# Fêrbûna makîneyê

**Fêrbûna makîneyê** (bi îngilîzî: *Machine learning* an jî *ML*), jêreqadeke jîriya çêkirî ye ku bi pêşvebirin û lêkolîna algorîtmayên îstatîstîkî re mijûl dibe. Ev algorîtma dikarin ji daneyan fêr bibin û li ser daneyên nehatine dîtin gelemperîkirinê bikin, bi vî rengî bêyî ku bi eşkereyî ji hêla mirov ve werin bernamekirin, erkan bi cih bînin. Pêşkeftinên di qada fêrbûna kûr de rê li ber tora demarî vekir ku di performansê de ji gelek nêzîkatiyên berê yên fêrbûna makîneyê derbas bibe. Bingeha fêrbûna makîneyê ji rêbazên îstatîstîk û optimîzasyona matematîkî pêk tê.

## Dîrok

Têgîna "fêrbûna makîneyê" di sala 1959an de ji hêla Arthur Samuel, xebatkarekî IBM û pêşengekî qada lîstikên komputerê û jîriya çêkirî ve hat afirandin. Di wê serdemê de têgîna "komputerên xwe-fêrker" jî dihat bikaranîn.

Bernameya herî pêşîn a fêrbûna makîneyê di salên 1950an de hat destnîşankirin, dema ku Samuel bernameyeke komputerê ya ku şansa serkeftinê di lîstika damayê de hesab dikir, îcad kir. Di sala 1949an de, psîkologê kanadayî Donald Hebb pirtûka *The Organization of Behavior* weşand, ku tê de tora demarî ya teorîk a ku bi têkiliyên hucreyên demarî ava dibe nîşan dide, destnîşan kir. Ev teorî bû bingeha şêwaza xebatê ya gelek algorîtmayên fêrbûna makîneyê. Lêkolînerên wekî Walter Pitts û Warren McCulloch jî modela matematîkî ya yekem a torên demarî pêşniyar kirin.

Di salên 1960an de, makîneyeke fêrbûnê ya eksperîmental a bi navê "Cybertron" ji hêla pargîdaniya Raytheon ve hat pêşxistin da ku sînyalên sonar, elektrokardiyogram û şêwazên axaftinê analîz bike. Di sala 1997an de, Tom M. Mitchell pênaseyek fermî û matematîkî ji bo algorîtmayên vê qadê anî: "Tê gotin ku bernameyeke komputerê ji ezmûna *E* fêr dibe, heke performansa wê di erkên *T* de, ku bi pîvana *P* tê pîvan, bi ezmûna *E* re baştir bibe.". Ev pênase li ser pêşniyara Alan Turing a di gotara "Computing Machinery and Intelligence" de ava bûye, ku tê de pirsa "Gelo makîneyek dikare bifikire?" hatibû nîqaşkirin.

Di salên dawî de pêşkeftinên mezin çêbûn; di sala 2014an de Ian Goodfellow torên dijberî yên hilberîner (GAN) destnîşan kirin. Di sala 2016an de, pergala AlphaGo bi karanîna teknîkên fêrbûna xurtkirinê karibû lîstikvanên herî baş ên cîhanê di lîstika Go de têk bibe.

## Têkiliyên bi qadên din re

### Jîriya çêkirî

Fêrbûna makîneyê wekê hewldanek zanistî ji qada jîriya çêkirî (AI) derketiye holê. Di rojên pêşîn ên AI-yê de, lêkolîneran hewl didan pirsgirêkan bi rêbazên sembolîk û torên demarî (wek perceptron) çareser bikin. Lêbelê di salên 1980an de, pergalên pispor (expert systems) li ser AI-yê serdest bûn û statîstîk ji çavan ket. Di salên 1990an de, fêrbûna makîneyê wekê qadeke serbixwe hatiye naskirin û armanca xwe ji destxistina jîriya çêkirî ya giştî guhart ber bi çareserkirina pirsgirêkên pratîkî yên jiyanê û zêdetir nêzî teoriyên statîstîk û îhtîmalatê bû.

### Danevedîn (*Data mining*)

Fêrbûna makîneyê û danevedîn pir caran heman rêbazan bi kar tînin û li hev diqewimin. Cudahiya sereke ev e: fêrbûna makîneyê balê dikşîne ser pêşbîniyên li ser bingehê taybetmendiyên naskirî yên ku ji daneyên perwerdehiyê hatine fêrbûn. Di berevajiya wê de, danevedîn balê dikşîne ser vedîtina taybetmendiyên nenas û veşartî yên di nav daneyan de.

### Statîstîk

Her du qad ji aliyê rêbazan ve nêzîkî hev in lê armancên wan cuda ne: îstatîstîk ji nimuneyekê encamên giştî (inference) derdixe, lê fêrbûna makîneyê li şêwazên pêşbîniyê yên gelemperîker digere. Analîzên îstatîstîkî yên klasîk hewceyê hilbijartina modelek a priori dikin, lê fêrbûna makîneyê li ser modelek pêş-avakirî ava nabe; daney bixwe modelê şitil dide.

## Teoriya gelemperîkirinê (Generalisation)

Armanca bingehîn a pergaleke fêrbûnê ev e ku ji ezmûna xwe gelemperîkirinê (generalise) bike. Gelemperîkirin, şiyana makîneyê ye ku piştî dîtina daneyên perwerdehiyê, li ser daneyên nû û nehatine dîtin bi baldarî û rastî bixebite. Ji ber ku daneyên perwerdehiyê sînordar in û paşeroj nediyar e, teoriya fêrbûnê bi gelemperî garantiyên mutlak nade, lê sînorên îhtîmalî destnîşan dike.

Heke modela ku hatî hilbijartin ji fonksiyona bingehîn a daneyê kêmtir tevlihev be, pirsgirêka "kêm-hevgirtinê" (underfitting) çêdibe. Lê heke model pir tevlihev be, ew fêrbûna zêde an jî "lihevhatina zêde" (overfitting) dike, ku ev dibe sedem ku performansa gelemperîkirinê ya li ser daneyên nû pir qels bibe.

## Nêzîkatî û algorîtma

Nêzîkatiyên fêrbûna makîneyê li gorî şêwaza feedback an sînyala ku digirin, dibin sê beşên sereke:

* **Fêrbûna bi çavdêrî** (*Supervised learning*): Algorîtmayên vê qadê modelek matematîkî ji daneyên ku ketan (input) û encamên xwestî (output/label) di nav xwe de dihewînin, ava dikin. Daneyên perwerdehiyê wekî matrîsekê têne nîşandan. Du celebên wê yên sereke hene: Dabeşkirin (classification - dema encam sînordar be, wek tespîtkirina spam) û Regresyon (regression - dema encam nirxekî jimareyî ya berdewam be, wek pêşbîniya germahiyê).
* **Fêrbûna bêçavdêrî** (*Unsupervised learning*): Di vê nêzîkatiyê de tu etîket an zanyariyên encamê nadin algorîtmayê. Ew bi serê xwe di nav daneyan de li şêwaz û avahiyên wekhev digere. Sepanên wê yên herî girîng analîza komkirinê (clustering), kêmkirina pîvanê (dimensionality reduction - wekî PCA) û texmînkirina dusedomiyê (density estimation) ne.
* **Fêrbûna nîv-çavdêrî** (*Semi-supervised learning*): Di navbera her du nêzîkatiyên jorîn de ye. Hinek ji daneyan xwedî etîket in, lê beşek mezin bê etîket in. Ev rêbaz dema ku etîketkirina daneyan biha an zehmet be tê bikaranîn.
* **Fêrbûna xurtkirinê** (*Reinforcement learning*): Agentekî sîstema nivîsbariyê di hawirdorek dînamîk de çalakiyan dike da ku xelata herî zêde (cumulative reward) qezenc bike. Di vê rêbazê de jîngeh bi gelemperî wekî Pêvajoya Biryara Markov (MDP) tê nîşandan. Ev rêbaz di wesayîtên otonom û lîstikên li dijî mirovan de tê bikaranîn.

## Modelên sereke

### Torên demarî yên çêkirî (ANN)

Torên demarî yên çêkirî (Artificial Neural Networks) pergalên hûjmarî ne ku bi awayekî ne rasterast ji torên demarî yên biyolojîk ên mêjiyê ajalan hatine îlhamgirtin. ANN ji yekeyên girêdayî hev ku jê re "demarên çêkirî" (artificial neurons) tê gotin pêk tê. Her girêdanek (synapse) dikare sînyalê bigihîne demarekî din. Fêrbûna kûr (Deep Learning) ji gelek tebeqeyên veşartî (hidden layers) yên di nav tora demarî de pêk tê.

### Darên biryarê (Decision trees)

Ev model darên biryarê wekî modelek pêşbîniyê bi kar tîne da ku ji çavdêriyên li ser tiştekî (di çanaxan de) bigihîje encamên li ser nirxa armancê (di pelan de). Pel etîketên polan nîşan didin û çanax jî taybetmendiyên ku ber bi wan etîketan ve diçin nîşan didin.

### Regresyona daristana rasthatinî (Random forest regression)

Ev rêbaz rêbaza fêrbûna komî (ensemble learning) ye ku gelek darên biryarê ava dike û navgîniya pêşbîniyên wan hildide da ku rastbûnê baştir bike û rê li ber overfittingê bigire.

### Makîneyên vektora piştgiriyê

Makîneyên vektora piştgiriyê (MVP) komek rêbazên fêrbûna bi çavdêrî ne ku ji bo dabeşkirin û regresyonê têne bikaranîn. MVP daneyan bi sînorên lîner an ne-lîner (bi karanîna kernel trick) dabeşî qadan dike.

## Sinordarî û kêmasî

Her çend fêrbûna makîneyê di gelek qadan de şoreş pêk anîbe jî, sîsteman carinan bi ser nakevin. Sedemên vê yekê kêmasiya daneyan, nepeniya daneyan, algorîtmayên xelet, gü pirsgirêka "qutiya reş" (black box) e. Qutiya reş tê wê wateyê ku pêvajoya hilberandina encamê ya algorîtmayê ew qas nezelal e ku tespîtkirina şêwaza ku makîneyê derxistiye ji hêla kodkeran bixwe ve jî nayê fêmkirin. Ev rewş di qadên wekî tenduristiyê de rîskên mezin çêdike.

Sîstema fêrbûnê carinan dikare "dersa xelet" fêr bibe. Wek mînak, dabeşkerekî wêneyan ku tenê li ser hespên qehweyî û pisîkên reş hatî perwerdekirin, dibe ku bigihîje wê encamê ku hemû deqên qehweyî hesp in. Modelên fêrbûna makîneyê her weha dikarin di bin bandora "adversarial machine learning" de werin xapandin.

## Binêre

* Jîriya çêkirî
* Fêrbûna kûr
* Zanistên komputerê
* Tora demarî ya çêkirî
* Danevedîn
* Îstatîstîk

## Çavkanî