"mashinali o'qitishga kirish"

PPTX 25 стр. 1,1 МБ Бесплатная загрузка

25 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,1 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 25

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 25

prezentatsiya powerpoint abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi “mashinali o’qitishga kirish” fanidan 1 mavzu kirish. “mashinali o‘qitish” fanining maqsad va vazifalari. reja: mashinali o‘qitish tushunchasi sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish o‘rtasidagi farq mashinali o‘qitishning turlari mashinali o‘qitish jarayoni bosqichlari amaliy qo‘llanilish sohalari jami soatlar - 180 shu jumladan: ma'ruzalar 12 seminarlar 6 mustaqil ish 162 fan maqsadi: talabalarga mashinali o‘qitish algoritmlaridan qanday foydalanishni, mashinani o’qitish usullari, simulyatsiya yaratish, oddiy neyron tarmoqlarni qurish va maxsus dasturidan foydalanishni o‘rgatish hamda ularni amalda qo’llash ko‘nikmalarini hosil qilish. mustaqil ta’lim 10 oraliq nazorat 10 amaliy mashg’ulot 30 amaliy mashg’ulot 10 10 10 mustaqil ta’lim prezentatsiya oraliq nazorat yozma-o’g’zaki tavsiya etiladigan dasturlar python 3.10+ jupyter notebook / google colab kutubxonalar: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, tensorflow (asosiy qismi uchun ixtiyoriy) mashinali o‘qitish (inglizcha: machine learning, ml) sunʼiy intellect ost sohasi boʻlib, kompyuterlarga algoritmlar va katta hajmdagi maʼlumotlardan foydalangan holda inson …

2 / 25

inali o'qitish - bu kompyuterlarni aniq dasturlashtirilmagan holda ishlashga oid fan". - stenford “mashinada o'qitish qoidalarga asoslangan dasturlashga tayanmasdan ma'lumotlardan o'rganish mumkin bo'lgan algoritmlarga asoslangan” - mckinsey & co. machine learning savolga javob berishga harakat qilib, tajriba orqali avtomatik ravishda takomillashadigan kompyuter tizimlarini qanday qurishimiz mumkin va barcha o'quv jarayonlarini boshqaradigan asosiy qonunlar qanday? - karnegi mellon universiteti ai - bu harakat va tabiatni sun'iy intellekt bilan takrorlash orqali mashinaga odamlar kabi harakat qilish imkonini beradigan texnikadir. mashinani o'rganish - bu ai texnikasining kichik to'plami bo'lib, u mashinani tajriba bilan yaxshilash uchun statistik usullardan foydalanadi. chuqur o'rganish - bu sun'iy neyron tarmog'i kontseptsiyasiga olib keladigan neyron deb ataladigan miya hujayralarimizning funksionalligidan ilhomlangan mashinani o'rganishning o'ziga xos turi ko’p qonun - qoidalar va shartlar yozish talab qiladigan muammolar. klassik usul bilan yechim topib bo’lmaydigan kompleks muammolar. doimiy o’zgaruvchan muammolar. katta o’lchamdagi ma’lumotlarda yashirin mazmun va ma’nolarni topishga oid muammolar. machine learning …

3 / 25

pyuterni ma’lumot asosida o‘qitish. chuqur o‘qitish (deep learning) ml ning murakkab turi, neyron tarmoqlar asosida ishlaydi. mashinani o'rganish dasturlari ko'pincha kutilgan natijalarni bermaydi. buning sabablari juda ko'p: (mos) ma'lumotlarning yetishmasligi ma'lumotlarga kirishning yo'qligi ma'lumotlarning noto'g'riligi maxfiylik muammolari noto'g'ri tanlangan vazifalar va algoritmlar noto'g'ri vositalar va odamlar resurslarning etishmasligi va baholash muammolari. turi tavsif misol supervised learning (nazoratli o‘qitish) ma’lumotlar “javobi bilan” beriladi. model “kirish” → “natija”ni o‘rganadi. uy narxini taxminlash, emailni “spam/spam emas” deb ajratish unsupervised learning (nazoratsiz o‘qitish) ma’lumotlarda “javob” yo‘q, model o‘zi tuzilmani topadi. mijozlarni klasterlash (guruhlash) reinforcement learning (mustahkamlovchi o‘qitish) model tajriba orqali xatti-harakatni o‘rganadi. robotlarni o‘qitish, o‘yinlarda ai mashinali o‘qitishning asosiy turlari mashina o’qitish (ml) bo’yicha algaritimlar. chiziqli regressiya logistik regressiya chiziqli diskriminant tahlil tasniflash va regressiya daraxtlari sodda bayes k-eng yaqin qo'shnilar vektorlarni kvantlashni o'rganish vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash bagging va tasodifiy o'rmon boosting va adaboost 1. tasvirni aniqlash: 2. nutqni tanib olish tasvirni aniqlash mashinani …

4 / 25

nmoqda. 3. trafikni bashorat qilish: google xaritadan foydalanayotgan har bir kishi ushbu ilovani yaxshilashga yordam bermoqda. u foydalanuvchidan ma'lumot oladi va ish faoliyatini yaxshilash uchun ma'lumotlar bazasiga yuboradi. 4. mahsulot tavsiyalari: mashinani o'rganish amazon , netflix va boshqalar kabi turli elektron tijorat va ko'ngilochar kompaniyalar tomonidan foydalanuvchiga mahsulotni tavsiya qilish uchun keng qo'llaniladi. biz amazonda biron bir mahsulotni qidirganimizda, xuddi shu brauzerda internetda kezish paytida biz xuddi shu mahsulot uchun reklama olishni boshladik va bu mashinani o'rganish tufayli. 5. o‘zi boshqariladigan avtomobillar: mashinani o'rganishning eng qiziqarli ilovalaridan biri bu o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillardir. mashinani o'rganish o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillarda muhim rol o'ynaydi. eng mashhur avtomobil ishlab chiqaruvchi kompaniya tesla o'zi boshqariladigan avtomobil ustida ishlamoqda. u haydash paytida odamlar va narsalarni aniqlash uchun avtomobil modellarini o'rgatish uchun nazoratsiz o'rganish usulidan foydalanadi. 6. elektron pochta spamlari va zararli dasturlarni filtrlash: qachonki biz yangi xat olsak, u avtomatik ravishda muhim, oddiy va spam sifatida filtrlanadi. …

5 / 25

har safar biz onlayn tranzaksiyani amalga oshirganimizda, soxta hisoblar, soxta identifikatorlar va tranzaksiya o'rtasida pul o'g'irlash kabi firibgarlik tranzaksiyalari sodir bo'lishi mumkin . buni aniqlash uchun feed forward neyron tarmog'i bizga bu haqiqiy tranzaksiyami yoki firibgarlik bitimi ekanligini tekshirish orqali yordam beradi. 9. qimmatli qog'ozlar bozori savdosi: mashinani o'rganish fond bozori savdosida keng qo'llaniladi. qimmatli qog'ozlar bozorida har doim aktsiyalarning ko'tarilish va pasayish xavfi mavjud, shuning uchun ushbu mashinani o'rganish uchun uzoq qisqa muddatli xotira neyron tarmog'i fond bozori tendentsiyalarini bashorat qilish uchun ishlatiladi. 10. tibbiy diagnostika: tibbiyot fanida kasalliklarni tashxislash uchun mashinani o'rganish qo'llaniladi. shu bilan tibbiy texnologiya juda tez o'sib bormoqda va miyadagi lezyonlarning aniq o'rnini bashorat qila oladigan 3d modellarni yaratishga qodir. 11. avtomatik til tarjimasi: hozirgi kunda, agar biz yangi joyga tashrif buyurgan bo'lsak va biz tilni bilmasak, bu umuman muammo emas, chunki buning uchun mashinani o'rganish ham matnni ma'lum tillarimizga aylantirish orqali bizga yordam beradi. …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 25 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О ""mashinali o'qitishga kirish""

prezentatsiya powerpoint abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi “mashinali o’qitishga kirish” fanidan 1 mavzu kirish. “mashinali o‘qitish” fanining maqsad va vazifalari. reja: mashinali o‘qitish tushunchasi sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish o‘rtasidagi farq mashinali o‘qitishning turlari mashinali o‘qitish jarayoni bosqichlari amaliy qo‘llanilish sohalari jami soatlar - 180 shu jumladan: ma'ruzalar 12 seminarlar 6 mustaqil ish 162 fan maqsadi: talabalarga mashinali o‘qitish algoritmlaridan qanday foydalanishni, mashinani o’qitish usullari, simulyatsiya yaratish, oddiy neyron tarmoqlarni qurish va maxsus dasturidan foydalanishni o‘rgatish hamda ularni amalda qo’llash ko‘nikmalarini hosil qilish. mustaqil ta’lim 10 oraliq...

Этот файл содержит 25 стр. в формате PPTX (1,1 МБ). Чтобы скачать ""mashinali o'qitishga kirish"", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: "mashinali o'qitishga kirish" PPTX 25 стр. Бесплатная загрузка Telegram