудан кейін пайда болған дайын нәтиже. Модельдің міндеті — жаңа деректерге сүйеніп, бұрын көрмеген жағдайда да дұрыс болжам жасау.
Слайд 4
Оқыту кезеңдері
Модель құру әдетте дерек жинаудан, оларды тазалаудан және оқытуға дайындаудан басталады. Кейін дерек оқыту, тексеру және сынақ жиынтықтарына бөлініп, модель солардың негізінде үйретіледі және бағаланады. Соңында нәтиже қанағаттанарлық болса, модель нақты жүйеге енгізіліп, үнемі бақылауда ұсталады.
Слайд 5
Бақыланатын оқыту
Бақыланатын оқытуда модельге жауаптары алдын ала белгіленген деректер беріледі. Ол осы мысалдардан кіріс пен шығыстың байланысын үйреніп, кейін жаңа жағдайларда сол заңдылықты қолданады. Мұндай тәсіл көбіне жіктеу мен сандық мәнді болжау есептерінде қолданылады.
Слайд 6
Бақылаусыз оқыту
Бақылаусыз оқытуда деректерде дайын жауап болмайды, сондықтан модель олардың ішкі құрылымын өзі іздейді. Ол ұқсас нысандарды топтастыру, жасырын үлгілерді табу және дерек құрылымын түсіндіру үшін қолданылады. Бұл әдіс тұтынушылар мінез-құлқын талдау немесе үлкен дерек жиынтықтарын ықшамдау кезінде пайдалы.
Слайд 7
Қуаттандырмалы оқыту
Қуаттандырмалы оқытуда модель әрекет жасап, оның нәтижесіне қарай марапат не жаза алады. Осылайша ол уақыт өте келе ең тиімді шешімді таңдауды үйренеді. Бұл тәсіл робототехникада, ойын стратегияларында және басқару жүйелерінде кең қолданылады.
Слайд 8
Негізгі түрлері
Машиналық оқыту модельдері арасында регрессия, жіктеу және кластерлеу жиі айтылады. Регрессия сандық шаманы болжайды, мысалы үй бағасын немесе сұраныс көлемін есептейді, ал жіктеу нысанды белгілі бір топқа бөледі. Кластерлеу болса алдын ала белгісіз топтарды деректің өз ішінен табуға көмектеседі.
Слайд 9
Қолдану салалары
Мұндай модельдер банкте алаяқтықты анықтау, медицинада диагнозға көмектесу, саудада сұранысты болжау және көлік саласында маршрутты оңтайландыру үшін қолданылады. Мысалы, 2024 жылы қабылданған ұлттық стандартта машиналық оқыту модельдің параметрлерін есептеу арқылы дерек пен тәжірибені бейнелеу процесі ретінде сипатталған. Сондықтан бұл технология тек болжам жасауға емес, нақты шешім қабылдауға да қызмет етеді.
Слайд 10
Қорытынды
Машиналық оқыту модельдері деректерден үйреніп, кейін жаңа жағдайларда пайдалы болжам жасайтын құралға айналады. Олардың жұмысы дерек сапасына, дұрыс таңдалған алгоритмге және мұқият тексеруге тікелей байланысты. Бақыланатын, бақылаусыз және қуаттандырмалы оқыту әртүрлі міндеттерді шешуге мүмкіндік береді. Осы себепті машиналық оқыту қазіргі цифрлық жүйелердің ең маңызды технологияларының біріне айналды.
Нужна такая же презентация, но по своей теме?
Презентоша сгенерирует презентацию по любой теме за минуту — бесплатно.
Создать презентацию