Mashinali o’qitish — kompyuterga ko’plab misollar asosida qonuniyatlarni topish va yangi ma’lumot haqida taxmin qilishni o’rgatish usuli. Bunda odam har bir holat uchun alohida qoida yozmaydi, balki tizim o’rganishi uchun misollar tayyorlaydi. Oddiy mevalar misolida bu jarayonni, uning foydasi va xato qilish sabablarini tushunish oson.
Mashinali o’qitish qanday ishlaydi?
Oddiy dastur yozilgan ko’rsatmalarni bajaradi. Masalan, siz kalkulyatorga sonlarni qo’shishni buyursangiz, u belgilangan amalni bajarib, natijani chiqaradi. Lekin suratdagi olmani tanish uchun faqat bitta qat’iy ko’rsatma yetmaydi: olmalar turli rangda bo’ladi, suratdagi yorug’lik va mevaning ko’rinishi ham o’zgaradi.
O’rganadigan tizimga esa oldindan tayyorlangan misollar beriladi. Tasavvur qiling, ayrim suratlarda olma, boshqalarida nok bor va ularning nomlari yozilgan. Kompyuter shu tasvirlardagi belgilar orasidan farqlarni izlaydi. Keyin unga nomi ko’rsatilmagan boshqa surat berilganda, avvalgi misollarga tayanib javob chiqaradi. Bu insonning mevani tushunishi bilan aynan bir xil jarayon emas.
Model — misollardan topilgan bog’lanishlar asosida natija chiqaradigan hisoblash tizimi. Uni o’rgatish paytida dastur javoblaridagi xatolarni kamaytirishga harakat qiladi. Masalan, nokni olma deb belgilasa, keyingi urinishlarda bunday adashishni kamaytirish uchun hisoblashdagi ichki sozlamalar o’zgartiriladi. Tayyor model yangi misollarda ham tekshiriladi: tanish suratni eslab qolishning o’zi yetarli emas.
Kompyuterga qanday misollar kerak?
O’rganish uchun beriladigan surat, matn, tovush yoki jadvaldagi yozuvlar ma’lumot deyiladi. Ularning mavzuga mosligi javobga ta’sir qiladi. Faqat mevalarning suratlarini ko’rgan tizimdan qushlarning ovozini ajratishni kutish o’rinli emas. Har bir vazifa uchun unga mos misollar va tekshirish usuli kerak.
Misollarning xilma-xilligi ham zarur. Agar olmani tanishga mo’ljallangan tizimga faqat qizil olmalar ko’rsatilsa, yashil olma uni chalg’itishi mumkin. Chunki u mevaning shaklidan ko’ra rangiga ortiqcha tayanib qolishi ehtimoli bor. Turli rang, holat va yorug’likdagi tasvirlar bunday kamchilikni aniqlashga yordam beradi.
Ma’lumotni tayyorlash shunchaki suratlarni yig’ish emas. Ularni ko’rib chiqish, noto’g’ri yozuvlarni tuzatish va vazifaga aloqasiz narsalarni ajratish ham kerak. Masalan, nok surati ostiga adashib «olma» deb yozilsa, tizim noto’g’ri misoldan o’rganadi. Shuning uchun mashinali o’qitishda misollarning ko’pligi bilan birga sifati ham kerak.
- Misol vazifaga mos bo’lsin: meva tanish uchun meva tasvirlari kerak.
- Nomlar to’g’ri yozilsin: olma bilan nok adashtirib belgilanmasin.
- Bir xil ko’rinishlar bilangina cheklanilmasin: rang va tasvir sharoiti farq qilsin.
- Tekshirish uchun o’rgatishda ishlatilmagan misollar ham saqlansin.
Bunday tizimlar qayerda yordam beradi?
Telefon klaviaturasida yozayotganingizda keyingi so’z taklif qilinishi mumkin. Bunday yordamchi matnlarda qaysi so’zlar yonma-yon kelishiga tayanib taxmin qiladi. Masalan, siz «Bugun maktabga» deb yozsangiz, u gapni davom ettirish uchun variantlar taklif etishi mumkin. Taklif sizning niyatingizni aniq biladi degani emas: tanlash yoki yozishni davom ettirish sizning qo’lingizda.
Yana bir misol — elektron xatlarni saralash. Tizim xatdagi so’zlar va boshqa belgilar orqali uni keraksiz xabarlarga ajratishni taklif qilishi mumkin. Suratdagi narsalarni tanish yoki aytilgan gapni matnga aylantirishda ham o’rganadigan usullardan foydalaniladi. Bu vazifalar bir-biridan farq qiladi, shuning uchun birini bajargan model boshqasini ham bajara oladi deb bo’lmaydi.
Barcha avtomatik vositalar ham shu usulda ishlamaydi. Masalan, belgilangan vaqtda jiringlaydigan oddiy budilnik misollardan o’rganishi shart emas: unga vaqtni ko’rsatish kifoya. Farqni tushunish uchun vosita tayyor qoidani bajaryaptimi yoki misollardan topilgan bog’lanishga tayanyaptimi, deb o’ylab ko’ring. Tashqi ko’rinishning o’zi buning javobini bermaydi.
Nega kompyuterning javobi xato chiqadi?
O’rganadigan tizim ham adashadi. Unga berilgan misollar yetarlicha xilma-xil bo’lmasligi, noto’g’ri belgilanishi yoki yangi vaziyat ulardan keskin farq qilishi mumkin. Masalan, tiniq suratlarda o’rgatilgan meva taniydigan dastur xira tasvirda qiynalishi ehtimoli bor. Javobning ishonchli ohangda ko’rinishi esa uning albatta to’g’riligini bildirmaydi.
Ba’zan model kerakli belgini emas, tasodifiy o’xshashlikni o’rganadi. Tasavvur qiling, tayyorlangan misollarda olmalar doim likopchada, noklar esa savatda turibdi. Tizim mevaning shakliga emas, idishga tayanib qolishi mumkin. Buni aniqlash uchun olmali savat yoki likopchadagi nok tasviri bilan tekshirib ko’rish foydali bo’ladi.
Natijadan qanday foydalanishingiz ham ahamiyatli. Matn yozishda taklif etilgan so’zni tekshirish oson, ammo muhim topshiriqda kompyuter javobini darslik yoki ishonchli ma’lumot bilan solishtirish kerak. Shaxsiy suratlar, yozishmalar va boshqa odamlarning ma’lumotlarini esa o’quv misoli sifatida duch kelgan xizmatga yuklamang. Mashq uchun o’zingiz chizgan tasvirlar yoki o’ylab topilgan yozuvlardan foydalanishingiz mumkin.
Qiziqarli faktlar
- Bir xil misollarni qayta ko’rish yangi vaziyatda to’g’ri javob berishni kafolatlamaydi.
- O’rganish uchun faqat surat emas, matn va tovush ham ma’lumot bo’la oladi.
- Modelning taxmini odamning fikri yoki niyati bilan bir xil narsa emas.
- Sinash uchun ajratilgan yangi misollar tizimning qayerda adashishini ko’rsatishi mumkin.
- Oddiy qoidaga asoslangan dastur ham foydali vazifani bajaradi; har bir vazifa uchun o’rganadigan tizim kerak emas.
Qog’ozga turli mevalarni chizing va ularni rangiga qarab guruhlang. So’ng yashil olma bilan yashil nokni yonma-yon qo’ying: rangning o’zi ularni ajratishga yetmasligini ko’rasiz. Shakl kabi boshqa belgini ham qo’shib ko’ring. Bu mashq kompyuterni o’rgatmaydi, lekin misol va belgi tanlash natijaga qanday ta’sir qilishini tushuntiradi.
Ko’p beriladigan savollar
Mashinali o’qitish sun’iy intellekt bilan bir xilmi?
Yo’q, u sun’iy intellektning usullaridan biridir. Sun’iy intellekt — tilni qayta ishlash, tasvirni tanish yoki yechim tanlash kabi vazifalarni kompyuter yordamida bajarishga qaratilgan kengroq soha. Unda misollardan o’rganishdan boshqa usullar ham bor.
Kompyuter odam yordamisiz o’rgana oladimi?
Ayrim jarayonlar avtomatik kechadi, lekin vazifani belgilash, ma’lumotni tayyorlash va natijani tekshirishda odam qatnashadi. Har bir misolga alohida nom yozish doim ham shart emas. Shunga qaramay, tizim nimaga tayanib o’rganayotganini nazorat qilish kerak.
Buni tushunish uchun dasturlashni bilish kerakmi?
Asosiy g’oyani tushunish uchun dasturlashni bilish shart emas. Misollarni guruhlash, o’xshash belgilarni topish va taxminni yangi holatda tekshirishdan boshlashingiz mumkin. Ishlaydigan dastur yaratishda esa dasturlash va matematika bilimlari kerak bo’ladi.
Nega bir xil savolga turli javob chiqishi mumkin?
Turli modellar boshqa-boshqa misollarda o’rgatilgani va turlicha tuzilgani uchun javoblari farqlanishi mumkin. Ayrim tizimlarda javob tanlash usuli ham natijani o’zgartiradi. Shu sababli kerakli javobni faqat chiroyli yozilganiga qarab emas, tekshiriladigan mazmuniga qarab baholang.