mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish

DOCX 35 pages 3.6 MB Free download

35 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 3.6 MB

File type DOCX

Pages 35

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 35

mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish mundarija kirish............................................................................................................................3 i.bob. nazariy qism.mashinalarni o‘rganish algoritm- larining dasturiy ta’minotdagi ahamiyati va nazariy asoslari...............................................................................................................5 1.1. mashinalarni o‘rganish (machine learning) tushunchasi, turlari va asosiy printsiplari…………………………………………………………………………..5 1.2. dasturiy ta’minotga mashinalarni o‘rganish algoritmlarini qo‘llashning afzalliklari va muammolari…………………………………………………………9 1.3. mashinalarni o‘rganish algoritmlarining dasturiy arxitekturaga integratsiya qilinishining nazariy va texnik jihatlari…………………………………………...12 ii.bob. amaliy qism.mashinalarni o‘rganish algoritm- larini dasturiy ta’minotga tatbiq etish texnologiya lari……………………………………………………………………………...15 2.1. mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish bosqichlari………………………………………………………………………...15 2.2. mashinalarni o‘rganish kutubxonalari va platformalari: tensorflow, pytorch va boshqa vositalar………………………………………………………………..19 2.3. amaliy misollar dasturiy ta’minotga algoritmlar integratsiyasi, natijalarni tahlil qilish va optimallashtirish…………..……………………………………………..21 xulosa........................................................................................................................25 foydalanilgan adabiyotlar....................................................................27 ilovalar...................................................................................................................29 kirish kurs ishi mavzuning dolzarbligi: bugungi kunda axborot-kommunikatsiya texnologiyalari va sun’iy intellekt sohalaridagi rivojlanish mamlakatimizning raqamli iqtisodiyotga o‘tish strategiyasida muhim o‘rin tutadi. o‘zbekiston respublikasi prezidentining 2019 yil 2

2 / 35

8 maydagi pq-4417-sonli “raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish konsepsiyasini tasdiqlash chora-tadbirlari to‘g‘risida” qarori va 2020 yil 10 iyuldagi pf-6019-sonli “sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish va rivojlantirish bo‘yicha strategiya” mamlakatimizda sun’iy intellekt va mashinalarni o‘rganish texnologiyalarini hayotiy va amaliy jarayonlarga tatbiq etish zaruratini belgilab beradi. ushbu hujjatlar mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish jarayonini samarali tashkil etish va qo‘llash uchun normativ-huquqiy asos yaratadi. mashinalarni o‘rganish algoritmlari — bu dasturiy tizimlarga o‘z-o‘zini rivojlantirish, ma’lumotlarni tahlil qilish va foydalanuvchi xatti-harakatlarini prognoz qilish imkonini beruvchi zamonaviy texnologiyalar bo‘lib, ularni dasturiy ta’minotga integratsiya qilish jarayoni iqtisodiy samaradorlikni oshirish, qaror qabul qilish jarayonini tezlashtirish va inson resurslaridan samarali foydalanish imkonini beradi. shu nuqtai nazardan qaraganda, mashinalarni o‘rganish algoritmlari nafaqat ilmiy texnologik yangilik, balki davlat iqtisodiy strategiyasining ajralmas qismi hisoblanadi. dasturiy ta’minotga algoritmlarni integratsiya qilish jarayoni bir nechta asosiy bosqichlarni o‘z ichiga oladi: ma’lumotlarni yig‘ish va tayyorlash, algoritm tanlash va modellashtirish, tizimga integratsiya qilish, natijalarni sinovdan o‘tkazish va …

3 / 35

nalarni o‘rganish algoritmlarini muvaffaqiyatli integratsiya qilish orqali texnologik innovatsiyalarni tatbiq etish. · natijalarni tahlil qilish va algoritmlarni optimallashtirish orqali tizim samaradorligini oshirish. · axborot xavfsizligi va foydalanuvchi maxfiyligini ta’minlash shartlarini hisobga olgan holda algoritmlar ishlashini tashkil etish. · iqtisodiy va ijtimoiy sohalarda qaror qabul qilish jarayonlarini tezlashtirish va sifatini yaxshilash. · davlatning raqamli iqtisodiyot va sun’iy intellektni rivojlantirish strategiyasiga mos keluvchi tizimli yondashuvni yaratish. kurs ishining predmeti: algoritmlarni dasturiy tizimlarga tatbiq etish jarayonidagi metodlar, usullar va texnologik vositalar bo‘lib, ularning ishlash samaradorligi, natijalarni tahlil qilish va optimallashtirish jarayonlarini o‘rganadi. kurs ishining obyekti: algoritmlarni dasturiy tizimlarga tatbiq etish jarayoni va ushbu jarayon natijasida hosil bo‘ladigan dasturiy ta’minot tizimlari bo‘lib, ularning ishlash samaradorligi, natijalarni tahlil qilish, optimallashtirish va foydalanuvchi ehtiyojlariga moslashuvchanligini o‘rganadi. kurs ishining tarkibiy tuzilmasi: ushbu kurs ishi kirish qism, 2 ta bob, 6 ta paragrf, xulosa va foydalanilgan adabiyotlardan tashkil topgan. i.bob. nazariy qism.mashinalarni o‘rganish algoritm- larining dasturiy ta’minotdagi ahamiyati …

4 / 35

tnoteref:1] mashinalarni o‘rganishda esa tizim o‘z-o‘zidan, katta hajmdagi ma’lumotlar asosida, naqadar mos keladigan chiqish natijasini ishlab chiqarishni o‘rganadi. bu esa murakkab va noaniq muammolarni hal qilishda katta imkoniyat yaratadi. [1: abdullayev, r. (2021). mashinalarni o‘rganish: algoritmlar va dasturiy ta'minot. toshkent: o'zbekiston it nashriyoti.] mashinalarni o‘rganish algoritmlari asosan uch turga bo‘linadi: nazoratli o‘rganish (supervised learning), nazoratsiz o‘rganish (unsupervised learning), va mustahkamlovchi o‘rganish (reinforcement learning). nazoratli o‘rganish algoritmlarida tizimga kiruvchi ma’lumotlar bilan birga to‘g‘ri javoblar ham beriladi, va tizim ushbu ma’lumotlarni tahlil qilib, yangi kiruvchi ma’lumotlar uchun to‘g‘ri natija chiqarishni o‘rganadi. masalan, elektron pochta xabarlarini spam yoki no-spam sifatida tasniflashda tizimga oldindan belgilangan xabarlar taqdim etiladi va algoritm kelajakdagi xabarlarni to‘g‘ri tasniflashni o‘rganadi. nazoratsiz o‘rganish algoritmlarida esa tizim faqat kiruvchi ma’lumotlar bilan ishlaydi, to‘g‘ri javoblar oldindan berilmaydi. bu turdagi algoritmlar ma’lumotlar orasidagi yashirin naqshlarni aniqlash, guruhlash va klasterizatsiya qilishda qo‘llanadi. misol uchun, mijozlarning xarid qilish odatlarini tahlil qilib, ularni guruhlarga ajratish nazoratsiz …

5 / 35

klarni aniqlaydi. xatolikni minimallashtirish orqali tizim o‘rgangan natijalarni yangi ma’lumotlarga ham muvaffaqiyatli tatbiq etadi. generalizatsiya qobiliyati esa modelning yangi, ilgari ko‘rilmagan ma’lumotlar bilan ishlash imkoniyatini bildiradi. shu sababli mashinalarni o‘rganish algoritmlarini yaratishda ma’lumot sifatiga, uning hajmiga va to‘g‘ri tayyorlanganligiga alohida e’tibor beriladi. nazoratli o‘rganish algoritmlarining eng keng tarqalgan turlari orasida regressiya va klassifikatsiya bor. regressiya tahlili davomiy natijalarni oldindan bashorat qilishga xizmat qiladi, masalan, uy narxini yoki ob-havo ko‘rsatkichlarini prognoz qilishda. klassifikatsiya algoritmlari esa diskret toifalarni aniqlashga qaratilgan, masalan, rasm yoki matnni tasniflash, kasallik diagnozini aniqlash. nazoratsiz o‘rganishda esa klasterlash va assotsiatsiya qoidalari eng ko‘p ishlatiladi. klasterlash algoritmlari ma’lumotlarni o‘zaro o‘xshashlikka qarab guruhlarga ajratadi, assotsiatsiya qoidalari esa obyektlar orasidagi yashirin bog‘liqliklarni aniqlashga yordam beradi. mashinalarni o‘rganish algoritmlari dasturiy ta’minotga integratsiya qilinayotganda bir qancha texnik va amaliy masalalar yuzaga keladi. avvalo, ma’lumotlar to‘plami to‘g‘ri tayyorlangan bo‘lishi kerak. ma’lumotlar to‘plami yetarli hajmda bo‘lishi va turli manbalardan olingan ma’lumotlarni o‘z ichiga olishi lozim. …

Want to read more?

Download all 35 pages for free via Telegram.

Download full file

About "mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish"

mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish mundarija kirish............................................................................................................................3 i.bob. nazariy qism.mashinalarni o‘rganish algoritm- larining dasturiy ta’minotdagi ahamiyati va nazariy asoslari...............................................................................................................5 1.1. mashinalarni o‘rganish (machine learning) tushunchasi, turlari va asosiy printsiplari…………………………………………………………………………..5 1.2. dasturiy ta’minotga mashinalarni o‘rganish algoritmlarini qo‘llashning afzalliklari va muammolari…………………………………………………………9 1.3. mashinalarni o‘rganish algoritmlarining dasturiy arxitekturaga integratsiya qilinishining nazariy va ...

This file contains 35 pages in DOCX format (3.6 MB). To download "mashinalarni o‘rganish algoritmlarini dasturiy ta’minotga integratsiya qilish", click the Telegram button on the left.

Tags: mashinalarni o‘rganish algoritm… DOCX 35 pages Free download Telegram