mashinalio‘qitish

PPTX 39 стр. 1,1 МБ Бесплатная загрузка

39 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,1 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 39

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 39

prezentatsiya powerpoint mashinali o‘qitish. mashinali o‘qitish algoritmlari. mashinali o’qitish … 2 si uchun statistik usullar hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy-statistik usullardan foydalanilmoqda. berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan. quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda si algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda: regressiya sinflashtirish klasterlash ehtimollar nazariyasi qoidalar daraxti 3 mashinani o’qitish mashinani o’qitish (machine learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir. mashinani o’qitish – kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir ! arthur samuel, 1959 a dastur bu e tajriba asosida t masalani yechishda p samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va t masala samaradorligi p orqali tekshiriladi va aniqligi e tajriba asosida amalga oshiriladi! tom mitchell, 1997 4 mashinali oʼqitish (ml) - bu tajriba va maʼlumotlardan foydalanish orqali avtomatik ravishda yaxshilanishi mumkin boʼlgan …

2 / 39

an quyidag ibosqichlarda amalga oshiriladi: muammoni aniqlash ma’lumotlarni tayyorlash algoritmni ishlab chiqish va baholash natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish yakuniy natijani taqdim qilish. 8 mashinani o’qitish usullari supervised o’qituvchili o’qitish (supervised learning) – bu model xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish (regressiya, sinflashtirish). unsupervised o’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu model xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish (klasterlash). semi-supervised semi-supervised learning – bu model ham aniq, ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitish. reinforcement reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini – o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatlariga ega bo’ladi. 9 o’qituvchili o’qitish yorliqlangan ma’lumot yorliqlanmagan ma’lumot algoritm model aniqlangan yorliq 10 o’qituvchisiz o’qitish yorliqlanmagan ma’lumot algoritm klasterlash 11 yarim nazoratda o’qitish yorliqlangan ma’lumot yorliqlanmagan ma’lumot algortim model aniqlangan yorliqlar 12 mashinali o’qitish turlari mashinali o’qitish o’qituvchili o’qitish o’qituvchisiz o’qitish sinflashtirish regressiya klasterlash yarim nazortada o’qitish 13 o’qituvchili o’qitish algoritmlari linear regression logistic regression k-nn (k nearest …

3 / 39

3 ? … … ? 150 5 ? 70 2 ? n uy narxini bashoratlash uy sinfini aniqlash uylarni guruhlashtirish uy sinfini aniqlash regressiya nima? regressiya – bu ma’lumoatlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi. regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi. regression tahlil asosan bashorat qilish uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinani o’qitish sohasi bilan sezilarli darajada mos keladi. 16 ma’lumot(𝑥1, 𝑦1),…, (𝑥𝑛, 𝑦𝑛) chiziq modeli 𝑦𝑖 − 𝑚𝑥𝑖 − 𝑏 = 0 𝑦𝑖 = 𝑚𝑥𝑖 + 𝑏 parametrlar: m,b xatolik e minimum bo’ladigan (m,b) parametrlarni topish regressiya umumiy yuzasi(x) xonalar soni narxi (y) 40 1 22 45 1 25 60 2 30 56 2 28 72 2 32 75 2 29 82 2 35 92 3 42 … … … 150 5 59 70 2 …

4 / 39

1 x2 x1 x2 x1 x2 ko’p sinfli sinflashtrirish sinflashtirish (support vector machine) x1 x2 24 sinflashtirish (support vector machine) x1 x2 x1 x2 25 sinflashtirish (support vector machine) x1 x2 26 sinflashtirish (knn- k ta eng yaqin qo’shni x1 x2 x1 x2 x1 x2 70 2 70 2 70 2 k=5 27 unsupervised learning o’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin. unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi. 28 o’qituvchisiz o’qitish (klasterlash) umumiy yuzasi (x1) xonalar soni (x2) sinfi (y) 40 1 ? 45 1 ? 60 2 ? 56 2 ? 72 2 ? 75 2 ? 82 2 ? 92 3 ? … … ? …

5 / 39

plami (data set) data set - bu o’qitish uchun kerakli ma'lumotlar to'plamidir. boshqacha aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2,....,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (x1, x2,....,xn) to'g'ri keladi. 35 ma’lumotlar to’plami (data set) turlari mashinani o’qitish jarayonida va modelning to’liq ishlashini ta’minlash maqsadida quyidagi ma’lumotlar to’plami turlaridan foydalaniladi: training set; validation set; testing set. 36 ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish format: ma'lumotlar har xil fayllarda saqlanishi mumkin. misol uchun, ma'lumotlar to'plamini shakllantirish uchun birgalikda to'planishi kerak bo'lgan turli xil valyuta, tillar va hokazolarga ega bo'lgan turli mamlakatlardan olingan savdo natijalari. ma'lumotlarni tozalash: bu bosqichda bizning maqsadimiz yo'qolgan qiymatlarni tiklash va ma'lumotlarni keraksiz belgilarini olib tashlashdir. xususiyatlarni chiqarish: bu bosqichda biz xususiyatlar sonini tahlil qilish va optimallashtirishga e'tibor qaratamiz. odatda, jamoa a'zosi prognoz qilish uchun qaysi xususiyatlar muhimligini aniqlashi …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 39 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "mashinalio‘qitish"

prezentatsiya powerpoint mashinali o‘qitish. mashinali o‘qitish algoritmlari. mashinali o’qitish … 2 si uchun statistik usullar hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy-statistik usullardan foydalanilmoqda. berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan. quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda si algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda: regressiya sinflashtirish klasterlash ehtimollar nazariyasi qoidalar daraxti 3 mashinani o’qitish mashinani o’qitish (machine learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir. m...

Этот файл содержит 39 стр. в формате PPTX (1,1 МБ). Чтобы скачать "mashinalio‘qitish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: mashinalio‘qitish PPTX 39 стр. Бесплатная загрузка Telegram