Maşın Öyrənməsi Nədir? Maşın Öyrənməsi Mütəxəssisi Olmağın Bələdçisi

Maşın öyrənməsi (Machine Learning), süni intellektin (AI) bir sahəsi olub, sistemlərə və alqoritmlərə məlumatlardan öyrənmək və açıq proqramlaşdırma olmadan ağıllı qərarlar vermək imkanı tanıyır. Bu texnologiya, kompüterlərə məlumatlar arasında gizli nümunələri və əlaqələri tapmaq imkanı verir və bu məlumatlardan istifadə edərək proqnozlar edir və ya yeni davranışları simulyasiya edir. Bugünkü dünyada maşın öyrənməsi bir çox sahə və sənayedə istifadə olunur. Maliyyə bazarlarının vəziyyətini proqnozlaşdırmaqdan tutmuş, tibbdə xəstəliklərin tanınmasına, hətta avtonom avtomobillərin inkişafına qədər, maşın öyrənməsi transformasiya olur və bir çox mürəkkəb məsələləri sürətlə və dəqiqliklə həll edir. Bu texnologiyanın əhəmiyyəti, böyük həcmdə məlumatları təhlil edərək, insanların daha yaxşı qərarlar qəbul etməsinə kömək etməsidir.

Maşın Öyrənməsi (Machine Learning) Nədir?

Maşın öyrənməsi, bir sistemin məlumatlardan avtomatik olaraq öyrənərək, bu öyrənməni istifadə edərək proqnozlar vermək və ya qərarlar qəbul etmək qabiliyyətini qazandığı bir prosesi ifadə edir. Bu proses adətən alqoritmlərdən istifadə edilərək həyata keçirilir və bu alqoritmlər sistemə məlumatlar arasında nümunələri tanımağa və əlaqələri modelləşdirməyə imkan verir. Maşın öyrənməsinin əsas anlayışlarından biri "model"dir (Model), bu, məlumatlardan öyrənən bir strukturdur. "Alqoritm" (Algorithm) isə modelin məlumatlardan necə öyrəndiyini müəyyən edən təlimatların bir toplusudur.

Maşın Öyrənməsinin Sənayedə və Həyatda Günlük Tətbiqləri

Maşın öyrənməsinin real həyatda geniş tətbiqləri var. Bu tətbiqlərdən bəziləri bunlardır:

• Tibb: Tibbi məlumatlar və diaqnostik görüntülərdən istifadə edərək xəstəlikləri tanımaq və proqnozlaşdırmaq.
• Avtonom Avtomobillər: Avtomobillərə ətraf mühitdən öyrənməyə və avtomatik idarə etməyə kömək etmək.
• Elektron Ticarət: Müştərilərə məhsul tövsiyə etmək üçün şəxsi alqoritmlərdən istifadə.
• Maliyyə: Bazarların proqnozlaşdırılması və maliyyə əməliyyatlarında fırıldaqçılıq nümunələrinin tanınması.
• İnsan Resursları İdarəçiliyi: İşə götürüləcək namizədləri müəyyən etmək üçün maşın öyrənməsi alqoritmlərindən istifadə.

Veri Mədənçiliyi və Maşın Öyrənməsi Arasındakı Fərqlər

Veri mədənçiliyi (Data Mining), böyük verilənlər toplusundan nümunələr və faydalı məlumatların çıxarılması prosesidir. Bu proses statistik, riyazi və müxtəlif alqoritmlərdən istifadə edərək verilənləri təhlil edir və onlardakı gizli əlaqələri və mənalı nümunələri aşkar etməyə kömək edir. Veri mədənçiliyi adətən verilənlərdən ümumi məlumatlar çıxarmaq üçün başlanğıc mərhələlərdə istifadə olunur.

Maşın Öyrənməsi ilə Müqayisə və Fərqlər

Veri mədənçiliyi və maşın öyrənməsi hər ikisi verilənlərlə işləsə də, onların arasında əsas fərqlər mövcuddur:

• Məqsəd: Veri mədənçiliyi daha çox verilənlərdə gizli nümunələri və yeni məlumatları aşkar etməyə yönəlib, maşın öyrənməsi isə xüsusilə proqnozlaşdırma və avtomatik qərar qəbul etmə üçün hazırlanmışdır.
• Proses: Veri mədənçiliyi daha çox keçmiş verilənlərdən məlumat çıxarmağa fokuslanır, maşın öyrənməsi isə verilənlərdən davamlı olaraq öyrənməyi və modelləri zamanla inkişaf etdirməyi əsas alır.
• Alətlər: Maşın öyrənməsi adətən daha mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edir, məsələn, sinir şəbəkələri və dəstək vektor maşınları (SVM), halbuki veri mədənçiliyi daha çox statistik alqoritmlər və kəşfiyyat analizlərindən istifadə edir.

Maşın Öyrənməsi Həyatımızın Hansı Sahələrində Görünür?

Maşın öyrənməsi gündəlik həyatımızın və müxtəlif sənayelərin bir çox sahələrində geniş istifadə olunur. Aşağıda, onun müxtəlif sahələrdə ən əhəmiyyətli tətbiqlərini təqdim edirik:

• Tibb: Xəstəlikləri diaqnoz etmək, müalicə prosesini proqnozlaşdırmaq və tibbi görüntüləri, məsələn, rentgen və MRI analiz etmək üçün istifadə olunur.
• Avtonom Avtomobillər: Avtonom avtomobillər maşın öyrənməsindən istifadə edərək sürüşmə qərarlarını avtomatik olaraq qəbul edir, məsələn, yol dəyişdirmək və ya əyləc tətbiq etmək.
• Elektron Ticarət və Marketinq: İstifadəçilərin alış-veriş təcrübəsini şəxsləşdirmək və onların davranışına və zövqlərinə əsasən əlaqəli məhsulları təklif etmək üçün istifadə olunur.
• Maliyyə və Bankçılıq: Fırıldaqçılıq nümunələrini aşkar etmək, maliyyə bazarlarını proqnozlaşdırmaq və fərdi kredit reytinqlərini qiymətləndirmək üçün istifadə edilir.
• Kiber Təhlükəsizlik: Kiber hücumları və təhlükəsizlik təhdidlərini avtomatik və sürətli şəkildə aşkar etmək üçün istifadə olunur.
• Kənd Təsərrüfatı: Bitkilərin böyüməsini proqnozlaşdırmaq, xəstəlikləri tanımaq və su və gübrə kimi kənd təsərrüfatı resurslarının istifadəsini optimallaşdırmaq üçün istifadə edilir.

Maşın Öyrənməsi Hansı Kateqoriyalara Ayrılır?

Maşın öyrənməsi ümumilikdə üç əsas kateqoriyaya ayrılır və hər birinin özünəməxsus tətbiqləri və xüsusiyyətləri vardır:

Nəzarət olunan Öyrənmə (Supervised Learning)

Nəzarət olunan öyrənmədə alqoritmlər etiketli verilənlərdən istifadə edərək öyrənir. Yəni, hər bir giriş veriləni müəyyən bir etiket və ya nəticə ilə əlaqələndirilir. Bu öyrənmə növünün məqsədi, yeni verilənləri təhlil edərək əvvəlki təlim verilənlərindən tapılan nümunələrə əsaslanaraq proqnozlaşdırmaq və ya sinifləndirməkdir. Məsələn, spam e-poçtlarının tanınmasında, təlim verilənləri spam və ya qeyri-spam olaraq etiketlənmişdir və alqoritm e-poçtların xüsusiyyətlərinə (sözlər, göndərən və s.) əsaslanaraq yeni e-poçtları sinifləndirir.

• Tətbiqlər: Xəstəliklərin diaqnozu, səhmlərin qiymətinin proqnozlaşdırılması, əl yazısının tanınması. Alqoritm Nümunələri: Xətti reqressiya, Dəstək Vektor Maşınları (SVM), Qərar Ağacı.

Nəzarətsiz Öyrənmə (Unsupervised Learning)

Nəzarətsiz öyrənmədə alqoritmlər etiketsiz verilənlərdən istifadə edir. Bu halda məqsəd, verilənlərdəki gizli nümunələri və ya daxili strukturları aşkar etməkdir. Məsələn, müştərilərin qruplaşdırılmasında verilənlər etiketlənməmişdir, lakin alqoritm müştəriləri oxşar qruplara ayırmağa çalışır.

• Tətbiqlər: Müştəri qruplaşdırılması, verilənlərin ölçüsünün azaldılması, insan davranışlarının simulyasiyası.
• Alqoritm Nümunələri: K-Means Qruplaşdırması, Əsas Komponent Analizi (PCA), Özünü Təşkil edən Sinir Şəbəkələri.

Təkrarlanan Öyrənmə (Reinforcement Learning)

Təkrarlanan öyrənmədə alqoritm mühitlə qarşılıqlı əlaqə quraraq və mükafat və ya cəza alaraq öyrənir. Bu öyrənmə növü daha çox real vaxtda qərar qəbul etmə və optimallaşdırma tələb edən məsələlərdə tətbiq edilir. Alqoritm, müsbət və mənfi mükafatlar alaraq ən yaxşı siyasətləri və ya davranışları tapmağa çalışır.

• Tətbiqlər: Kompüter oyunları, robototexnika, sistemlərin optimallaşdırılması.
• Alqoritm Nümunələri: Q-Öyrənmə Alqoritmi, Dərin Q-Şəbəkə Öyrənməsi (Deep Q-Network).

Avtomatlaşdırma və Maşın Öyrənməsi Arasındakı Fərq

Yanaşma və Məqsəd Fərqləri

Avtomatlaşdırma (Automation) və maşın öyrənməsi hər ikisi də effektivliyi artırmağa və insan müdaxiləsini azaltmağa kömək etsə də, onlar əsasında fərqli yanaşmalara malikdirlər:

• Avtomatlaşdırma (Automation): Bu, əvvəlcədən müəyyən edilmiş və planlaşdırılmış proseslərin insan müdaxiləsi olmadan həyata keçirilməsidir. Bu proseslər adətən sabit şəkildə işləyir və yeni məlumatlar və ya təcrübələr əsasında heç bir dəyişiklik etməz. Başqa sözlə, avtomatlaşdırma sistemləri yalnız sabit təlimatlara əsaslanaraq işləyir.
• Maşın Öyrənməsi (Machine Learning): Maşın öyrənməsi, sistemlərin verilənlərə və keçmiş təcrübələrə əsaslanaraq qərarlarını təkmilləşdirməsini və zamanla daha ağıllı olmasını təmin edir. Yəni, maşın öyrənməsi yeni nümunələri tanımaq və bu məlumatlara əsaslanaraq avtomatik olaraq strategiyaları və qərarları optimallaşdırmaq qabiliyyətinə malikdir.

Avtomatlaşdırmanın Tətbiqləri və Maşın Öyrənməsi ilə Fərqləri

• Avtomatlaşdırma: Əsasən təkrarlanan və gündəlik tapşırıqları yerinə yetirmək üçün hazırlanır. Məsələn, sənaye istehsalında, avtomatlaşdırma, hissələrin montajı kimi təkrarlanan işləri yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər.
• Maşın Öyrənməsi: Bununla müqayisədə, maşın öyrənməsi verilənlər təhlili və mürəkkəb qərar qəbul etmə proseslərini tələb edən işlərdə daha uyğundur. Məsələn, maşın öyrənməsi alqoritmləri tibbi görüntülərin emalı, maliyyə fırıldaqlarının aşkar edilməsi və ya müştəri davranışlarının proqnozlaşdırılması kimi tapşırıqlarda istifadə edilə bilər.

Qısa şəkildə desək, avtomatlaşdırma insan müdaxiləsini azaldaraq prosesləri sabit şəkildə yerinə yetirir, maşın öyrənməsi isə verilənlər və yeni təcrübələrə əsaslanaraq özünü inkişaf etdirir və ağıllı qərarlar qəbul edir.

Dərin Öyrənmə (Deep Learning) ilə Maşın Öyrənməsi (Machine Learning) Arasındakı Fərq

Dərin öyrənmə, maşın öyrənməsinin bir alt sahəsidir və daha mürəkkəb süni neyron şəbəkələrinə əsaslanır. Bu metodda modellər, verilənlərdən mürəkkəb nümunələri və xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün çoxsaylı (dərin) qeyri-xətti təbəqələrdən istifadə edir. Dərin öyrənmə, insan beyninin fəaliyyətini təqlid etmək üçün Konvolyusiya Neyron Şəbəkələri (CNNs) və Geri Birləşən Neyron Şəbəkələri (RNNs) kimi strukturlardan istifadə edir. Bu növ öyrənmə, daha çox qeyri-struktur verilənlər, məsələn, şəkillər, səs və video işlənməsində tətbiq olunur.

Dərin Öyrənmə ilə Maşın Öyrənməsi Arasındakı Əsas Fərqlər

• Model Strukturları: Maşın öyrənməsi adətən sadə modellərdən istifadə edir, məsələn, reqressiya, qərar ağacları və Dəstək Vektor Maşınları (SVM), və bunlar müəyyən xüsusiyyətləri olan girişlərə ehtiyac duyur. Buna qarşılıq, dərin öyrənmə, xam verilənlərdən mürəkkəb xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün bir neçə təbəqədən ibarət neyron şəbəkələrindən istifadə edir.
• Böyük Məlumat Tələbləri: Dərin öyrənmə, modelin öyrədilməsi üçün böyük verilənlərə ehtiyac duyur. Adətən, dərin öyrənmə modelləri mürəkkəb nümunələri tanımaq üçün çox böyük verilənlərdən istifadə edir, halbuki maşın öyrənməsi daha az verilənlə də işləyə bilər.
• Qeyri-Struktur Verilənləri Emal Etmə Bacarığı: Dərin öyrənmə xüsusilə şəkillər, səs və video kimi qeyri-struktur verilənlərdə daha uğurludur. Maşın öyrənməsi isə əsasən quruluşlu verilənlər (məsələn, rəqəmsal və ya xüsusi quruluşu olan mətn verilənləri) üçün daha uyğun olur.
• Performans: Çox vaxt dərin öyrənmə, yüksək işləmə gücü və bir neçə neyron təbəqəsindən istifadə etməklə daha mürəkkəb məsələlərdə (məsələn, təbii dilin simulyasiyası, şəkil tanıma və ya maşın tərcüməsi) daha yaxşı nəticələr verir.

Tətbiq Nümunələri:

• Maşın Öyrənməsi: Evin qiymətinin proqnozlaşdırılması, məsələn, sahə, otaq sayı və coğrafi mövqe kimi sadə xüsusiyyətlərdən istifadə edərək.
• Dərin Öyrənmə: Şəkillərdə obyektləri tanımaq, təbii dili tərcümə etmək, səsin tanınması.

Təhsil və Bacarıqlar Maşın Öyrənməsi Mütəxəssisi Olmaq Üçün Nəzarət Edilməlidir?

Maşın öyrənməsi sahəsində mütəxəssis olmaq üçün kompüter elmləri, statistika, proqramlaşdırma və verilənlər modelini öyrənmə kimi bir sıra ixtisaslaşmış bacarıqları əldə etmək vacibdir. Aşağıda, bu sahəyə girmək üçün lazım olan əsas bacarıqlar təqdim edilir:

Maşın Öyrənməsinin Nəzəriyyəsi və Algoritmlərini Öyrənin

Maşın öyrənməsi özünəməxsus elmi və riyazi əsasa malikdir və bu nəzəriyyələrə aşina olmaq çox vacibdir. Maşın öyrənməsi mütəxəssisləri, reqressiya, qərar ağacı, dəstək vektoru maşınları (SVM) və qruplaşdırma algoritmləri kimi müxtəlif algoritmləri anlamalı və hər bir məsələyə ən uyğun algoritmanı seçməyi öyrənməlidir.

• Vacib Nöqtələr: Overfitting, underfitting, bias, variance və modellərin qiymətləndirilməsi kimi əsas anlayışları başa düşmək çox önəmlidir.

Kompyuter Elmlərini Yaxşı Başa Düşmək

Verilənlərin strukturları, algoritmalar və paylanmış sistemlər kimi kompüter elmlərinin əsas anlayışlarına aşina olmaq maşın öyrənməsi mütəxəssisləri üçün vacibdir. Algoritmaların necə işlədiyini və onları optimallaşdırma bacarığı mütəxəssislərə daha yaxşı modellər qurmağa kömək edir.

• Vacib Nöqtələr: Siyahılar, növbələr, ağaclar və qrafiklər kimi verilənlər strukturlarına aşina olmaq, maşın öyrənməsi algoritmalarının dizaynını yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər.

Statistika və Ehtimal ilə Bağlı Yetərli Bilgi Sahibi Olun

Maşın öyrənməsi geniş şəkildə statistika və ehtimal anlayışlarına bağlıdır. Verilənləri təhlil etmək, ehtimal nəticələrini simulyasiya etmək və təsadüfi verilənlər əsasında proqnozlaşdırma modelləri qurmaq vacib bacarıqlardır. Bu anlayışlar xüsusən xüsusiyyət seçimi və model qiymətləndirməsi zamanı əhəmiyyətlidir.

• Vacib Nöqtələr: Ehtimal paylanmaları, hipotez testləri və reqressiya modelləri kimi statistika anlayışlarına bələd olmaq çox vacibdir.

Python və ya R Proqramlaşdırma Dillərini Öyrənin

Python və R maşın öyrənməsi və verilənlər analizi sahəsində istifadə olunan əsas proqramlaşdırma dilləridir. Python xüsusilə TensorFlow, Keras, Scikit-learn və PyTorch kimi məşhur kitabxanaları ilə məşhurdur.

• Vacib Nöqtələr: Proqramlaşdırma əsaslarını, verilənlərlə işləməyi və modellər qurub qiymətləndirməyi öyrənmək vacibdir.

Böyük Verilənlər (Big Data) ilə Tanış Olun

Maşın öyrənməsi adətən böyük və mürəkkəb verilənlərlə işləyir. Böyük verilənlər (Big Data) anlayışları və Hadoop, Spark kimi alətlərə aşina olmaq mütəxəssislərə böyük verilənləri işləməyi və onlardan istifadə etməyi öyrədir.

• Vacib Nöqtələr: Paylanmış verilənlər bazaları ilə işləmə bacarığı və paralel işləmə metodlarından istifadə etmək çox faydalıdır.

Dərin Öyrənmə Modelləri Üzərində Araşdırmalara Başlayın

Dərin öyrənmə, maşın öyrənməsinin ən qabaqcıl sahələrindən biridir və mürəkkəb verilənləri, məsələn, şəkilləri və səsi emal etmək üçün istifadə olunur. Dərin neyron şəbəkələri və CNN, RNN kimi mürəkkəb modelləri öyrənmək vacibdir.

• Vacib Nöqtələr: Dərin öyrənmə və neyron şəbəkələri üzrə ətraflı məlumat sahibi olmaq, daha mürəkkəb layihələr üzərində işləməyinizi təmin edəcək.

Süni Zəka və Maşın Öyrənməsi Peşələrinə Bələd olmaq

Süni zəka və maşın öyrənməsi sahəsində bir çox iş imkanı mövcuddur və hər birinin özünəməxsus bacarıq və ixtisaslar tələb olunur. Aşağıda bu sahə ilə əlaqəli ən vacib peşələrə nəzər salınır:

1. Maşın Öyrənməsi Tədqiqatçısı: Yeni algoritmalar və modellər üzərində tədqiqat və inkişaf işlərini həyata keçirir. Mürəkkəb nəzəriyyələrə hakim olmaq tələb olunur.
2. Verilənlər Mühəndisi: Xam verilənləri toplamaq və maşın öyrənməsi modellərində istifadə etmək üçün emal edir. Verilənlər bazaları və Böyük Verilənlər (Big Data) alətlərinə bələd olmaq vacibdir.
3. Verilənlər Alimi: Verilənləri təhlil edərək məlumat çıxarmaq və proqnozlaşdırma modelləri qurur. Proqramlaşdırma və maşın öyrənməsi algoritmalarında dərin biliklər tələb olunur.
4. Maşın Öyrənməsi Mühəndisi: Maşın öyrənməsi modellərini əməliyyat sistemlərində tətbiq edir və optimallaşdırır. TensorFlow və PyTorch kimi maşın öyrənməsi çərçivələrinə tam hakim olmaq tələb olunur.
5. Süni Zəka Memarı: Müxtəlif süni zəka sistemlərini dizayn edir və algoritmaların tətbiqi üçün ən yaxşı metodları seçir. Yüksək miqyasda və bulud sistemlərində təcrübə vacibdir.
6. Süni Zəka Məsləhətçisi: Şirkətlərə süni zəka və maşın öyrənməsi layihələrinin həyata keçirilməsində məsləhət verir, iş ehtiyaclarını analiz edir və uyğun həllər təklif edir.