o‘qituvchi, o‘qitish (supervised learning)

PPTX 36 стр. 835,9 КБ Бесплатная загрузка

36 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 835,9 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 36

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 36

bilimlar bazasi. bilimlarni namoyish etish. bilimlarni ajratib olish usullari. bilimlarni taqdim etish modellari (freym, produksion, mantiqiy va semantik). noravshan mantiq modellari. bayes teoremasi. ekspert tizimlari. o‘qituvchili o‘qitish. chiziqli regressiya. polinomial regressiya kirish o‘qituvchili o‘qitish (supervised learning) – sun’iy intellekt va mashinali o‘qitishning eng muhim tarmoqlaridan biri bo‘lib, bunda model oldindan belgilangan natijalar asosida o‘rgatiladi. modelga berilgan kiritish (input) ma’lumotlari va ularning tegishli natijalari (output) asosida yangi kiritish ma’lumotlari uchun natijalarni bashorat qilish o‘rgatiladi. kirish o‘qituvchili o‘qitish (supervised learning) – mashinali o‘qitishning (machine learning) asosiy usullaridan biri bo‘lib, unda modelni oldindan belgilangan yorliqlarga (labels) ega bo‘lgan ma’lumotlar yordamida o‘qitish amalga oshiriladi. o‘qituvchili o‘qitishning asosiy xususiyatlari nazorat ostidagi o‘qitish modelga kiritilayotgan ma’lumotlar oldindan belgilangan natijalarga ega bo‘ladi. model bu ma’lumotlardan foydalangan holda kelajakda yangi ma’lumotlar uchun to‘g‘ri natijalar ishlab chiqishni o‘rganadi. kirish (input) va chiqish (output) kirish ma’lumotlari (x) – mustaqil o‘zgaruvchilar. chiqish ma’lumotlari (y) – bog‘liq o‘zgaruvchi (natija). asosiy vazifalari klassifikatsiya …

2 / 36

h trening (train) to‘plami – modelni o‘rgatish uchun. test to‘plami – modelning natijalarini tekshirish uchun. o‘qituvchili o‘qitish jarayoni 3.model tanlash va o‘qitish eng mos algoritmni tanlash-klassifikatsiya yoki regressiya algoritmi tanlanadi. model ushbu ma’lumotlarga asoslangan holda o‘rganadi. 4. modelni o‘qitish – modelni trening to‘plami asosida o‘rgatish. 5. modelni sinash – test to‘plami yordamida model natijalarini baholash. 6.optimallashtirish – model natijalarini yaxshilash uchun parametrlarni sozlash. o‘qituvchili o‘qitish qanday muammolarni hal qiladi? uning mohiyati shundan iboratki, o'qitish uchun neyron tarmoq maxsus ma'lumotlar to'plamini (dataset) oladi, unda bu ma'lumotlar nimani anglatishi oldindan qayd etiladi. ya'ni, neyron tarmoq o'zi berishi kerak bo'lgan savolni ham, javobni ham oladi. o‘qituvchili o‘qitish usuli qayerda qo'llaniladi? o‘qituvchili o‘qitish usuli qayerda qo'llaniladi? o‘qituvchili o‘qitish usuli mashinali o‘qitish jarayonida juda muhim va samarali yondashuv hisoblanadi. bu usulni turli sohalarda qo‘llash, ularning samaradorligini oshirish va murakkab masalalarni hal qilishda yordam beradi. o‘qituvchili o‘qitish usuli qayerda qo'llaniladi? o‘qituvchili o‘qitish (supervised learning) quyidagi sohalarda …

3 / 36

ituvchili o‘qitish usuli, klassifikatsiyalash muammolarini hal qilish uchun keng qo‘llaniladi, masalan: elektron pochta xabarlarini spam va spam emas deb tasniflash. rasmlardagi ob`yektlarni aniqlash. regressiya: o‘qituvchili o‘qitish usuli regressiya masalalarida ham qo‘llaniladi, masalan: uydagi narxlarni prognozlash. sotuvlarni oldindan aytish. chiziqli regressiya chiziqli regressiya – bu eng asosiy statistik tahlil va mashinani o‘qitish modellaridan biri bo‘lib, u bir yoki bir nechta mustaqil o‘zgaruvchilar (x) va bog‘liq o‘zgaruvchi (y) orasidagi bog‘liqlikni matematik ifodalash uchun ishlatiladi. chiziqli regressiya tushunchasi 19-asrda matematik va psixolog frensis galton va karl pirson tomonidan rivojlantirilgan. aslida, regressiya tushunchasi frensis galton tomonidan ilk bor odamlarning bo‘y uzunligi bo‘yicha merosiy xususiyatlarini tadqiq qilishda ishlatgan. keyinchalik, karl pirson regressiyaning matematik asoslarini mustahkamlab, uning formulalarini ishlab chiqqan. bugungi kunda chiziqli regressiya admiral gauss va adrien-marie legendre kashf etgan eng kichik kvadratlar usuli (least squares method) orqali yechiladi. chiziqli regressiya chiziqli regressiya dasturiy ta'minot va hisoblashda osonlik bilan qo'llaniladigan statistik usuldir. kompaniyalar undan xom …

4 / 36

oʻzgaruvchisiga ega va bu oʻzgaruvchilar orasiga toʻgʻri chiziq qoʻyish orqali oʻqitilgan namunalar natijalarini bashorat qilishga yordam beradi. masalan, oddiy chiziqli regressiya yordamida talaba o‘qish soatlari soniga qarab bahosini taxmin qilishimiz mumkin. regressiya nima uchun muhim? regressiya nima uchun muhim? regressiya aniq va asosli qarorlar qabul qilish, bashorat qilish va jarayonlarni optimallashtirish uchun eng samarali usullardan biridir regressiya tahlili, shuningdek, menejerlarga turli xil o'zgaruvchilar bir-biriga qanday ta'sir qilishini va natijalar nima ekanligini tushunishga yordam beradi. masalan, moliyaviy ko'rsatkichlarni prognoz qilishda regressiya tahlili menejerlarga biznesdagi o'zgarishlar kelajakdagi daromadlar yoki xarajatlarga qanday ta'sir qilishini aniqlashga yordam beradi. regressiyaning qanday turlari mavjud? chiziqli regressiya polinomial regressiya multi regressiyasi logistik regressiya ridge regressiyasi lasso regressiyasi mantiqiy regressiya har biri turli ma'lumotlar stsenariylari uchun mos chiziqli regressiya chiziqli regressiya — bu statistik usul bo‘lib, mustaqil o‘zgaruvchi (kiruvchi) bilan qaram o‘zgaruvchi (chiquvchi) o‘zgaruvchi o‘rtasidagi chiziqli bog‘lanishni o‘rganish uchun ishlatiladi. chiziqli regressiya orqali yechish mumkin bo‘lgan turli masalalar …

5 / 36

agan boshqa omillar ta’siri. misollar uy narxlarini bashorat qilish uylarning narxlari turli omillarga (maydoni, xonalari soni, joylashuvi) bog‘liq bo‘ladi. chiziqli regressiya yordamida uy narxlarini oldindan aytish mumkin. vaziyat: sizning ma'lumotingiz quyidagicha: uy maydoni (m²) uy narxi (ming $) ma'lumotlar asosida quyidagi modelni qurish mumkin: narx= β0+ β1 x maydon bu yerda β0 — boshlang‘ich narx (masalan, minimal narx), β1 esa maydonning narxga ta’sir qiluvchi o‘zgarishini ko‘rsatadi. misollar chiziqli regressiya orqali aholi o‘sishini prognoz qilish chiziqli regressiya yordamida aholi sonining o‘sishini bashorat qilish mumkin. bu usul aholi o‘sishining barqaror va chiziqli trend asosida davom etishini taxmin qiladi. chiziqli regressiya tenglamasi:y=ax+b bu yerda: x – yil (vaqt), y – aholi soni, a – o‘sish sur’ati (yiliga aholi ortishi), b – boshlang‘ich aholi soni. misol biror shaharning aholisi quyidagicha o‘smoqda: yillar(x) : aholi soni(ming)(y): 2010 500 2015 600 2020 600 2025 650 misol chiziqli regressiya formulasini topamiz. o‘sish sur’ati (a) ni hisoblaymiz: a===10 …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 36 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "o‘qituvchi, o‘qitish (supervised learning)"

bilimlar bazasi. bilimlarni namoyish etish. bilimlarni ajratib olish usullari. bilimlarni taqdim etish modellari (freym, produksion, mantiqiy va semantik). noravshan mantiq modellari. bayes teoremasi. ekspert tizimlari. o‘qituvchili o‘qitish. chiziqli regressiya. polinomial regressiya kirish o‘qituvchili o‘qitish (supervised learning) – sun’iy intellekt va mashinali o‘qitishning eng muhim tarmoqlaridan biri bo‘lib, bunda model oldindan belgilangan natijalar asosida o‘rgatiladi. modelga berilgan kiritish (input) ma’lumotlari va ularning tegishli natijalari (output) asosida yangi kiritish ma’lumotlari uchun natijalarni bashorat qilish o‘rgatiladi. kirish o‘qituvchili o‘qitish (supervised learning) – mashinali o‘qitishning (machine learning) asosiy usullaridan biri bo‘lib, unda modelni oldind...

Этот файл содержит 36 стр. в формате PPTX (835,9 КБ). Чтобы скачать "o‘qituvchi, o‘qitish (supervised learning)", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: o‘qituvchi, o‘qitish (supervise… PPTX 36 стр. Бесплатная загрузка Telegram