tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish

PPTX 15 стр. 512,1 КБ Бесплатная загрузка

15 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 512,1 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 15

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 15

powerpoint presentation tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish boyqobilova asida 1. turli sohalarda bashorat 2. bashorat usullarining qo'llanilishi 3. bashorat qilish usullari reja: mashinani o'rganish usullari mashina o'rganishning chuqur o'rganish (deep learning) usullari, masalan, rekurrent neyron tarmoqlari (rnn) yordamida vaqt seriyalarini tahlil qilish orqali 90% gacha aniqlik bilan prognozlarni yaratish mumkin. knn (k-eng yaqin qo'shnilar) algoritmi kabi mashina o'rganish texnikalari, 30 dan ortiq o'zgaruvchilarni hisobga olgan holda, mahsulot talabini bashorat qilishda samarali ishlatiladi. mashina o'rganish algoritmlari, xususan, svm (support vector machines) va regressiya modellari, 5-10 yillik ma'lumotlar asosida iqtisodiy ko'rsatkichlarni prognozlashda qo'llaniladi. mavsumiylikni hisobga olish mavsumiylikni hisobga olishda, masalan, 12 oylik harakatlanuvchi o'rtacha usuli yordamida, mavsumiy tebranishlarni aniqlash va prognoz aniqligini 15-20% ga oshirish mumkin. mavsumiy indekslarni hisoblash orqali, masalan, 1-chorak uchun 0.8, 2-chorak uchun 1.2 koeffitsientlarini qo'llab, kelajakdagi qiymatlarni aniqroq prognoz qilish imkoniyati yaratiladi. eksponensial silliqlash usullari, xususan, holt-vinter usuli, mavsumiylikni hisobga olgan holda, vaqt qatorlaridagi uzluksiz o'zgarishlarni aniqlashga yordam …

2 / 15

un ko'pincha rmse (root mean squared error) va mae (mean absolute error) kabi xatolik metrikasi ishlatiladi; past xatolik qiymati yaxshi bashoratni bildiradi. arima modeli avtokorrelyatsiya va qisman avtokorrelyatsiya funksiyalaridan foydalanib, vaqt seriyalarining o'tmishdagi qiymatlarini kelajakdagi qiymatlarini bashorat qilish uchun ishlatadi, p, d va q parametrlari modelning tartibini belgilaydi. arima(p,d,q) modeli, bu yerda p – avtoregessiv (ar) komponentning tartibi, d – integrallashish tartibi va q – harakatlanuvchi o'rtacha (ma) komponentning tartibi bo'lib, ma'lumotlarning turli xil xususiyatlariga moslashish imkonini beradi. bashorat qilish usullarining umumiy nuqtai nazar mavsumiylikni hisobga olgan holda, masalan, 12 oylik ma'lumotlarni o'z ichiga olgan, ko'p regressiya modellari yoki xronik modellari yordamida aniqroq prognozlar olish mumkin. kichik bizneslar uchun oddiy harakatlanuvchi o'rtacha usuli yaxshi natijalar beradi, lekin murakkab sanoatlarda 3-5 yillik ma'lumotlar bazasiga asoslangan regressiya tahlili ko'proq aniqlik beradi. bashorat qilish usullari, masalan, eksponent silliqlash yoki arima modellari, ma'lumotlarning vaqt qatorlarini tahlil qilish orqali kelajakdagi qiymatlarni taxmin qilish uchun ishlatiladi …

3 / 15

ми ва сифати бўлиб, камида 20 та кузатув мавжуд бўлгандагина ишончли натижага эришиш мумкин. нейрон тармоқлардан фойдаланиш орқали, 1000 дан ортиқ параметрларни инобатга олиб, мураккаб ва динамик жараёнларни башорат қилиш имконияти яратилади. сифатли башорат усуллари, хусусан, экспоненциал сглаживание ва arima моделлари, 3-5 йиллик маълумотлар асосида юқори даражадаги аниқликни таъминлайди. bashorat ishonchliligi va aniqligi bashorat ishonchliligi, odatda, 0 dan 1 gacha bo'lgan ehtimollik ko'rsatkichi bilan o'lchanadi va ma'lumotlar bazasining hajmi va sifatiga bog'liq holda o'zgaradi. 95% ishonch oralig'i chegaralarini hisoblash orqali, bashoratning aniqligi va ishonchlilik darajasini 5% xatolik chegarasi doirasida aniqlash mumkin. aniqlikni baholashda, o'rtacha mutlaq xato (mae) yoki o'rtacha kvadrat xato (mse) kabi metriklardan foydalaniladi, bu esa bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar orasidagi farqni aks ettiradi. vaqt qatorlarini tahlil qilish eksponensial silliqlash usuli, alfa (α) parametriga qarab, yaqindagi kuzatuvlarga 0.1 dan 0.9 gacha bo'lgan turli xil og'irliklarni berib, qisqa muddatli bashoratlarni aniqlash imkonini beradi. vaqt qatorlarini tahlil qilishda arima (autoregressive …

4 / 15

g'ida bashorat berish mumkin. miqdoriy bashorat usullarida, masalan, eksponent silliqlashda, alfa parametri (0 va 1 oralig'ida) bashoratning silliqligi darajasini belgilaydi, yuqori alfa qiymatlari yaqinroq ma'lumotlarga ko'proq urg'u beradi. regressiya tahlili regressiya tahlili mustaqil o'zgaruvchilarning qiymatlarini bog'liq o'zgaruvchining qiymatlarini bashorat qilish uchun ishlatadi, masalan, 0,8 kabi yuqori r-kvadrat koeffitsiyenti modelning yaxshi mos kelishini ko'rsatadi. regressiya tahlilining turli xil usullari, masalan, oddiy chiziqli va ko'p chiziqli regressiya, ma'lumotlarning xususiyatlariga qarab tanlanadi va 95% ishonch oralig'i bashoratning aniqligini baholashda qo'llaniladi. ko'p regressiya tahlili ikki yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarni hisobga oladi va ularning bog'liq o'zgaruvchiga ta'sirini baholashga imkon beradi, masalan, 3 ta mustaqil o'zgaruvchi bilan modelni qurish. neyron tarmoqlar neyron tarmoqlarning o'quv jarayoni, backpropagation algoritmi orqali, xatolik funksiyasini minimalizatsiya qilish yo'li bilan, 10-100 iteratsiyadan so'ng, modelning prognozlash aniqligini oshiradi. chuqur neyron tarmoqlari, lstm va gru kabi takrorlanuvchi tuzilmalar orqali, 1000 dan ortiq o'zgaruvchilarni hisobga olgan holda, uzun muddatli vaqt seriyasini aniqroq bashorat qilishda …

5 / 15

tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 15 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish"

powerpoint presentation tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish boyqobilova asida 1. turli sohalarda bashorat 2. bashorat usullarining qo'llanilishi 3. bashorat qilish usullari reja: mashinani o'rganish usullari mashina o'rganishning chuqur o'rganish (deep learning) usullari, masalan, rekurrent neyron tarmoqlari (rnn) yordamida vaqt seriyalarini tahlil qilish orqali 90% gacha aniqlik bilan prognozlarni yaratish mumkin. knn (k-eng yaqin qo'shnilar) algoritmi kabi mashina o'rganish texnikalari, 30 dan ortiq o'zgaruvchilarni hisobga olgan holda, mahsulot talabini bashorat qilishda samarali ishlatiladi. mashina o'rganish algoritmlari, xususan, svm (support vector machines) va regressiya modellari, 5-10 yillik ma'lumotlar asosida iqtisodiy ko'rsatkichlarni prognozlashda qo'llaniladi. mavs...

Этот файл содержит 15 стр. в формате PPTX (512,1 КБ). Чтобы скачать "tilshunoslik metodlari va ulardan foydalanish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: tilshunoslik metodlari va ulard… PPTX 15 стр. Бесплатная загрузка Telegram