Ọ dị mkpa ka anyị ghọta ihe na-eme ụmụ akwụkwọ anyị n'oge ọzụzụ na otú ihe ndị a si emetụta nsonaazụ ya, ya mere anyị na-ewu Map Njem Ndị Ahịa - map nke ahụmahụ ndị ahịa. A sị ka e kwuwe, usoro mmụta abụghị ihe na-aga n'ihu na nke dị mkpa, ọ bụ ihe jikọrọ ihe omume na omume nke nwa akwụkwọ, na omume ndị a nwere ike ịdịgasị iche n'etiti ụmụ akwụkwọ dị iche iche. Ugbu a, ọ gụchaala nkuzi ya: gịnị ka ọ ga-eme ọzọ? Ọ ga-aga ọrụ ụlọ? Ọ ga-ewepụta ngwa mkpanaka? Ọ ga-agbanwe usoro, jụọ ka ọ gbanwee ndị nkuzi? Ị ga-aga ozugbo na nkuzi na-esote? Ka ọ̀ ga-ahapụ naanị n'ihi nkụda mmụọ? Ọ ga-ekwe omume, site n'ịtụle maapụ a, chọpụta ụkpụrụ ndị na-eduga n'ịmecha ihe ọmụmụ ahụ nke ọma ma ọ bụ, n'aka nke ọzọ, na "mwepu" nke nwa akwụkwọ?
A na-eji ngwa emechiri emechi pụrụ iche, dị oke ọnụ iji wuo CJM. Mana anyị chọrọ iwepụta ihe dị mfe, chọrọ obere mbọ na, ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, isi mmalite mepere emepe. Ya mere, echiche ahụ bịara iji eriri Markov - anyị wee nwee ihe ịga nke ọma. Anyị wuru maapụ, kọwapụtara data gbasara omume ụmụ akwụkwọ n'ụdị eserese, hụ azịza doro anya na okwu azụmahịa zuru ụwa ọnụ, na ọbụna chọta ahụhụ zoro ezo. Anyị mere ihe ndị a niile site na iji ngwọta edemede Python mepere emepe. N'isiokwu a, m ga-ekwu banyere ikpe abụọ na nsonaazụ ndị ahụ na-apụtachaghị ìhè ma kesaa edemede ahụ na onye ọ bụla.
Ya mere, agbụ Markov na-egosi ohere nke mgbanwe n'etiti ihe omume. Nke a bụ ọmụmaatụ mbụ sitere na Wikipedia:
N'ebe a "E" na "A" bụ ihe omume, akụ ndị ahụ bụ ntụgharị n'etiti ha (gụnyere mgbanwe site na ihe omume gaa n'otu ihe ahụ), na ihe dị arọ nke akụ bụ ihe gbasara nke puru omume nke mgbanwe ("weighted directed graph").
Kedu ihe ị jiri?
A zụrụ sekit ahụ site na arụrụ ọrụ Python ọkọlọtọ, bụ nke ejiri ndekọ ọrụ ụmụ akwụkwọ nye ya. Ọbá akwụkwọ NetworkX rụrụ eserese dị na matriks a rụpụtara.
Ihe ndekọ ahụ dị ka nke a:
Nke a bụ faịlụ csv nwere tebụl nke kọlụm atọ: ID nwa akwụkwọ, aha ihe omume, oge mgbe ọ mere. Ugbo atọ ndị a zuru ezu iji chọpụta mmegharị nke onye ahịa, wuo maapụ wee nweta agbụ Markov.
Ọbá akwụkwọ ahụ na-eweghachi eserese ndị a rụrụ n'ụdị .dot ma ọ bụ .gexf. Iji hụ nke mbụ, ị nwere ike iji ngwugwu Graphviz efu (ngwaọrụ gvedit), anyị na .gexf na Gephi rụkọrọ ọrụ, nwekwara n'efu.
Ọzọ, ọ ga-amasị m ịnye ihe atụ abụọ nke iji agbụ Markov, nke nyere anyị ohere ilele anya ọhụrụ na ebumnuche anyị, usoro mmụta, na mbara ala Skyeng n'onwe ya. Ọfọn, dozie ahụhụ.
Ikpe mbụ: ngwa mkpanaaka
Iji malite, anyị nyochara njem nke ụmụ akwụkwọ site na ngwaahịa anyị kacha ewu ewu- Usoro Ọha. N'oge ahụ, m na-arụ ọrụ na ngalaba ụmụaka nke Skyeng ma anyị chọrọ ịhụ ka ngwa mkpanaka si arụ ọrụ nke ọma na ndị na-ege ụmụaka anyị.
Na-ewere akwụkwọ ndekọ ma na-agbagharị ha site na edemede ahụ, enwere m ihe dị ka nke a:
Ọnụ ụzọ mmalite bụ Start General, na n'okpuru ebe a nwere ọnụ ụzọ mmepụta atọ: nwa akwụkwọ ahụ "dara n'ụra," gbanwee usoro, ma mechaa usoro ahụ.
- Fell asleep, «Заснул» — значит, больше не проходит занятия, скорее всего, он отвалился. Мы оптимистично называем это состояние «заснул», т.к. в теории у него сохраняется возможность продолжить обучение. Худший результат для нас.
- Awụda n'ozuzu, Gbanwee N'ezie - Switched si General na ihe ọzọ na-efunahụ anyị Markov yinye.
- N'ikpeazụ, gụchara akwụkwọ - ọnọdụ dị mma, onye ahụ agwụla 80% nke nkuzi (ọ bụghị ihe ọmụmụ niile ka achọrọ).
Ịbanye ọnụ na klas nke na-aga nke ọma pụtara imecha ihe mmụta n'elu ikpo okwu anyị na onye nkụzi nke ọma. Ọ na-edekọ ọganihu n'oge usoro ahụ na ịbịaru nso na nsonaazụ achọrọ - "Emechara usoro ahụ." Ọ dị anyị mkpa ka ụmụ akwụkwọ na-aga dịka o kwere mee.
Iji nweta nkwubi okwu ziri ezi maka ngwa mkpanaka (ọnụ ọnụ nnọkọ ngwa), anyị wuru agbụ dị iche iche maka ọnụ ọnụ ikpeazụ nke ọ bụla wee jiri nha ihu tụnyere ụzọ abụọ:
- site na ngwa ngwa laghachi na ya;
- site na ngwa ngwa ruo klaasị na-aga nke ọma;
- site na klaasị na-aga nke ọma ruo na nnọkọ ngwa.
N'aka ekpe bụ ụmụ akwụkwọ gụchara akwụkwọ, n'aka nri bụ ndị 'dara n'ụra'.
Akụkụ atọ ndị a na-egosi mmekọrịta dị n'etiti ihe ịga nke ọma nwa akwụkwọ na iji ngwa mkpanaka ha. Anyị tụrụ anya ịhụ na ụmụ akwụkwọ gụchara akwụkwọ ahụ ga-enwe njikọ siri ike na ngwa karịa ụmụ akwụkwọ dara n'ụra. Agbanyeghị, n'eziokwu, anyị nwetara nsonaazụ dị iche:
- anyị ji n'aka na ndị ọrụ dị iche iche na-emekọrịta ihe na ngwa mkpanaka dị iche iche;
- ụmụ akwụkwọ na-aga nke ọma na-eji ngwa mkpanaaka eme ihe obere ike;
- ụmụ akwụkwọ na-ada n'ụra na-eji ngwa mkpanaka arụsi ọrụ ike.
Nke a pụtara na ụmụ akwụkwọ ndị na-ehi ụra na-amalite itinyekwu oge na ngwa mkpanaka na, n'ikpeazụ, na-anọgide na ya ruo mgbe ebighị ebi.
Na mbụ, ọ tụrụ anyị n'anya, ma mgbe anyị chebachara echiche banyere ya, anyị chọpụtara na nke a bụ mmetụta nkịtị. N'otu oge, m ji ngwá ọrụ abụọ mụọ French n'onwe m: ngwa mkpanaka na nkuzi ụtọ asụsụ na YouTube. Na mbụ, m kewara oge n'etiti ha na nha nke 50 ruo 50. Ma ngwa ahụ na-atọ ụtọ karị, enwere gamification, ihe niile dị mfe, ngwa ngwa na nke doro anya, ma na nkuzi ị ga-abanye n'ime ya, dee ihe. , na-eme ihe n'akwụkwọ ndetu. Nke nta nke nta, amalitere m itinyekwu oge na smartphone m, ruo mgbe òkè ya toro na 100%: ọ bụrụ na ị na-etinye awa atọ na ya, ị na-emepụta mmetụta ụgha nke arụchara ọrụ, n'ihi nke ị na-enweghị ọchịchọ ịga na-ege ntị ihe ọ bụla. .
Ma olee otú nke a pụrụ isi mee? E kwuwerị, anyị mepụtara ngwa mkpanaka pụrụ iche, . N'ezie, ihe kpatara ya bụ na ndị otu ngwa ngwa na-anagide ọrụ ya nke ọma, n'ihi ya, ọ ghọrọ ngwaahịa dị mma, nke na-eju onwe ya ma malite ịdaba na gburugburu ebe obibi anyị.
N'ihi nyocha ahụ, ọ bịara doo anya na ọ dị mkpa ka a gbanwee ngwa mkpanaka ahụ n'ụzọ ụfọdụ ka ọ ghara ịdọpụ uche na isi ihe ọmụmụ. Ma ụmụaka ma ndị okenye. A na-arụ ọrụ a ugbu a.
Nke abụọ ikpe: onboarding ahụhụ
Onboarding bụ usoro agbakwunyere nhọrọ mgbe ị na-edebanye aha nwa akwụkwọ ọhụrụ, na-ewepụ nsogbu ọrụ aka nwere ike ime n'ọdịnihu. Ihe atụ bụ isi bụ na mmadụ debanyere aha na ibe ọdịda, nweta akaụntụ nke aka ya, kpọtụrụ ya ma nye ya nkuzi mmalite. N'otu oge ahụ, anyị na-arịba ama a nnukwu pasent nke teknuzu isi ike n'oge nkuzi mmeghe: na-ezighị ezi version nke ihe nchọgharị, igwe okwu ma ọ bụ ụda adịghị arụ ọrụ, onye nkụzi enweghị ike ozugbo na-atụ aro a ngwọta, na ihe niile na-esi ike karịsịa mgbe ọ na-abịa. nye ụmụaka. Ya mere, anyị ewepụtala ngwa mgbakwunye na akaụntụ nkeonwe gị, ebe ị nwere ike mezue usoro anọ dị mfe: lelee ihe nchọgharị gị, igwefoto, igwe okwu wee gosi na ndị nne na nna ga-anọ nso n'oge nkuzi mmeghe (mgbe niile, ha bụ ndị na-akwụ ụgwọ. agụmakwụkwọ ụmụ ha).
Ibe akwụkwọ ole na ole ndị a na-abanye gosipụtara ọwara dị ka nke a:
1: malite ngọngọ na atọ dịtụ iche (dabere na onye ahịa) nbanye na ụdị ntinye paswọọdụ.
2: igbe nrịbama na-ekwenye na usoro nbanye ọzọ.
2.1-2.3: Lelee maka ọnụnọ nne na nna, ụdị Chrome na ụda.
3: ngọngọ ikpeazụ.
Ọ na-ele anya nke ọma: na nzọụkwụ abụọ mbụ, ọtụtụ n'ime ndị ọbịa na-ahapụ, na-achọpụta na e nwere ihe iji mejupụta, lelee, ma ọ dịghị oge. Ọ bụrụ na onye ahịa ahụ erutela nzọụkwụ nke atọ, mgbe ahụ ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ na ọ ga-eru n'ikpeazụ. Enweghị otu ihe mere ị ga-eji na-enyo enyo ihe ọ bụla na ọwara ahụ.
Ka o sina dị, anyị kpebiri inyocha anyị onboarding bụghị na kpochapụwo otu akụkụ funnel, kama na-eji a Markov yinye. Anyị gbanyere ntakịrị ihe omume, gbaa edemede ahụ wee nweta nke a:
Na ọgba aghara a, ọ bụ naanị otu ihe nwere ike ịghọta nke ọma: ihe na-ezighị ezi. Usoro onboarding bụ ahịrị, nke a dị n'ime imewe, e kwesịghị inwe ụdị njikọ dị otú ahụ na ya. Na ebe a, o doro anya ozugbo na a na-atụba onye ọrụ n'etiti nzọụkwụ, n'etiti nke a na-ekwesịghị inwe mgbanwe ọ bụla.
Enwere ike inwe ihe abụọ kpatara foto a dị ịtụnanya:
- shoals abanyela na nchekwa data log;
- Enwere mmejọ na ngwaahịa n'onwe ya - onboarding.
Ihe kpatara ya nwere ike bụrụ eziokwu, mana ịnwale ya na-arụsi ọrụ ike, na imezi ndekọ agaghị enyere aka melite UX. Ma na nke abụọ, ọ bụrụ na ọ dị, ekwesịrị ime ihe ngwa ngwa. Ya mere, anyị gara ileba anya n'ọnụ ọnụ, chọpụta akụkụ ndị na-ekwesịghị ịdị ebe ahụ, ma chọọ ihe kpatara ha ji mee. Anyị hụrụ na ụfọdụ ndị ọrụ rapaara ma na-eje ije na okirikiri, ndị ọzọ daa n'etiti etiti na mmalite, na ndị ọzọ, n'ụkpụrụ, enweghị ike ịpụ na nzọụkwụ abụọ mbụ. Anyị bufere data ahụ na QA - ee, ọ tụgharịrị na enwere ahụhụ zuru oke na ịbanye n'ụgbọ mmiri: nke a bụ ngwaahịa sitere na ya, ntakịrị ihe nhịahụ, anwaleghị ya nke ọma, n'ihi na… Anyị atụghị anya nsogbu ọ bụla. Ugbu a usoro ndekọ niile agbanweela.
Akụkọ a gosiri anyị ngwa na-atụghị anya ya nke Markov chains na ubi QA.
Gbalịa ya n'onwe gị!
Etinyere m nke m na ngalaba ọha - jiri ya maka ahụike gị. Akwụkwọ na GitHub, enwere ike ịjụ ajụjụ ebe a, m ga-agbalị ịza ihe niile.
Ọfọn, njikọ bara uru: , . Na ebe a banyere Markov chains. A na-eji eserese ndị dị na akụkọ ahụ mee ihe .
isi: www.habr.com