katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash usullarini o'rganish

DOCX 14 стр. 50,3 КБ Бесплатная загрузка

14 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 50,3 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 14

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 14

mavzu: katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash usullarini o'rganish reja: 1) kirish. 2) katta ma'lumotlar tahlili asoslari. 3) anomaliyalar va ularning turlari. xulosa. adabiyotlar. kirish. ma'lumotlar tahlili zamonaviy dunyoda qaror qabul qilish jarayonining muhim qismi bo'lib qoldi. bugungi kunda katta hajmdagi ma'lumotlar generatsiya qilinishi va saqlanishi bilan birga, ushbu ma'lumotlardan qimmatli ma'lumotlarni ajratib olish va ulardagi g'ayrioddiy holatlarni aniqlash muammosi tobora dolzarb bo'lib bormoqda. ma'lumotlar tahlili - bu ma'lumotlarni o'rganish, tozalash, o'zgartirish va modellashtirish orqali foydali axborot, xulosalar va qarorlarni qo'llab-quvvatlash jarayonidir. bu jarayonda eng muhim vazifalardan biri anomaliyalarni aniqlashdir. anomaliya - bu umumiy ma'lumotlar namunasidan sezilarli darajada farq qiladigan, kutilmagan qiymatlar yoki hodisalardir. anomaliyalar turli sabablarga ko'ra paydo bo'lishi mumkin: texnik nosozliklar, firibgarlik harakatlari, tabiiy ofatlar, insoniy xatolar yoki tizimda sodir bo'layotgan muhim o'zgarishlar. ushbu anomaliyalarni o'z vaqtida aniqlash ko'pgina sohalarda (kiberhavfsizlik, moliya, tibbiyot, sanoat va boshqalar) muhim ahamiyatga ega. katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash murakkab vazifadir, chunki anomaliyalar ko'pincha …

2 / 14

iladi. 2) katta ma'lumotlar tahlili asoslari. ma'lumotlar tahlili turli metod va texnikalarni o‘z ichiga olgan keng yo‘nalish bo‘lib, ma'lumotlardan foydali xulosalar chiqarish va qaror qabul qilish jarayonini osonlashtiradi. quyida ma'lumotlar tahlilining asosiy yo‘nalishlari keltirilgan: 1. deskriptiv tahlil (descriptive analytics) bu yo‘nalish mavjud ma'lumotlarni umumlashtirish va ulardagi naqshlarni aniqlash bilan bog‘liq. ma'lumotlarni statistik tahlil qilish orqali ularning asosiy xususiyatlarini tushunishga yordam beradi. misollar: · sotuvlar statistikasi (oylik daromad o‘zgarishi). · ijtimoiy tarmoqlardagi foydalanuvchilarning faolligini baholash. · sanoat ishlab chiqarish jarayonlarining barqarorligini tekshirish. qo‘llaniladigan usullar: · o‘rtacha qiymat, median, mod · dispersiya, standart og‘ish · vizualizatsiya (grafiklar, diagrammalar) 2. diagnostik tahlil (diagnostic analytics) bu tahlil turlari oldingi natijalarning sabablarini aniqlashga qaratilgan. ma'lumotlardagi o‘zgarishlar yoki anomal hodisalarning sabablarini tushunishga yordam beradi. misollar: · nima uchun mijozlar biror mahsulotni kamroq xarid qila boshladi? · nima sababdan ishlab chiqarish quvvati pasaymoqda? · bank tizimida shubhali tranzaksiyalar nega yuzaga keldi? qo‘llaniladigan usullar: · korrelatsiya va regressiya …

3 / 14

ve analytics) bu tahlil turi nafaqat kelajakni prognoz qilish, balki optimal qarorlarni tavsiya qilishga ham yordam beradi. sun’iy intellekt va optimizatsiya usullari asosida tavsiyalar ishlab chiqiladi. misollar: · sanoatda ishlab chiqarish jarayonlarini avtomatlashtirish. · tibbiyotda shaxsiylashtirilgan davolash usullarini tanlash. · transport sohasida yo‘llarni yuklama darajasiga qarab optimallashtirish. qo‘llaniladigan usullar: · genetik algoritmlar · qayta bog‘langan neyron tarmoqlar (reinforcement learning) · matematik optimizatsiya modellar 5. real vaqt rejimidagi tahlil (real-time analytics) bu usul ma'lumotlarni real vaqt rejimida qayta ishlash va tezkor qaror qabul qilish uchun ishlatiladi. misollar: · kiberxavfsizlikda real vaqtli tahdidlarni aniqlash. · internet-do‘konlarda mijozlarning harakatlarini kuzatish va tavsiyalar berish. · iot (internet of things) qurilmalaridan kelayotgan ma’lumotlarni tahlil qilish. qo‘llaniladigan texnologiyalar: · apache spark streaming · kafka, flink · edge computing zamonaviy ma’lumotlar tahlilida mashinani o‘rganish (machine learning, ml) va sun’iy intellekt (artificial intelligence, ai) asosiy vositalardan biri hisoblanadi. ushbu texnologiyalar katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash, tendensiyalarni aniqlash va …

4 / 14

tarmoqlar 2)nazoratsiz o‘rganish (unsupervised learning) · ma’lumotlar to‘plami yorliqlanmagan bo‘lib, model o‘zi naqshlarni topadi. · misollar: · mijozlarni xarid qilish odatlariga qarab segmentatsiya qilish. · sanoat monitoringida anomal ish faoliyatini aniqlash. · algoritmlar: · k-means klasterlash · dbscan · o‘z-o‘zini kodlovchi neyron tarmoqlar (autoencoders) 3)mustahkamlash orqali o‘rganish (reinforcement learning, rl) · model o‘z qarorlarini baholovchi tizim orqali mustaqil ravishda yaxshilanadi. · misollar: · avtonom avtomobillar boshqaruvi. · robototexnika va video o‘yinlar strategiyalari. · algoritmlar: · q-learning · deep q networks (dqn) · proximal policy optimization (ppo) 2. sun’iy intellekt (artificial intelligence, ai) va chuqur o‘rganish (deep learning, dl) sun’iy intellekt – bu odamlarning fikrlash qobiliyatini taqlid qiluvchi tizimlar va dasturlar majmuasi. ai ning eng rivojlangan yo‘nalishlaridan biri chuqur o‘rganish (deep learning, dl) hisoblanadi. chuqur o‘rganish va neyron tarmoqlar chuqur o‘rganish sun’iy neyron tarmoqlar (artificial neural networks, ann) asosida ishlaydi. ular murakkab naqshlarni o‘rganishga va ularga asoslangan bashoratlarni amalga oshirishga qodir. …

5 / 14

a’lumotlardan ajratib beradi. autoencoder (ae) – chuqur o‘rganish asosida ma’lumotlarning siqilgan versiyasini o‘rganib, anomaliyalarni farqlaydi. one-class svm – bir sinfli support vector machine modeli, odatiy naqshlarni o‘rganib, farqli ma’lumotlarni ajratib beradi. dbscan – klasterlash usuli bo‘lib, zichlik asosida anomaliyalarni aniqlaydi. qo‘llash sohasi moliyaviy firibgarlik – kredit karta tranzaksiyalaridagi shubhali operatsiyalarni topish. kiberxavfsizlik – xakerlik hujumlarini oldindan aniqlash. sanoat monitoringi – ishlab chiqarishdagi nosozliklarni avtomatik tahlil qilish. 4. real vaqt rejimida ai asosida tahlil qilish hozirgi zamonaviy tizimlarda real vaqtli tahlil juda muhim. ma’lumotlarni katta hajmda tezkor qayta ishlash va xulosalar chiqarish uchun quyidagi texnologiyalar qo‘llaniladi: apache spark mllib – katta ma’lumotlar bilan ishlash uchun mashinani o‘rganish kutubxonasi. tensorflow & pytorch – sun’iy neyron tarmoqlarni yaratish va o‘qitish. kafka & flink – streaming tahlil uchun real vaqt tizimlari. 3) anomaliyalar va ularning turlari. noyob hodisalar (anomaliyalar) – bu ma’lumotlar to‘plamida umumiy tendensiyadan keskin farq qiluvchi qiymatlar bo‘lib, ular ma’lumotlarning tabiiy xususiyatlari …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 14 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash usullarini o'rganish"

mavzu: katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash usullarini o'rganish reja: 1) kirish. 2) katta ma'lumotlar tahlili asoslari. 3) anomaliyalar va ularning turlari. xulosa. adabiyotlar. kirish. ma'lumotlar tahlili zamonaviy dunyoda qaror qabul qilish jarayonining muhim qismi bo'lib qoldi. bugungi kunda katta hajmdagi ma'lumotlar generatsiya qilinishi va saqlanishi bilan birga, ushbu ma'lumotlardan qimmatli ma'lumotlarni ajratib olish va ulardagi g'ayrioddiy holatlarni aniqlash muammosi tobora dolzarb bo'lib bormoqda. ma'lumotlar tahlili - bu ma'lumotlarni o'rganish, tozalash, o'zgartirish va modellashtirish orqali foydali axborot, xulosalar va qarorlarni qo'llab-quvvatlash jarayonidir. bu jarayonda eng muhim vazifalardan biri anomaliyalarni aniqlashdir. anomaliya - bu umumiy ma...

Этот файл содержит 14 стр. в формате DOCX (50,3 КБ). Чтобы скачать "katta ma'lumotlar to'plamlarida anomaliyalarni aniqlash usullarini o'rganish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: katta ma'lumotlar to'plamlarida… DOCX 14 стр. Бесплатная загрузка Telegram