Fêrbûna Makîne li hember Zanistiya Daneyê: Cûdahiyên sereke

Fêrbûna makîneyê (ML) û zanistiya daneyê du têgehên cihêreng in ku bi qada îstîxbarata sûnî (AI) ve girêdayî ne. Her du têgeh bi daneyan ve girêdayî ne ku hilber, karûbar, pergal, pêvajoyên biryargirtinê û hêj bêtir çêtir bikin. Hem fêrbûna makîneyê û hem jî zanistiya daneyê jî di cîhana meya dane-rêveber a heyî de pir li rêyên kariyerê digerin.

Hem ML û hem jî zanista daneyê ji hêla zanyarên daneyê ve di qada xebata xwe de têne bikar anîn, û ew hema hema di her pîşesaziyê de têne pejirandin. Ji bo her kesê ku dixwaze di van qadan de tevlê bibe, an her serokê karsaziyek ku dixwaze rêgezek AI-ê di rêxistina xwe de bipejirîne, têgihîştina van her du têgehan girîng e.

Fêrbûna Machine i ye?

Fêrbûna makîneyê bi gelemperî bi îstîxbarata sûnî re tê bikar anîn, lê ew xelet e. Ew teknîk û şaxek cihêreng a AI-yê ye ku xwe dispêre algorîtmayan da ku daneyan derxîne û meylên pêşerojê pêşbîn bike. Nermalava ku bi modelan ve hatî bernamekirin ji endezyaran re dibe alîkar ku teknîkên mîna analîzên îstatîstîkî bimeşînin da ku arîkariya baştir famkirina qalibên di nav berhevokên daneyê de bikin.

Fêrbûna makîneyê ew e ku şansê fêrbûnê dide makîneyan bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin, ji ber vê yekê pargîdaniyên mezin û platformên medya civakî, wek Facebook, Twitter, Instagram, û YouTube wê bikar tînin da ku berjewendiyan pêşbîn bikin û karûbar, hilber û hêj bêtir pêşniyar bikin.

Wekî komek amûr û têgînan, fêrbûna makîneyê beşek zanistiya daneyê ye. Bi vê yekê re, gihiştina wê ji qadan wêdetir derdikeve. Zanyarên daneyê bi gelemperî xwe dispêrin fêrbûna makîneyê da ku zû agahdarî berhev bikin û analîza trendê baştir bikin.

Dema ku dor tê endezyarên fêrbûna makîneyê, van pisporan jêhatîbûnek berfireh hewce dike, wek:

• Têgihiştina kûr a statîstîk û îhtimalê

• Pispor di zanistiya komputerê de

• Endezyariya nermalavê û sêwirana pergalê

• zanîna bernamekirinê

• Model û analîzkirina daneyan

Zanistiya Daneyê çi ye?

Zanistiya daneyê lêkolîna daneyan û çawaniya derxistina wateyê ji wê bi karanîna rêzek rêbaz, algorîtma, amûr û pergalan e. Van hemî pisporan dihêlin ku têgihiştinên ji daneyên sazkirî û nesazkirî derxînin. Zanyarên daneyê bi gelemperî ji xwendina jimarek mezin a daneyan di hundurê depoya rêxistinê de berpirsiyar in, û lêkolîn bi gelemperî mijarên naverokê û çawa dikarin daneyan ji hêla pargîdanî ve were bikar anîn vedigirin.

Bi xwendina daneyên birêkûpêk an nesazkirî, zanyarên daneyê dikarin di derbarê qalibên karsaziyê an kirrûbirrê de nihêrînên hêja derxînin, ku karibe karsazî li hember hevrikan çêtir bixebite.

Zanyarên daneyê zanyariyên xwe li karsazî, hukûmetê, û saziyên din ên cihêreng bicîh dikin da ku qezencan zêde bikin, hilberan nûjen bikin û binesaziyê û pergalên gelemperî ava bikin.

Qada zanistiya daneyê bi saya belavbûna têlefonên têlefonê û dîjîtalîzekirina gelek beşên jiyana rojane, ku rê li ber rêjeyek nedîtî ya daneyan berdest e, pir pêş ketiye. Zanistiya daneyê di heman demê de ji hêla Qanûna Moore ve jî bandor bûye, ku ji vê ramanê re vedibêje ku hesabkirin bi zexmî hêz zêde dibe di heman demê de lêçûna nisbî bi demê re kêm dibe, û dibe sedema hebûna berbelavbûna hêza hesabkirinê ya erzan. Zanistiya daneyê van her du nûjeniyê bi hev re girêdide, û bi berhevkirina pêkhateyan, zanyarên daneyê dikarin ji berê bêtir têgihiştinê ji daneyan derxînin.

Pisporên di warê zanistiya daneyê de jî gelek jêhatîbûna bername û analîtîka daneyê hewce dikin, wek:

• Têgihiştina kûr a zimanên bernamekirinê yên mîna Python

• Kapasîteya ku bi mîqdarên mezin ên daneyên sazkirî û nesazkirî re bixebite

• Math, statîstîk, îhtîmal

• Dîtina daneyê

• Analîz û pêvajoyek daneyê ji bo karsaziyê

• Algorîtma û modelên fêrbûna makîneyê

• Têkilî û hevkariya tîmê

Cûdahî di navbera Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê de

Piştî destnîşankirina her têgehek çi ye, girîng e ku meriv cûdahiyên sereke di navbera fêrbûna makîneyê û zanistiya daneyê de destnîşan bike. Têgînên mîna van, ligel yên din ên mîna îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr, carinan dikarin tevlihev bibin û bi hêsanî tevlihev bibin.

Zanistiya daneyê balê dikişîne ser lêkolîna daneyan û çawaniya derxistina wateyê ji wê, dema ku fêrbûna makîneyê têgihiştin û avakirina rêbazên ku daneyan bikar tînin ji bo baştirkirina performans û pêşbîniyan vedihewîne.

Rêbazek din a danîna wê ev e ku qada zanistiya daneyê pêvajo, pergal û amûrên ku hewce ne ji bo veguheztina daneyan di nav têgihiştinan de destnîşan dike, ku dûv re dikarin li seranserê pîşesaziyên cihêreng werin sepandin. Fêrbûna makîneyê qadek îstîxbarata sûnî ye ku dihêle makîneyan bi model û algorîtmayên îstatîstîkî ve kapasîteya fêrbûn û adaptasyona mîna mirovan bi dest bixin.

Her çend ev du têgînên ji hev cihê bin jî, hin hevbendî hene. Fêrbûna makîneyê bi rastî beşek zanistiya daneyê ye, û algorîtmayan li ser daneyên ku ji hêla zanistiya daneyê ve têne şandin perwerde dikin. Ew her du jî hin heman jêhatîbûnên mîna matematîkê, statîstîk, îhtîmal û bernamekirinê vedigirin.

Zehmetiyên Zanistiya Daneyên û ML

Hem zanistiya daneyê û hem jî fêrbûna makîneyê komek dijwariyên xwe pêşkêş dikin, ku ev jî dibe alîkar ku her du têgehan ji hev veqetînin.

Pirsgirêkên bingehîn ên fêrbûna makîneyê kêmbûna daneyan an cihêrengiya di daneyê de vedihewîne, ku ev yek derxistina têgihîştina hêja dijwar dike. Ger daneya berdest tune be, makîneyek nikare fêr bibe, di heman demê de ku databasek kêm têgihîştina nimûneyan dijwartir dike. Pirsgirêkek din a fêrbûna makîneyê ev e ku ne mimkûn e ku algorîtmek dema ku guheztin tune an hindik be agahdarî derxe.

Dema ku dor tê ser zanista daneyê, kêşeyên wê yên sereke hewcedariya cûrbecûr agahdarî û daneyan ji bo analîza rast heye. Yeka din ev e ku encamên zanistiya daneyê carinan ji hêla biryarderan ve di karsaziyek de bi bandor nayê bikar anîn, û têgeh dikare ji tîmê re ravekirina dijwar be. Di heman demê de ew pirsgirêkên nepenî û exlaqî yên cihêreng jî pêşkêş dike.

Serîlêdanên Her Têgînê

Dema ku zanyariya daneyê û fêrbûna makîneyê di dema serîlêdanan de hin hevûdu hene, em dikarin her yekê bişkînin.

Li vir çend mînakên serîlêdanên zanistiya daneyê hene:

• Lêgerîna Înternetê: Lêgerîna Google xwe dispêre zanyariya daneyê ku di perçeyek çirkeyê de encamên taybetî bigere.
• Pergalên Pêşniyarê: Zanistiya daneyê ji bo afirandina pergalên pêşniyarê girîng e.
• Naskirina Wêne/Axaftinê: Pergalên naskirina axaftinê yên mîna Siri û Alexa xwe dispêre zanistiya daneyê, wekî pergalên naskirina wêneyê.
• Gaming: Cîhana lîstikê teknolojiya zanistiya daneyê bikar tîne da ku ezmûna lîstikê zêde bike.

Li vir çend nimûne serîlêdanên fêrbûna makîneyê hene:

• Malî: Fêrbûna makîneyê bi berfirehî li seranserê pîşesaziya darayî tête bikar anîn, digel ku bankan pê ve girêdayî ye ku nimûneyên hundurê daneyê nas bike û pêşî li xapandinê bigire.
• Otomatîkî: Fêrbûna makîneyê dibe alîkar ku peywirên di nav pîşesaziyên cihêreng de, wek robotên di nebatên hilberînê de, otomatîk bikin.
• Rêvebir: Fêrbûna makîneyê ne tenê di sektora taybet de tê bikar anîn. Rêxistinên hikûmetê wê ji bo birêvebirina ewlekarî û karûbarên gelemperî bikar tînin.
• Parastina saxlemîyê: Fêrbûna makîneyê bi gelek awayan pîşesaziya lênihêrîna tenduristiyê têk dide. Ew yek ji pîşesaziyên yekem bû ku fêrbûna makîneyê bi tespîtkirina wêneyê pejirand.

Ger hûn lê digerin ku hin jêhatîbûnên di van qadan de bi dest bixin, pê ewle bin ku navnîşên me yên sertîfîkayên çêtirîn ji bo kontrol bikin. zanistî û fêrbûna makîneyê.