mashinali o'qitish

DOCX 6 pages 42.3 KB Free download

6 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 42.3 KB

File type DOCX

Pages 6

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 6

1.sun'iy intellekti bo'lmagan elementni ko'rsating. printer 2.suniy intellekt va mashinali o'qitish mashinali o'qitish sun'iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishga xizmat qiladi 3.mashinali o'qitishning ananaviy dasturlashdan farqi nimada? mashinali o'qitishda ma'lumotlar va ularning natijalari beriladi. algoritm yechim qaytaradi.ananaviy dasturlashda aksincha 4.mashinali o'qitishning asosiy turlarini ko'rsating o'qituvchili, o'qituvchisiz 6.mashinali o'qitishning o'qituvchili sinflashtirish algoritmlari qaysilar logistik regresiya, knn, svm 7.supervised learning bu modelni xususiyatlari aniq bo'lgan ma'lumotlar bilan o'qitish 8.unsupervised learning bu modelni xususiyatlari aniq bo'lmagan ma'lumotlar bilan o'qitish 9.semi- supervised learning bu modelni ham aniq ham aniq bo'lmagan xususiyatli ma'lumotlar bilan o'qitishdir. 10.reinforcement learning bu o'qitishning mukammal usuli bo'lib, bunda model o'zini-o'zi qayta o'qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo'ladi. 11.o'qitishning mukammal usuli bo'lib, bunda model o'zini-o'zi qayta o'qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo'ladi. reinforcement learning 12.modelni ham aniq ham aniq bo'lmagan xususiyatli ma'lumotlar bilan o'qitishdir. semi-supervised learning 13.modelni xususiyatlari aniq bo'lgan ma'lumotlar bilan o'qitish supervised learning 14.modelni xususiyatlari aniq bo'lmagan ma'lumotlar …

2 / 6

9.logistik regressiyaga ta'rif bering. regression tahlil asosida sinflashtirish masalasini yechish 20.logistik va chiziqli regressiya orasidagi farq nimada? bu ikkalasi ikki turdagi masalani ishlaydi. chiziqli regressiya basharotlash, logistic regressiya sinflashtirish 21.python dasturlash tilida ma'lumotlarni visuallashtirish uchun ishlatiladigan kutubxona nomini toping matplotlib 22. python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi: >>i=10 >>i++ >>print(i) xatolik sodir bo'ladi. 23. python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi: >>i=125//10 >>print(i) 12 24. python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi: >>a=[1,0,4,5,7,8] >>b=a[1:3] >>print(b) [0,4] 25. python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi: >>a=[0,4,5,7,8,9,3] >>b=a[-4] >>print(b) 7 26.pythonda ikkita vektorni skalyar ko'paytirish amali qanaqa? a*b 27.pythonda ikkita vektorni vektor ko'paytirish amali qanaqa? a@b 28.pythonda ikkita vektorni birlashtirishda xatolik sodir bo'ladigan javobni tanlang a=a.append(b) 29. >>a=[1,5,'ml',false] >>print(type('a')) <class 'str'> 30.cost funksiyasi ta'rif bering? modelni o'qitish davrida model tomonidan topilgan qiymat bilan o'rgatuvchi tanlamada berilgan qiymat oralidagi farqlarni hisoblash funksiyasi 31.regression model nechta qiymat qaytaradi? bitta …

3 / 6

ik beradi. model murakkab tuzilgan. 37.bias tushunchasiga ta'rif bering modelni train to'plam bilan testlaganda bo'ladigan xatolik 38.variance tushunchasi? modelni test to'plam bilan testlaganda bo'ladigan xatolik 39.bias va variance tushunchalarining farqini toping. bias modelni train to'plam bilan testlagandagi xatolik, variance esa test to'plam bilan testlagandagi xatolik 40.bias qiymati yuqori bo'lsa qaysi turdagi muammo sodir bo'lmoqda? underfitting 41.variance qiymati yuqori bo'lsa qanday turdagi muammo sodir bo'lmoqda? owerfitting 42.agar bias quyi va variance yuqori bo'lsa qanday turdagi muammo sodir bo'lmoqda? owerfitting 43.model murakkab bo'lsa bias qanday bo'ladi? quyi, model o'rgatuvchi tanlamaga mostlashib qoladi va train to'plamda xatoligi past bo'ladi 44.model murakkab bo'lsa variance qanday bo'ladi? yuqori, model o'rgatuvchi tanlamaga mostlashib qoladi va test to'plamda xatoligi yuqori bo'ladi 45.underfitting model juda soda. shuning evaziga model train to'plamda ham, test to'plamda katta xatolik bo'lishiga olib keladi 46.owerfitting model juda muarkkab. shuning evaziga model train to'plamda past, test to'plamda yuqori xatolik bo'lishiga olib keladi 47.underfitting muammosi …

4 / 6

salasida qaysi aktivlashtirish funksiyasidan foydalaniladi? sigmoid 56.nima uchun dataset normallashtiriladi? ob'yektni xarakterlovchi xususiyatlari bir xil shkalaga olib kelish orqali ularning ta'sir kuchini barobarlashtirish 57.validation dataset qayerda ishlatiladi? modelni qurish davomida paramertlarni sozlashda 58.klasterlash o'qituvchisiz o'qitish algoritmi asosida obyektlarni xarakterlovchi o'xshash xususiyatlari asosida guruhlash 59.o'qituvchisiz o'qitish algoritmiga qaysi algoritim kiradi? kmaens, singular value decomposition 60.knn algoritmida k qiymat nimani ifodalaydi ? k ta eng yaqin qo'shnini 61.mashina narxini bashorat qilish uchun mashinali o'qitishning qaysi algoritmidan foydalanadi chiziqli regressiya 62.uyning xarakterlovchi xususiyatlari asosida ikkita guruhga(klasterga) (biznes, ekanom) ajratish uchun qaysi mashinali o'qitish algoritmidan foydalaniladi kmeans 63.knn algoritmida qo'shnilar sonini kichik tanlasak nima sodir bo'ladi? shovqinga sezgir bo'ladi va sinflashtirishda xatolikka ko'p uchrashi mumkin 64.knn algoritmida qo'shnilar sonini katta tanlasak nima sodir bo'ladi? model qurish vaqti oshib ketadi. bazan k ning katta tanlanishi sinflashtirishda xatolikka ko'p uchrashi mumkin 65. knn algoritmida k qiymatni tanlashda qaysi qoidaga rioya qilish kerak k<sqrt(n) n – tanlamalar …

5 / 6

keltirish 73.logistik regressiyada qaror chegrasi uchun topilgan modeldan olingan qiymat qaysi bo'sag'a qiymati orqali solishtiriladi va qaror qabul qilinadi? 0 74.svm algoritmida suppor vectors bu? sinflashtirishnig chegara sohasi bo'lib, eng yaqin tanlanmalar uni xarakterlaydi 75.svm algoritmidagi hisoblaanadigan orqaliq (margin) qanday bo'lsa model ishonchli deb topiladi? oraliq eng kattta bo'lsa 77.svm algoritmida yadro(kernel) funksiyalari nima uchun xizmat qiladi? kiruvchi xususiyatlarni ma'lum o'lchov sohasidan boshqasiga o'zgartirish uchun xizmat qiladi. misol uchun 1d -> 2d 78.svm orqali .. bir nechta sinfga tegishli bo'lgan obyektlar sinflanadi 79.qidiruv tizimlarida sun'iy intellektdan foydalanish mumkinmi ha, mumkin va hozirda keng qo'llanilmoqda (misol uchun google, yandex qidiruv tizimlari) 80. mashinani o'qitish jarayonida ma'lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi? ma'lumotlar formatlari bir xillashtiriladi 81.perceptron bu ikkita qatlamdan iborat ya'ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo'lgan neyronni hisoblash tugunidir. 82.sun'iy neyron tarmoqlarida yashirin qatlam kiruvchi va chiquvchi qatlamlar orasida joylashadigan neyron 83.sun'iy neyron tarmoqlarida aktivlashtirish funksiyasi tushunchasi? neyron tugunlaridan chiqqan qiymatni …

Want to read more?

Download all 6 pages for free via Telegram.

Download full file

About "mashinali o'qitish"

1.sun'iy intellekti bo'lmagan elementni ko'rsating. printer 2.suniy intellekt va mashinali o'qitish mashinali o'qitish sun'iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishga xizmat qiladi 3.mashinali o'qitishning ananaviy dasturlashdan farqi nimada? mashinali o'qitishda ma'lumotlar va ularning natijalari beriladi. algoritm yechim qaytaradi.ananaviy dasturlashda aksincha 4.mashinali o'qitishning asosiy turlarini ko'rsating o'qituvchili, o'qituvchisiz 6.mashinali o'qitishning o'qituvchili sinflashtirish algoritmlari qaysilar logistik regresiya, knn, svm 7.supervised learning bu modelni xususiyatlari aniq bo'lgan ma'lumotlar bilan o'qitish 8.unsupervised learning bu modelni xususiyatlari aniq bo'lmagan ma'lumotlar bilan o'qitish 9.semi- supervised learning bu modelni ham aniq ham aniq bo'lmagan xususi...

This file contains 6 pages in DOCX format (42.3 KB). To download "mashinali o'qitish", click the Telegram button on the left.

Tags: mashinali o'qitish DOCX 6 pages Free download Telegram