Fêrbûna Makîneyê çi ye, ew çi ye û armancên wê

Fêrbûna Makîneyê şaxek Zehmetiya Hunerî ye ku bi emilandina ramana mirovî re mijûl dibe bi danîna makîneyek di rewşek ku ji tevgerek û ji ber vê yekê ji daneyên dîrokî fêr bibe.

Berî xwendina vê gotarê em pêşniyar dikin ku hûn bixwînin Çi ye Data Science, çi dike û bi çi armancan

Makîneyek ku ji hêla algorîtmaya fêrbûna makîneyê ve hatî anîm kirin, berî ku bikeve karûbarê, di qonaxek fêrbûnê de derbas bû, ango fêrbûn, ku çêtir wekî perwerdehiyê tê zanîn. Di vê qonaxê de makîne daneyên dîrokî yên ku hatine peyda kirin lêkolîn dike.

Berî ku em biçin nav hêjayiyên fêrbûna makîneyê, û cûdahiyên di navbera bernamesaziya klasîk û fêrbûna makîneyê de, werin em mînakek bibînin ku bê guman dê ji me re bibe alîkar ku em çêtir fam bikin.

Mînaka fêrbûna makîneyê

Bifikirin ku em agahdariya yek ji bernameyên xwe yên têkildarî demên rêwîtiyê yên li ser otobanê di şert û mercên trafîkê yên çêtirîn de radigihînin, da ku em algorîtmayek ku bikaribe bersivê bide me wekî ku ew arîkarek deng be ragihînin.

Ji bo her rê em ê agahdariya jêrîn ji algorîtmayê re ragihînin:

1. cihê çûn û hatinê
2. navgînên veguhastinê yên ku têne bikar anîn, ku cîh û celebê motorê diyar dike (elektrîk, hîbrîd, mazot, hwd.)
3. tevahiya dema rêwîtiyê

Dûv re bi navgîniya arîkarê deng em ê biçin ku ji makîneyê re bibêjin:

• ji Torînoyê heta Mîlanoyê bi 1000 maşîneyên motor û benzînê em 1 saet û 20 deqîqe geriyan
• ji Torînoyê heta Mîlanoyê bi 2000 kapasîteya motor û benzînê em 50 deqe geriyan
• Em bi 2000 maşîneyên motor û elektrîkê ji Torînoyê heta Mîlanoyê 40 deqîqe geriyan
• Em bi 1200 motosîkletên benzînê 50 deqeyan ji Torînoyê heta Mîlanoyê geriyan
• … wate ya vê çîye …

Gava ku me daneyan bi navgîniya arîkarê deng ve danûstendin, bernameya me dê tabloyek bi vî rengî bide:

Di dawiyê de ger makîneya me ji hêla algorîtmayek fêrbûna makîneyê ve were anîmasyon kirin, ew ê ji agahdariya peydakirî fêr bibe, û bi vî rengî encamek di forma dema rêwîtiyê de pêşbîn bike. Ji ber vê yekê em dikarin pirsekê ji bernameya xwe bikin: "Ji Torîno heta Mîlano bi 1000 otomobîl û mazotê ... çiqas dirêj dike?"

Nimûne ne rast e, lê pir rast e. Lêbelê, ew ji bo kurtkirina armanca Fêrbûna Makîneyê dibe alîkar.

Werin em hewl bidin ku cûdahiya di navbera bernamesaziya klasîk û Fêrbûna Makîneyê de bibînin.

Di bernameya klasîk de dê çi bibe

Bi kevneşopî, bernameçêkerê ku koda klasîk dinivîse divê:

1. pirsgirêka ku jê re tê çareser kirin;
2. ji bo çareserkirina pirsgirêkê algorîtmayek "berfireh" binivîse;
3. koda ku algorîtmayê pêk tîne binivîse;
4. koda nivîskî biceribînin û piştrast bikin ku ew rast dixebite.

Dûv re aqilê mirov ji bo nivîsandina koda bernameyê ku dikare pirsgirêkê çareser bike tê bikar anîn.

Di vê rewşê de, bernamenûs neçar e ku li ser pergalek hilanîn û sazûmankirina agahdariya wergirtî bifikire. Dûv re, gava ku operatorê serîlêdanê, ku bi bernamesaziya klasîk hatî nivîsandin, pirsê dipirse, makîne dê bi agahdariya herî nêzîk a naskirî re bersivê bide, bêtir mîna ya ku hatî hilanîn.

Di fêrbûna makîneyê de çi diqewime

Di fêrbûna makîneyê de, ew eîstîxbarata artificial ya bernameyê dikare daneyên dîrokî lêkolîn bike, modela ku ji bo çareserkirina pirsgirêkê were sepandin biafirîne, û di dawiyê de makîne modelê ji bernameçêker re peyda dike.

Di makîneyek ku ji hêla fêrbûna makîneyê ve hatî anîm kirin, bername bi serê xwe fêr dibe ku demên rêwîtiyê pêşbîn bike ji ber ku berî ku bikeve karûbarê makîneyê qonaxek fêrbûnê derbas kiriye. Dûv re makîne fêr bû ku bi agahdariya herî maqûl, ya herî nêzê rastiyê li ser bingeha mentiqê ku ji hêla modelê ve hatî destnîşan kirin û şîrove kirin bersiv bide.

Di fêrbûna makîneyê de, model dibe dilê pêvajoyê. Dema ku were afirandin û perwerdekirin, ew dikare were peyda kirin. Her pirsek nû ya bi daneyên nû, bi heman formatê yên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn, dê encamek nû derxe holê.

Û zanyarê daneyê?

Rola Daneyên Zanyar hinekî diguhere, ango, ew ê neçar bimîne ku bernameyê bi nifşa modelê re, di qonaxa perwerdehiyê de, bike. Ji bo vê yekê ew ê balê bikişîne ser hilbijartina stratejiyan, plansazkirina armancan, amadekirina daneyan û berî her tiştî ceribandina modelê ji bo verastkirina bandorkeriya wê û her weha her îmkana çêtirbûnê.

Ev pêvajo dikare were dubare kirin, çend caran were dubare kirin bi mebesta zêdekirina hêmanên çêtir û rastîn, li her dubarekirinê. Bi vî rengî hûn dikarin ji bo gavên paşîn, baştirkirina perwerdehiyê, başkirina ceribandinê, û ji ber vê yekê makîneyê, nêzîkê çareseriya çêtirîn bibin.

Armanca dawîn her gav afirandina modelek e ku daneyên dîrokî bizane, mentiq û qalibên wê fam bike û ji ber vê yekê bikaribe encamên rewşên pêşerojê pêşbîn bike.

Ercole Palmeri: Nûjenî girêdaye