# Машиналы өйрәнеү

Машиналы өйрәнеү (ингл. machine learning, ML) — был компьютер ғилеменең һәм яһалма интеллекттың бер өлкәһе. Ул компьютер системаларының махсус алгоритмдар ярҙамында тәжрибә нигеҙендә үҙ-үҙен камиллаштырыу һәләтен өйрәнә. Был технология компьютерҙарға асыҡ программалаштырылмаған мәсьәләләрҙе хәл итергә мөмкинлек бирә.

# Машиналы өйрәнеү
## Тарихы
### Башланғыс этаптары (1950-се йылдар)

Машиналы өйрәнеүҙең башланыуын 1950-се йылдарға тиклем барып тоташтырырға мөмкин, ул ваҡытта яһалма интеллект өлкәһендә әүҙем тикшеренеүҙәр башланған. 1950 йылда Алан Тьюринг “Тьюринг тесты” концепцияһын тәҡдим итә, ул машинаның кеше интеллекты менән сағыштырырлыҡ интеллект күрһәтә алыу-алмауын билдәләргә тейеш ине. 1956 йылда Дартмуттағы конференцияла америка математигы Артур Сэмюэл машиналы өйрәнеүҙең тәүге формаль концепцияһын тәҡдим итә һәм шашка уйнарға һәләтле программа эшләй. Был программа алдағы уйындар нигеҙендә өйрәнә алған, был өйрәнеүҙе ҡулланған алгоритмдың тәүге миҫалдарының береһе булды.

# Машиналы өйрәнеү
## Тарихы
### Нейрон селтәрҙәренең үҫеше (1960-сы - 1980-се йылдар)

1960-сы йылдарҙа нейрон селтәрҙәре менән эксперименттар башлана. 1969 йылда Марвин Минский һәм Сеймур Паперт "Perceptrons" тигән китап баҫтырып сығара, унда ябай нейрон селтәрҙәренең сикләүҙәре тикшерелә. Был нейрон селтәрҙәренә ҡыҙыҡһыныуҙың бер нисә тиҫтә йылға кәмеүенә килтерә. Әммә 1986 йылда Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт һәм Рональд Вильямс тарафынан хаталарҙы кире таратыу ысулы тураһындағы хеҙмәт баҫылып сыҡҡас, нейрон селтәрҙәренә ҡыҙыҡһыныу яңынан арта. Был ысул күп ҡатламлы нейрон селтәрҙәрен һөҙөмтәле өйрәтеү мөмкинлеген бирҙе.

# Машиналы өйрәнеү
## Тарихы
### Алгоритмдар һәм ысулдар барлыҡҡа килеүе (1990-сы йылдар)

1990-сы йылдарҙа терәк векторҙар ысулы, ҡарар ағастары һәм Байес классификаторҙары кеүек яңы алгоритмдар эшләнеүе арҡаһында машиналы өйрәнеү төрлөрәк булып китте. Был ысулдар ҡатмарлыраҡ мәсьәләләрҙе хәл итергә мөмкинлек биргән һәм күҙаллауҙарҙың дөрөҫлөгөн арттырған. Был ваҡытта шулай уҡ машиналы өйрәнеүҙе образ таныу һәм тәбиғи телде эшкәртеү кеүек өлкәләрҙә әүҙем ҡулланыла башлай.

# Машиналы өйрәнеү
## Тарихы
### Шартлаулы үҫеш (2000 йылдар–хәҙерге)

2000-се йылдар башынан алып, иҫәпләү ҡеүәттәренең артыуы һәм ҙур күләмле мәғлүмәттәрҙең ҡулланылырлыҡ булыуы арҡаһында машиналы өйрәнеү әүҙем үҫешә башланы. "Ҙур мәғлүмәттәр"ҙең барлыҡҡа килеүе тәрән нейрон селтәрҙәре кеүек ҡатмарлыраҡ моделдәрҙе эшләүгә булышлыҡ итте. 2012 йылда Хинтон командаһы эшләгән нейрон селтәре һүрәттәрҙе таныу конкурсында еңеп сыға, был тәрән өйрәнеү үҫешендә ҙур этап булып тора.

# Машиналы өйрәнеү
## Хронологик даталар

Машиналы өйрәнеүҙең тарихы
1940-1950-се йылдар: Тәүге аҙымдар
* 1943: Уоррен Маккаллок һәм Уолтер Питтс тәүге яһалма нейрон моделен тәҡдим итте.
* 1949: Дональд Хебб "The Organization of Behavior" китабында нейрондарҙың өйрәнеү теорияһын тасуирланы.
* 1950: Алан Тьюринг "Computing Machinery and Intelligence" мәҡәләһендә машина интеллектын тикшереү өсөн Тьюринг тестын тәҡдим итте.
1950-1960-сы йылдар: Төп төшөнсәләрҙең барлыҡҡа килеүе
* 1951: Марвин Мински һәм Дин Эдмондс тәүге нейрон селтәр компьютерын төҙөнө.
* 1952: Артур Сэмюэл шашки уйнау программаһын эшләп сығарҙы, ул үҙ-үҙен камиллаштыра ала ине.
* 1957: Фрэнк Розенблатт перцептрон моделен тәҡдим итте - был тәүге практик ҡулланылышлы нейрон селтәр ине.
* 1959: Артур Сэмюэл "machine learning" терминын тәүге тапҡыр ҡулланды.
1960-1970-се йылдар: Алға китеш һәм тотҡарлыҡтар
* 1963: Алексей Ивахненко һәм Валентин Лапа тәүге күп ҡатлы перцептронды эшләп сығарҙы.
* 1967: "Nearest Neighbor" алгоритмы тәҡдим ителде.
* 1969: Марвин Мински һәм Сеймур Паперт "Perceptrons" китабын баҫтырып сығарҙы, унда нейрон селтәрҙәренең сикләнгәнлеген күрһәтте, был өлкәнең үҫешен ваҡытлыса туҡтатты.
1970-1980-се йылдар: Яңы алгоритмдар һәм ысулдар
* 1970: Seppo Linnainmaa тәүге тапҡыр кире таратыу (backpropagation) алгоритмын тәҡдим итте.
* 1975: Ҡарар ағастары алгоритмы эшләп сығарылды.
* 1979: Стэнфорд университетында беренсе автоном робот машина CART эшләп сығарылды.
* 1980: Күҙәтеүһеҙ өйрәнеү алгоритмдары үҫеш ала башланы.
1980-1990-сы йылдар: Нейрон селтәрҙәренең яңырыуы
* 1982: Джон Хопфилд рекуррент нейрон селтәрҙәрен тәҡдим итте.
* 1986: Дэвид т, Джеффри Хинтон һәм Рональд Уильямс кире таратыу алгоритмын популярлаштырҙы, был нейрон селтәрҙәренең яңынан үҫешенә этәргес бирҙе.
* 1989: Йенс Кристофер Ликес һәм Кристоф Шмидхубер тәүге тапҡыр Long Short-Term Memory (LSTM) нейрон селтәрҙәрен тәҡдим итте.
* 1995: Tin Kam Ho Random Forest алгоритмын эшләп сығарҙы.
* 1997: IBM-дың Deep Blue компьютеры шахмат буйынса донъя чемпионы Гарри Каспаровты еңде.
2000-2010-сы йылдар: Big Data һәм тәрән өйрәнеү эраһы
* 2001: Leo Breiman Gradient Boosting алгоритмын тәҡдим итте.
* 2006: Джеффри Хинтон "deep learning" терминын популярлаштырҙы һәм тәрән нейрон селтәрҙәрен өйрәтеү ысулдарын тәҡдим итте.
* 2009: ImageNet мәғлүмәттәр базаһы барлыҡҡа килде, ул компьютер күреүе өлкәһендә ҙур алға китешкә этәргес бирҙе.
* 2010: Microsoft Kinect уйын консоле хәрәкәтте таныу өсөн тәрән өйрәнеү технологияһын ҡулланды.
2010-2020-се йылдар: Машиналы өйрәнеүҙең киң таралыуы
* 2011: IBM Watson компьютеры Jeopardy! телевизион уйынында кеше уйынсыларҙы еңде.
* 2012: Google Brain проекты эшләй башланы, ул интернет видеоларынан мәгәнәле образдарҙы таба алды.
* 2014: Ian Goodfellow Generative Adversarial Networks (GANs) технологияһын тәҡдим итте.
* 2015: Google-дың DeepMind компанияһы эшләп сығарған AlphaGo программаһы го уйынында профессиональ уйынсыны еңде.
* 2016: Google Translate нейрон селтәрҙәре нигеҙендәге тәржемә системаһына күсте.
* 2018: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) моделе тәбиғи телде эшкәртеүҙә яңы стандарт булды.
* 2020: OpenAI GPT-3 моделен тәҡдим итте, ул тәбиғи телде генерациялауҙа яңы һөҙөмтәләр күрһәтте.
2020-се йылдар һәм киләсәк:
* Машиналы өйрәнеү технологиялары көндәлек тормошҡа нығыраҡ үтеп инә.
* Этик һәм хоҡуҡи мәсьәләләргә иғтибар арта.
* Аңлатыла алырлыҡ яһалма интеллект (Explainable AI) өлкәһе үҫеш ала.
* Квант компьютерҙарын машиналы өйрәнеүҙә ҡулланыу буйынса тикшеренеүҙәр дауам итә.
* Федератив өйрәнеү (Federated Learning) кеүек децентрализацияланған өйрәнеү ысулдары үҫеш ала.
* Нейроморф компьютерҙар һәм биологик илһамланған өйрәнеү алгоритмдары өҫтөндә эш алып барыла.
* Машиналы өйрәнеү һәм тәрән өйрәнеү ысулдарын төрлө фәнни өлкәләрҙә (физика, химия, биология) ҡулланыу киңәйә.
* Үҙ-үҙен көйләүсе һәм үҙ-үҙен камиллаштырыусы системалар өҫтөндә эштәр дауам итә.
* Кеше-машина үҙ-ара бәйләнеше (Human-AI collaboration) өлкәһендә яңы алымдар эшләнә.
Машиналы өйрәнеүҙең тарихы - был фәнни асыштар, технологик үҫеш һәм практик ҡулланыштарҙың бер-береһе менән тығыҙ бәйләнгән процессы. Был өлкә тиҙ үҫешә һәм даими рәүештә яңы алымдар, технологиялар һәм ҡулланыу өлкәләре барлыҡҡа килә. Машиналы өйрәнеү XXI быуаттың иң мөһим технологияларының береһе булып, фәндең һәм индустрияның күп өлкәләрендә революцион үҙгәрештәр алып килә.
Һуңғы йылдарҙа машиналы өйрәнеү өлкәһендә түбәндәге тенденциялар күҙәтелә:
* Автоматлаштырылған машиналы өйрәнеү (AutoML) технологияларының үҫеше.
* Аҙ мәғлүмәттәр менән эшләү ысулдарының камиллашыуы (few-shot learning, zero-shot learning).
* Машиналы өйрәнеү моделдәренең ышаныслылығын һәм тотороҡлолоғон арттырыу.
* Энергия һәм вычислительдәр ресурстарын һаҡлаусы (energy-efficient) алгоритмдар эшләү.
* Машиналы өйрәнеү һәм интернет әйберҙәре (IoT) технологияларын берләштереү.

# Машиналы өйрәнеү
## Машиналы өйрәнеү ысулдары

Күҙәтеү аҫтында өйрәнеү (Supervised Learning), (Уҡытыусы менән өйрәнеү)
Күҙәтеүле өйрәнеү – был алгоритмдың тамғаланған мәғлүмәттәр нигеҙендә өйрәнеү ысулы. Был осраҡта инеү һәм сығыу мәғлүмәттәре билдәле була. Алгоритм был мәғлүмәттәрҙе ҡулланып, модель төҙөй, һуңынан был модель яңы, тамғаланмаған мәғлүмәттәр өсөн фаразлауҙар яһай ала. Төп бурыстар:
* Классификация: Объекттың ҡайһы категорияға ҡарауын билдәләү (мәҫәлән, һүрәттәрҙе таныу).
* Регрессия: Һан ҡиммәттәрен фаразлау (мәҫәлән, күсемһеҙ милек хаҡтарын фаразлау).
Күҙәтеүһеҙ өйрәнеү (Unsupervised Learning), (Уҡытыусыһыҙ өйрәнеү)
Күҙәтеүһеҙ өйрәнеү билдәләнмәгән мәғлүмәттәргә ҡарата ҡулланыла, унда алгоритм үҙ аллы структураларҙы һәм ҡалыптарҙы асыҡларға тейеш. Төп бурыстарға түбәндәгеләр инә:
* Кластерлаштырыу: Объекттарҙы оҡшашлыҡ буйынса төркөмләү (мәҫәлән, клиенттарҙы сегментлаштырыу).
* Ассоциация: Үҙгәреүсән күрһәткестәр араһындағы бәйләнештәрҙе асыҡлау (мәҫәлән, һатып алыу тәртибен анализлау).
Ярым-күҙәтеү аҫтында өйрәнеү (Semi-supervised Learning)
Ярым-өйрәнеү үҙ эсенә күҙәтеүле һәм күҙәтеүһеҙ өйрәнеү элементтарын берләштерә. Был ысул аҙ күләмдәге тамғаланған мәғлүмәттәрҙе һәм күп күләмдәге тамғаланмаған мәғлүмәттәрҙе ҡуллана. Тәүҙә алгоритм тамғаланған мәғлүмәттәр нигеҙендә өйрәнә, һуңынан үҙенең белемдәрен тамғаланмаған мәғлүмәттәрҙе тамғалау өсөн ҡуллана, был моделдең сифатын яҡшыртырға мөмкинлек бирә.
Көсәйтеү аша өйрәнеү (Reinforcement Learning)
Көсәйтеүле өйрәнеү – был агенттың тирә-яҡ мөхит менән үҙ-ара бәйләнеш аша өйрәнеү ысулы. Агент үҙенең хәрәкәттәренә ҡарап бүләктәр йәки штрафтар ала, был уға үҙ стратегияларын оптималләштерергә мөмкинлек бирә. Был ысул киң рәүештә уйындарҙа һәм робототехникала ҡулланыла.

# Машиналы өйрәнеү
## Машиналы өйрәнеү ысулдары
### Алгоритм миҫалдары

* Терәк вектор машиналары (SVM): Классификация һәм регрессия мәсьәләләре өсөн ҡулланыла, класстарҙы айырыусы гипер-яҫсылыҡ төҙөй.
* Ҡарар ағастары: Эҙмә-эҙлекле һорауҙар нигеҙендә ҡарарҙар ҡабул иткән структуралар.
* Нейрон селтәрҙәре: Кеше мейеһенең эшләү принцибынан илһам алған моделдәр, һүрәттәрҙе таныу һәм тәбиғи телде эшкәртеү кеүек ҡатмарлы мәсьәләләр өсөн ҡулланыла.
* Байес классификаторҙары: Байес теоремаһына нигеҙләнгән, классификация һәм фаразлау өсөн ҡулланыла.

# Машиналы өйрәнеү
## Машиналы өйрәнеү ысулдары
### Ҡулланылған инструменттар һәм телдәр

* Python (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
* R
* MATLAB
* Julia

# Машиналы өйрәнеү
## Ҡулланыу өлкәләре

Ауырыуҙарҙы диагностикалау:
* Машиналар өйрәнеү алгоритмдары медицина һүрәттәрен (мәҫәлән, рентген һүрәттәре, МРТ, КТ) анализлау өсөн ҡулланыла. Был алгоритмдар яман шеш, пневмония, Альцгеймер ауырыуы кеүек ауырыуҙарҙы табырға ярҙам итә, шулай уҡ уларҙың үҫеш стадияһын билдәләргә мөмкинлек бирә.
* Ауырыуҙарҙы фаразлау: Моделдәр пациенттар тураһындағы мәғлүмәттәргә, уларҙың анамнезына һәм йәшәү рәүешенә нигеҙләнеп, ауырыуҙарҙың үҫеш ихтималлығын фаразлай ала.
Финанс өлкәһе
* Хәүеф менән идара итеү: Машиналы өйрәнеү клиенттарҙың кредитҡа һәләтлелеген баһалауҙа һәм финанс рисктарын идара итеүҙә ярҙам итә.
* Мутлашыуҙарҙы асыҡлау: Алгоритмдар реаль ваҡыт режимында транзакцияларҙы анализлап, шикле ғәмәлдәрҙе асыҡлай һәм мутлашыуҙарҙы иҫкәртә.
Ваҡлап һатыу сауҙаһы һәм маркетинг
* Шәхси тәҡдимдәр: Машиналы өйрәнеү системалары ҡулланыусыларҙың холоҡ-фиғелен анализлап, тауарҙар һәм хеҙмәттәр буйынса шәхси тәҡдимдәр бирә, был конверсияны һәм клиенттарҙың ҡәнәғәтлеген арттыра.
* Ҡулланыусыларҙың холоҡ-фиғелен анализлау: Алгоритмдар трендтарҙы һәм клиенттарҙың өҫтөнлөктәрен асыҡларға ярҙам итә, был маркетинг стратегияларын оптималләштерергә мөмкинлек бирә.
Автоном системалар
* Пилотһыҙ автомобилдәр: Машиналы өйрәнеү автоном транспорт саралары өсөн идара итеү системаларын эшләүҙә төп роль уйнай, уларға юл хәлен танырға һәм реаль ваҡытта ҡарарҙар ҡабул итергә мөмкинлек бирә.
Тәбиғи телде эшкәртеү
* Чат-боттар һәм виртуаль ярҙамсылар: Машиналы өйрәнеү алгоритмдары ҡулланыусылар менән тәбиғи телдә аралаша, һорауҙарға яуап бирә һәм командаларҙы үтәй алған интеллектуаль системалар булдырыу өсөн ҡулланыла.
* Сентимент анализы: Машиналы өйрәнеү системалары тексты мәғлүмәттәрҙе эмоциональ төҫмөрлөктө билдәләү өсөн анализлай ала, был продукттар һәм хеҙмәттәр тураһында фекерҙәрҙе күҙәтеү өсөн файҙалы.
Машиналы күреү
* Объекттарҙы һәм йөҙҙәрҙе танып белеү: Машиналы өйрәнеү алгоритмдары видеокүҙәтеү һәм хәүефһеҙлек системаларында йөҙҙәрҙе һәм объекттарҙы таныу өсөн, шулай уҡ һүрәттәрҙе анализлау өсөн ҡулланыла.
Машиналы өйрәнеүҙе ҡулланыу өлкәһе технологиялар үҫеше һәм мәғлүмәттәр күләменең артыуы арҡаһында даими киңәйә. Был төрлө тармаҡтарҙа процестарҙы автоматлаштырыу, һөҙөмтәлелекте арттырыу һәм хеҙмәттәр сифатын яҡшыртыу өсөн яңы мөмкинлектәр аса.