ماشنىلىق ئۆگىنىش

thumb|ماشىنىلىق ئۈگىنىش قارار چىقىرىش چاشما گىرافى
ماشىنىلىق ئۇگنىش بولسا ئالگورىزىم ۋە سىتاستىكىلىق مودىلىللارنىڭ كومپىيوتۇر پىروگىراممىسى  ئارقىلىق، بىزنىڭ يوليورقىمىزسىز ، يەنى خۇلاسىلەش، نۇسخا تونۇشلارغا تايىنىپ،  مەلۇم بىر سىناقنى تاماملاشنى كۆرسىتىدۇ ، ماشىنىلىق ئۆگنىش سۈنئى ئەقىلنىڭ تارماق پىنى ھىسابلىنىدۇ.  ماشىنىلىق ئۇگنىش ئالگورىزىمى بولسا بار بولغان  سانلىق ئۇچۇرلار ئاساسىدىكى ماتىماتكىلىق مودىللارنىڭ يېڭى ئۇچۇرلارنى يەنى  كەلگۇسنى قىياس قىلشى ھىسابلىنىدۇ . ماشىنىلىق ئۇگنىش ئالگورىزىمى نۇرغۇنلىغان ئەپلەردە ، يۇمشاق دېتاللاردا ئىشلىتىلدىغان بولۇپ مەسلەن، چىراي ۋە ئاۋاز تونۇش ،  يېزىق تونۇش ، ئېخەت سۈزگۇچ ، بىئولوگىيلىك ئالاھىدىلىكنى تونۇش ، سەھىيە ۋە داۋالىنىش ، ماشىنا ئادەم ، ئىلىكتورۇنلۇق ئويۇن  قاتارلىقلار. 

### مىسال
thumb|توم-توم قوللىنىشچان ماشىنىلق ئۈگىنىش يىغىنى 2019
ماشىنىلىق ئۇگنىش سىتاستىكىغا ناھايىتى يېقىن بولۇپ كومپىيوتىر ئارقىلىق قىياس قىلىش ، كەلگۈسنى پەرەز قىلدىغان پەن ھىسابلىنىدۇ. مۇنداقچە ئېيتقاندا ماتېماتكا ۋە سىتاستىكا قاتارلىق پەنلەر ناھايىتى مۇھىم ئاساس ھىسابلىنىدۇ .

مىسال 1 :  بىز ئۆزىمىزدە بار بولغان سانلىق ئۇچۇرلانى ئانالىز قىلىش ئارقىلىق  بىر خۇلاسىگە ئېرشىمىز ، ھەمدە مۇشۇ سانلىق ئۇچۇرلار ئارقىلق ماتىماتكىلىق مودىل تۇرغۇزمىز ،  يېڭى سانلىق ئۇچۇرلارنى مۇشۇ ماتىماتكىلىق مودىل ئارقىلىق قىياس قىلمىز . مانا بۇ ماشىنىلىق ئۆگنىش ھىسابلىنىدۇ .  

مىسال 2: بىز ھايۋانلانىڭ رەسمىنى ئانالىز قىلىش ئارقىلق توخۇنىڭ ئىككى پۇتى بارلىقنى ، مۆشۈكنىڭ تۆت پۇتى بارلىقنى كۇزتىمىز، نەتىجىدە بىر خۇلاسىگە ئىرشىمىز ، ھەمدە ئېرشكەن خۇلاسە ئاساسىدا ماتىماتكىلىق مودىل تۇرغۇزۇپ يېڭى بىر ھايۋاننىڭ مۆشۈك ياكى توخۇ ئىكەنلىكنى قىياس قىلىمىز ، بەلكىم سىز ئىتنىڭمۇ تۆت پۇتى بار تۇرسا دىيشىڭىز مومكىن ، ناھايىتى توغرا ، دىمەككى بىز يەنىمۇ ئىنچىكە سانلىق ئۇچۇرلارغا مۇھتاج دىگەن گەپ 

### تۈرى ۋە مەزمۇنىلىرى
ماشىنىلىق ئۆگىنىش چوڭ جەھەتتىن كۆزەتكۈچلىك ئۆگىنىش ، كۆزەتكۈچسىز ئۆگىنىش ۋە يېرىم كۆزەتكۈچلىك ئۆگىنىش ، مەجبۇرىي ئۆگىنىش قاتارلىقلارغا بۆلىنىدۇ.  

ماشىنىلىق ئۆگنىش ئالگورىزىمنىڭ تۈرلىرى :

ماشىنىلىق ئۆگىنىش ئالگورىزىمنىڭ تۇرلىرى چوڭ جەھەتتىن تۆت بولۇپ تۈرلەش ، تۈپلەش ، ئايرىش ، ئۆلچەم كېمەيتىش قاتارلىقلار ، بۇ تۆت چوڭ ئالگورىزىم ئىچدىن بەك كۆپ كىچىك تارماقلارغا ئايرىلىدۇ

### تارىخى
ماشىنىلىق ئۆگىنىش سۈنئى ئەقىلنى ئىشقا ئاشۇرۇشتىكى ئاساسلىق ئۇسۇللارنىڭ بىرى بولۇپ ، ھازىر ئۇچقاندەك تەرەققى قىلىش باسقۇچغا كىرىپ بولدى . ئەڭ دەسلەپكى ماشىنىلىق ئۆگىنىش ئالگورىزىمى ئالدىنىقى ئەسىرنىڭ باشلىرىدا بارلىققا كەلگەن بولۇپ ، يۇز يىلدىن كۆپرەك ۋاقىت بولدى. ئالدىنقى ئەسىرنىڭ ئوتتۇرلىرى كومپىيوتېرنىڭ بارلىققا كىلشى  نۇرغۇن كىشلەرگە ئىلھام ئېلىپ كەلگەن. خەب (Donald Olding Hebb ) ، ئالەن تۇرىڭ (Alan Turing ) قاتارلىق كىشلەر ئۆزىنىڭ يېڭچە پىكرىلىنى ئوتتورغا قويوشقا باشلىغان. گەرچە ماشىنىلىق ئۆگىنىشنىڭ تارىخى خېلى ئۇزۇن بولسىمۇ ، كومپىيوتۇر ھىسابلاش سۈرئىتىنىڭ ئاستا بولۇشى ، سانلىق ئۇچۇرلارنىڭ يېتەرسىز بولۇشى تۈپەيلى ماشىنىلىق ئۆگىنىش كىشلەرنىڭ دىققەت ئېتبارىنى ئانچە قوزغىيالمىغان .

1950- يىلى ئالەن تۇرىڭ مەشھۇر تۇرىڭ سىنقىنى ئېلىپ بىرىپ ، كومپىيوتۇردا زادى ئەقىل بولامدۇ يوق شۇنى سىناق قىلغان .

1952- يىلى ئاردىر سەمىيىل تۇنجى كومپىيوتېر پىروگوراممىسنى يازغان بولۇپ ، بۇ پىروگىرامما دۆلەتلار ئارا شاھمات مۇسابىقىسى ئۈچۈن ئىشلىتىلەتتى .

1957- يىلى فىرەن روسىنبىلەت تۇنجى كومپىيوتېر نىرۋا سىستىمىسنى كەشىپ قىلغان بولۇپ ، ئادەم مىڭسىنىڭ ھەركەت ھالىتىگە تەقىلىد قىلغان .

1979- يىلى سىتەنفورد ئۇنۋىرسىتى سىتەنفورد ماشىنىسنى كەشىپ قىلىدى ، بۇ ماشىنا ئەتراپتىكى توسالغۇلارنى سىزەلەيتتى .

1990- يىلى ماشىنىلىق ئۆگىنىش زور سانلىق ئۇچۇرلانى بىر تەرەپ قىلىشقا باشلىغان .

1997-  سۈنئى ئەقىل تۇنجى دۇنياۋى شاھمات چىمپىيونىنى مەغلۇپ قىلغان .

2006- يىلى جەففىرى خىنتون چۇڭقۇرلاپ ئۆگىنىش نەزىريەسىنى ئوتتورغا قويغان بولۇپ ، بۇ نەزىريە بىلەن رەسىم ۋە كىنولاردىكى سانلارنى ۋە يېزىقلارنى پەرقلەندۇرگىلى بولاتتى .

2016- يىلى ئالفاگو  دۇنياۋى قورشاۋ شاھمات ماھىرلىرنى يېڭىپ ،  ئىنسانلارنىڭ  ئۆزىگە رەقىپ بولالمايدىغانلىقنى يەنە بىر قېتىم ئىسپاتلىدى .

مانا مۇشنىڭدىن باشلاپ  ئىلۇن ماسىك ، سىتىفىن خاۋكىڭ قاتارلىقلار  سۇنئى ئەقىلنىڭ ئىنسانلارنى ھالاكەتكە ئىلىپ باردىغانلىقنى ئاگاھلاندۇردى ، يەنى بەزى كىشلەر سۈنئي ئەقىلنىڭ ئادەم مېڭسىگە ئوخشاش تەپەككۇر قىلالمايدىغانلىقنى ،سۇنئى ئەقىل بىلەن ئادەم مىڭسىنى سىلۇشتۇرۇش مومكىن بولمايدىغانلىقنى ،  ئارتۇقچە ئەنسىرەشنىڭ ھاجىتى يوقلىقنى ئوتتورغا قويدى .  

ئالدىنقى ئەسىرنىڭ 80-  يىللىرى ماشىنىلىق ئۆگىنىش مۇستەقىل بىر پەن بولۇپ شەكىللەنگەن بولۇپ ، ھازىرغىچە قىرىق يىلچە ۋاقىت بولدى. كىيىنكى قىرىق يىل ناھايىتى تېز تەرەققى قىلغان بولۇپ ، بولۇپمۇ مۇشۇ يېقىنقى ئون يىل ئىچدە يۇقىرى پەللىگە چىقتى دىيىشكە بولىدۇ.

يېڭى ئەسىرنىڭ كىرشى بىلەن  ئۇچۇر تېخنىكىسنىڭ ئۇچقاندەك تەرەققى قىلىشى ،  يېڭى بىر ئەۋلاد ئۆزەكلەرنىڭ ئىجاد قىلنىشى كومپىيۇتېرنىڭ ھېسابلاش ئىقتىدارنىڭ ھەسسىلەپ ئېشىشى،  شۇنىڭ بىلەن بىر ۋاقىتتا سانلىق ئۇچۇرلارنىڭمۇ ھەسسىلەپ ئېششىنى كەلتۇرۇپ چىقاردى . كىشلەر بارغانسىرى زور سانلىق ئۇچۇرلارنى يېڭچە تەپەككۇر بىلەن بىر تەلەپ قىلىشنىڭ زۆرۆرىيتىنى ھىس قىلىپ يەتتى.

ئىلاۋە : سانلىق ئۇچۇر ناھايىتى مۇھىم بولۇپ ، بۇندىن كىيىنكى دەۋىردە بايلىق ھەرگىزمۇ پۇل بىلەن ، نىفىت بىلەن ، قىزىلما بايلىقلار بىلەن ئۆلچەنمەستىن ، سانلىق ئۇچۇرلارنىڭ ئاز كۆپلىكى بىلەن ئۆلچىندىغان دەۋىر يىتىپ كەلدى .   دېمەك سانلىق ئۇچۇر ناھايىتى مۇھىم دىگەن گەپ ، بۇنچە مۇھىم بولغان سانلىق ئۇچۇرلانى بىر تەرەپ قىلىش ، ئۇنىڭدىن قانداق پايدىلنىش  دەل ماشىنىلىق ئۆگىنىش قاتارلىق ئۇسۇللار بىلەن بولدۇ. بۇنىڭ تىپىك مىسالى خىتتاينىڭ ياسىمىچىلىق 2025 پىلانى، بەش جى تورى قاتارلىقلار  ، گىرمانىيەنىڭ سانائەت تۆت پىلانى ، ياپۇنىيەنىڭ جەميەت بەش پىلانى قاتارلىقلاردۇر .

### مەنبە

# ئالىپ تورى 
# تور دۇنياسى
## مەنبەلەر