მანქანური სწავლების საფუძვლები

ძირითადი იდეები და სწორი დასაწყისი.

1. შემდეგი

   Machine Learning: სწავლა მაგალითებიდან ნიმუშების ამოცნობა

   ეს გაკვეთილი შეგასწავლით Machine Learning-ის (ML) ფუნდამენტურ კონცეფციას — როგორ სწავლობს სისტემა მაგალითებიდან განმეორებად ნიმუშებს, ნაცვლად წინასწარ დაწერილი წესების მიღებისა. ჩვენ განვიხილავთ ამ პრინციპს Netflix-ის რეკომენდაციების სისტემისა და AI ჩათ-ასისტენტების (როგორიცაა ChatGPT) მაგალითებზე.

   9 წთუფასოდაწყება
2. კლასიფიკაცია: კატეგორიებს შორის არჩევანი AI-ში

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთ ფუნდამენტურ ამოცანას — კლასიფიკაციას. გაიგებთ, როგორ არჩევს სისტემა წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიებს შორის, რა როლს თამაშობს კლასების მკაფიო განსაზღვრა და როგორ მართავს კლასიფიკაციის შედეგები რეალურ ბიზნეს პროცესებს.

   6 წთ
3. რეგრესია: უწყვეტი მნიშვნელობების პროგნოზირება AI-ში

   ეს გაკვეთილი გაგაცნობთ რეგრესიის კონცეფციას ხელოვნურ ინტელექტში, რომელიც პასუხობს კითხვას „რამდენი იქნება?“. Google Maps-ის ETA-ს მაგალითზე შეისწავლით, როგორ პროგნოზირებს AI უწყვეტ მნიშვნელობებს და როგორ უნდა აღიქვათ ეს პროგნოზები ბიზნესსა და ChatGPT-თან მუშაობისას.

   9 წთ
4. ნიშან-თვისებები: როგორ აღიქვამს AI სამყაროს სიგნალებს

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, თუ როგორ აღიქვამს Machine Learning სისტემა სამყაროს სიგნალების, ანუ ნიშან-თვისებების მეშვეობით. გაეცნობით მათ ტიპებს, მნიშვნელობასა და იმას, თუ როგორ უნდა მართოთ ისინი ეფექტური AI კომუნიკაციისთვის, როგორც რეკომენდაციის სისტემებში, ისე AI ასისტენტებთან მუშაობისას.

   6 წთ
5. რეიტინგი: AI-ის დალაგების სისტემების ლოგიკა

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით რეიტინგის (Ranking) კონცეფციას, რომელიც AI სისტემებს ეხმარება გადაწყვიტონ, რა რიგითობით წარმოადგინონ ინფორმაცია. გაიგებთ, თუ როგორ განსხვავდება ის კლასიფიკაციისგან, რატომ არის მრავალმიზნობრივი და როგორ უნდა გამოიყენოთ ეს ცოდნა ChatGPT-სთან ეფექტური კომუნიკაციისთვის.

   6 წთ
6. მსგავსება: AI-ის რეკომენდაციების საფუძველი

   ეს გაკვეთილი შეისწავლის მსგავსების ფუნდამენტურ კონცეფციას მანქანურ სწავლებაში, რომელიც საფუძვლად უდევს უამრავ AI სისტემას, დაწყებული პროდუქტის რეკომენდაციებიდან, დამთავრებული AI ასისტენტების პასუხებით. გაიგებთ, როგორ აღიქვამს AI მსგავსებას და როგორ შეგიძლიათ მისი ეფექტურად მართვა სასურველი შედეგების მისაღებად.

   6 წთ

გამოიყენე ნასწავლი რეალურ ამოცანებზე.

1. ანომალიის აღმოჩენა: უჩვეულო შემთხვევების იდენტიფიცირება

   ეს გაკვეთილი გაგაცნობთ ანომალიის აღმოჩენის კონცეფციას ხელოვნურ ინტელექტში. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ განვასხვავოთ ნორმალური და უჩვეულო შემთხვევები მონაცემებში, გაეცნობით მის პრაქტიკულ გამოყენებას, მათ შორის ChatGPT-ის კონტექსტში, და გაიგებთ, თუ რატომ არის ეს ამოცანა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ფინანსები და უსაფრთხოება.

   3 წთ
2. კლასტერიზაცია: მსგავსი მონაცემების დაჯგუფება ეტიკეტების გარეშე

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით კლასტერიზაციის კონცეფციას, თუ როგორ აჯგუფებს AI მსგავს მონაცემებს წინასწარი კატეგორიების გარეშე. გაეცნობით Google Photos-ისა და ChatGPT-ის პრაქტიკულ მაგალითებს, ასევე კლასტერიზაციის მასშტაბის მნიშვნელობას და ადამიანის როლს ამ პროცესში.

   6 წთ
3. სასწავლო ციკლი: უკუკავშირი და AI-ის გაუმჯობესება

   ეს გაკვეთილი განმარტავს, თუ როგორ ფუნქციონირებს Machine Learning სისტემები უწყვეტი სასწავლო ციკლის მეშვეობით. თქვენ შეისწავლით უკუკავშირის გადამწყვეტ როლს AI-ის გაუმჯობესებაში, განასხვავებთ უკუკავშირის ტიპებს და გააცნობიერებთ ადამიანის აქტიურ როლს ამ პროცესში.

   6 წთ
4. ML შეფასება: სწორი მეტრიკებით ხარისხის გაზომვა

   ეს გაკვეთილი განიხილავს ხელოვნური ინტელექტის (AI) სისტემების შეფასების კრიტიკულ მნიშვნელობას. ჩვენ შევისწავლით, თუ რატომ არ არის საკმარისი ერთი საერთო მეტრიკა, როგორ უნდა გავითვალისწინოთ კონტექსტი და როგორ შევქმნათ ეფექტური შეფასების ჩარჩოები AI მოდელების რეალური ღირებულების გასაზომად.

   6 წთ
5. AI შეცდომების ფასი: ცრუ დადებითი და ცრუ უარყოფითი შედეგები

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ განსხვავდება ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაშვებული შეცდომების ფასი და მნიშვნელობა სხვადასხვა კონტექსტში. თქვენ შეისწავლით ცრუ დადებითი და ცრუ უარყოფითი შეცდომების ცნებებს, მათ გავლენას AI სისტემის დიზაინსა და Prompt-ების ფორმულირებაზე, რათა უკეთ მართოთ რისკები და მიიღოთ ოპტიმალური შედეგები.

   3 წთ

შექმენი რაღაც ნამდვილად შენი.

1. Overfitting: ზედმეტი სწავლის პრობლემა AI მოდელებში

   ეს გაკვეთილი განიხილავს ზედმეტად სწავლის (overfitting) კონცეფციას ხელოვნურ ინტელექტში, როდესაც მოდელი ზედმეტად ეჩვევა წარსულ მონაცემებს და კარგავს განზოგადების უნარს ახალ სიტუაციებში. ჩვენ შევისწავლით, თუ როგორ ვლინდება ეს პრობლემა AI სისტემებში, მათ შორის ChatGPT-ში, და როგორ შეგვიძლია მისი თავიდან აცილება ეფექტური Prompt-ინგის მეშვეობით.

   6 წთ
2. Data Drift: როგორ ეგუება AI ცვალებად გარემოს

   ეს გაკვეთილი შეისწავლის მონაცემთა გადანაცვლების (Data Drift) კონცეფციას AI სისტემებში. გაიგებთ, თუ რატომ შეიძლება მოდელების ეფექტურობა შემცირდეს დროთა განმავლობაში გარემოს ცვლილებების გამო და როგორ ამოვიცნოთ და ვმართოთ ეს მოვლენა.

   6 წთ
3. მიკერძოება AI-ში: მონაცემებიდან გადაწყვეტილებებამდე

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ შეიძლება მიკერძოება შევიდეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში სასწავლო მონაცემებიდან. ჩვენ შევისწავლით მიკერძოების სხვადასხვა ფორმას, მის გავლენას AI-ის გადაწყვეტილებებზე და ეფექტურ სტრატეგიებს მის სამართავად, განსაკუთრებით დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) გამოყენებისას.

   6 წთ
4. ChatGPT და Claude: ალბათობრივი პასუხები და პრომპტის მართვა

   ეს გაკვეთილი გიხსნით, თუ როგორ მუშაობს ChatGPT-ისა და Claude-ის პასუხების გენერირება — როგორც ალბათობრივი არჩევანი და არა დეტერმინისტული ცოდნა. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ მოქმედებს Prompt-ის სიზუსტე და კონტექსტი შედეგზე, რაც საშუალებას მოგცემთ, უფრო ეფექტურად მართოთ AI ასისტენტებთან კომუნიკაცია.

   6 წთ
5. Human-in-the-Loop: ადამიანის ზედამხედველობა AI სისტემებში

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, თუ როგორ უნდა დააბალანსოთ AI-ის ავტომატიზაციის შესაძლებლობები ადამიანის ზედამხედველობასთან. გაიგებთ, სად არის მიზანშეწონილი AI-ს სრული ნდობა და სად არის აუცილებელი ადამიანის ჩართულობა, რათა უზრუნველყოთ ხარისხი და უსაფრთხოება.

   6 წთ