ai modellari uchun

PPTX 10 pages 21.6 MB Free download

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇
1 / 10
powerpoint presentation ai modellari uchun ma’lumotlarni tayyorlash va tozalash ai modellarining muvaffaqiyati, asosan, ularni o‘qitish uchun ishlatiladigan ma’lumotlarning sifati va tozaligiga bog‘liq. ushbu taqdimotda biz ma’lumotlarni tayyorlashning ahamiyati, bosqichlari va zamonaviy yechimlarini ko‘rib chiqamiz. nima uchun ma’lumotlarni tayyorlash muhim? muvaffaqiyat kaliti ibm bosh direktori arvind krishnaning ta’kidlashicha, ai loyihalarining 80% muvaffaqiyati ma’lumotlarni yig‘ish va tozalashga bog‘liq. noto‘g‘ri natijalar xavfi noto‘g‘ri yoki sifatsiz ma’lumotlar modelning noto‘g‘ri xulosalar chiqarishiga va bashoratlarni kamaytirishiga olib keladi. asosiy poydevor toza va sifatli ma’lumotlar –har qanday ai modelining barqaror va ishonchli ishlashi uchun asosiy poydevordir. ma’lumotlarni yig‘ish manbalari va turlari ma’lumotlar turlari • tuzilgan ma’lumotlar (ma’lumotlar bazalari, jadvallar) • tuzilmagan ma’lumotlar (matn, rasm, video, audio) • ijtimoiy tarmoqlar va elektron pochta arxivlari o‘zbek tilidagi ma’lumotlar • uzcrawl:1.2 milliondan ortiq o‘zbekcha veb-sahifalar • uzbek news dataset:512,750 ta yangilik maqolalari avtomatik yechimlar solix kabi ilg‘or etl (extract, transform, load)yechimlari tuzilmagan ma’lumotlarni avtomatik yig‘ish va tozalashda yordam beradi. ma’lumotlarni …
2 / 10
*-**-1234") • pseudonimlashtirish:shaxsiy identifikatorlarni soxta identifikatorlar bilan almashtirish • umumlashtirish:ma’lumotlarni kengroq guruhlarga kiritish (masalan, aniq yosh o‘rniga yosh oralig‘i) maxfiylikni buzmasdan tadqiqot va trening uchun ma’lumotlarni tayyorlash juda zarur. bu nafaqat qonuniy talab, balki foydalanuvchilar ishonchini saqlash uchun ham muhim. ma’lumotlar buzilishining narxi ibm hisobotiga ko‘ra, 2024-yilda ma’lumotlar buzilishining o‘rtacha narxi 4,88 million dollarni tashkil etgan. bu esa maxfiylikni ta’minlashning ahamiyatini ko‘rsatadi. ma’lumotlar sifati va xilma-xilligi tarafkashlikni kamaytirish model tarafkashligini (bias) kamaytirish uchun turli manbalardan va xilma-xil (diversifikatsiyalangan) ma’lumotlar to‘plash lozim. o‘zbek tilidagi manbalar o‘zbekiston tilidagi yangiliklar saytlari, bloglar, ijtimoiy tarmoqlar matnlari va forumlar –ai modellari uchun boy ma’lumot manbalaridir. aniqlik va adolat katta va xilma-xil ma’lumotlar to‘plami modelning yanada aniq, ishonchli va adolatli natijalar berishini ta’minlaydi. zamonaviy vositalar va avtomatlashtirish 1 solix ecs platformasi tuzilmagan ma’lumotlarni avtomatik yig‘ish, tozalash va boshqarish imkoniyatini beradi. 2 lingvanex anonimlashtirish maxfiylikni saqlagan holda shaxsiy ma’lumotlarni tayyorlash uchun mo‘ljallangan vosita. 3 hugging face datasetlar …
3 / 10
avtomatlashtirilgan vositalardan foydalanish xarajat va vaqtni sezilarli darajada kamaytiradi. muammo: maxfiylik va qonuniy talablarga rioya qilish murakkablik tug‘diradi. yechim: lingvanex kabi anonimlashtirish vositalari bu jarayonni soddalashtiradi va xavfsizlikni ta’minlaydi. xulosa: ma’lumotlarni tayyorlash –ai muvaffaqiyatining kaliti ai modellarining muvaffaqiyati nafaqat algoritmlarning murakkabligiga, balki ularni o‘qitish uchun ishlatiladigan ma’lumotlarning sifati, tozaligi va xilma-xilligigaham bog‘liq. sifatli ma’lumotlar modelning aniqligi va ishonchliligini oshiradi. avtomatlashtirish jarayonni tezlashtiradi va xavfsiz qiladi. xilma-xillik model tarafkashligini kamaytiradi. diqqat markazida har bir ai loyihasi uchun ma’lumotlarni tayyorlashga yetarlicha e’tibor berish muhim. image101.png image103.png image111.png image113.png image114.png image153.png image217.png image223.png image251.png image328.png image335.png image348.png image349.png image350.png image373.png image380.png image381.png image392.png image422.png image439.png image455.png
4 / 10
ai modellari uchun - Page 4
5 / 10
ai modellari uchun - Page 5

Want to read more?

Download all 10 pages for free via Telegram.

Download full file

About "ai modellari uchun"

powerpoint presentation ai modellari uchun ma’lumotlarni tayyorlash va tozalash ai modellarining muvaffaqiyati, asosan, ularni o‘qitish uchun ishlatiladigan ma’lumotlarning sifati va tozaligiga bog‘liq. ushbu taqdimotda biz ma’lumotlarni tayyorlashning ahamiyati, bosqichlari va zamonaviy yechimlarini ko‘rib chiqamiz. nima uchun ma’lumotlarni tayyorlash muhim? muvaffaqiyat kaliti ibm bosh direktori arvind krishnaning ta’kidlashicha, ai loyihalarining 80% muvaffaqiyati ma’lumotlarni yig‘ish va tozalashga bog‘liq. noto‘g‘ri natijalar xavfi noto‘g‘ri yoki sifatsiz ma’lumotlar modelning noto‘g‘ri xulosalar chiqarishiga va bashoratlarni kamaytirishiga olib keladi. asosiy poydevor toza va sifatli ma’lumotlar –har qanday ai modelining barqaror va ishonchli ishlashi uchun asosiy poydevordir. ma’lum...

This file contains 10 pages in PPTX format (21.6 MB). To download "ai modellari uchun", click the Telegram button on the left.

Tags: ai modellari uchun PPTX 10 pages Free download Telegram