malumontlarning intelektual taxlili va qollanilishi.docx

DOCX 37,6 КБ Бесплатная загрузка

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim fan va innovatsiya vazirligi toshkent axborot texnalogiyalari unversiteti nukus filiali mustaqil ish mavzu: malumontlarning intelektual taxlili va qollanilishi o'quvchi: ism yoziladigan joy 2024-2025-o'quv yili kirish: ma'lumotlar asrida yashashimiz va uning ahamiyati. intellektual tahlilning umumiy tavsifi va ahamiyati. asosiy qism 1. ma'lumotlarning intellektual tahlili tushunchasi intellektual tahlil (data mining) va uning maqsadlari. tahlil vositalari: statistik usullar, sun'iy intellekt, mashinani o‘rganish. algoritmlar turlari: regressiya, klasterlash, tasniflash, assotsiatsiyalarni aniqlash. 2. ma'lumotlarni tahlil qilish jarayoni ma'lumotlarni yig‘ish: dastlabki bosqich va muhim manbalar. ma'lumotlarni tozalash: mavjud nosozliklarni bartaraf etish. tahlil qilish: mos algoritmlarni qo‘llash. natijalarni vizuallashtirish: olingan ma'lumotlarni foydalanuvchi uchun qulay shaklda yetkazish. 3. ma'lumotlarning qo‘llanilishi sohalari biznesda: foydalanuvchilarni segmentlash, talabni prognozlash. tibbiyotda: diagnostika, kasalliklarni prognoz qilish. ta’limda: o‘quv jarayonlarini optimallashtirish, talabalar faoliyatini tahlil qilish. davlat boshqaruvida: ijtimoiy jarayonlarni tahlil qilish, byudjet rejalashtirish. [bookmark: _goback]xulosa: ma'lumotlar tahlilining bugungi kunda ijtimoiy va iqtisodiy hayotdagi o‘rni. tahlil natijalarining samarali qo‘llanilishi uchun istiqbolli yo‘nalishlar. …

l qilish va o'zgaruvchan muhitlarda moslashuvchanlikni o'z ichiga oladi. 2. **o'rganish (machine learning – ml)**: o'rganish sun'iy intellektning bir turi bo'lib, unda kompyuter modellari ma'lumotlardan qandaydir naqshlar va bog'lanishlarni aniqlash orqali o'zlarining ishlashini yaxshilaydi. o'rganish usulida algoritmlar katta hajmli ma'lumotlar to'plamlarida mustaqil ravishda o'rganishadi. 3. **neytral tarmoq (neural network)**: neytral tarmoqlar sun'iy intellekt va o'rganishning muhim qismi bo'lib, ular inson miyasining ishlashiga taqlid qiladi. ushbu tarmoqlar ko'plab sun'iy neyronlardan tashkil topgan bo'lib, ular ma'lumotlarga o'rganish orqali turli vazifalarni bajaradi. 4. **chuqur o'rganish (deep learning)**: chuqur o'rganish bu ko'p qatlamli neytral tarmoqlarni qo'llab-quvvatlaydigan o'rganish metodi bo'lib, u juda murakkab vazifalarni, masalan, tasvir va nutq tanib olishni samarali tarzda bajara oladi. google, facebook kabi katta kompaniyalar chuqur o'rganishni faol qo'llashadi. 5. **tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing – nlp)**: tabiiy tilni qayta ishlash sun'iy intellektda inson va kompyuterlar o'rtasidagi aloqalarni osonlashtiruvchi texnologiya bo'lib, u foydalanuvchilarning so'zlarini va nutqi tushunish va generatsiya …

ror qabul qiluvchi muammolarni hal qilishda yordam beradi. 9. **mustaqil agentlar (autonomous agents)**: mustaqil agentlar sun'iy intellekt tizimlari bo'lib, ular o'zlari atrofidagi muhitga javob qaytarish va maqsadlariga erishish uchun mustaqil ravishda harakat qila oladi. 10. **mashinani tushunish (perception)**: mashinalar yoki robotlar muhitni sezib-tanish qobiliyatidir, ya'ni ko'rish, eshitish kabilarni o'z ichiga oladi. masalan, avtobuslarga o'rnatilgan kameralar yordamida qoidabuzarliklar aniqlanadi. so'nggi yillarda sun'iy intellekt texnologiyalari tez sur'atlar bilan rivojlanmoqda va bu jarayon kelajakda ham yanada jadallashadi. birlashgan millatlar tashkilotining ma'lumotlariga ko'ra, 2030 yilga kelib sun'iy intellekt global iqtisodiyotga 15 trillion aqsh dollaridan ortiq foyda keltirishi kutilmoqda. sun'iy intellekt inson hayotining turli jabhalariga kirib borishi bilan uni jamiyatda to'g'ri qo'llash va boshqarish muhimdir. 2. mashinani o'rganish usullari va algoritmlari. mashinani o'rganish - bu sun'iy intellektning bir qismi bo'lib, ushbu sohada tadqiqotchilar kompyuterlarga ma'lumotlardan o'rganish va tajriba asosida qarorlar qabul qilish imkoniyatini beradilar. bu jarayon mashinaga o'z-o'zidan mustaqil tarzda yaxshilanadigan algoritmlar ishlab chiqarishni o'z …

riga esa poisson taqsimoti orqali ahamiyatlilik darajasini belgilaydi. - **chiziqli regressiya**: bu regressiya muammolarini yechishda ishlatiladi. masalan, qaysidir o'lchovning vaqt orasida qanday o'zgarishini prognoz qilish uchun. 2. **nazorat qilinmaydigan o'rganish**: bu usulda modelga kirish ma'lumotlari beriladi, lekin ma'lumotlarning kirish-chiqish juftliklari belgilanmagan bo'ladi. maqsad, ma'lumotlar orasidagi yashirin tuzilmalarni aniqlashdir. - **k-means klasterlash**: ushbu algoritm ma'lumotlarni k ta klasterga ajratadi. har bir klaster ichida ma'lumotlar o'zaro yaqin bo'lishi kerak. - **asossiz komponent tahlili (pca)**: ushbu algoritm ko'p o'lchovli ma'lumotlarni o'lchamlarini kamaytirish uchun ishlatiladi va ma'lumotlarning asosiy komponentlarini ajratadi. 3. **yarim nazoratli o'rganish**: bu usulda ma'lumotlar orasida ba'zilari belgilangan va ba'zilari belgilangan emas. yarim nazoratli o'rganish usullari belgilangan ma'lumotlardan foydalanib, belgilangan bo'lmagan ma'lumotlarni ham o'rganish va ular ustida bashorat qilishga qaratilgan. 4. **mustahkamlash orqali o'rganish**: bu usulda agent o'z muhitidan qanday turdagi harakatlarni tanlash orqali maksimal mukofot olishni o'rganadi. markov qarorni jarayoni asosida ish olib boriladi. - **q-learning**: bu algoritm agentga ma'lum holatlarga …

a algoritmlar texnologiya rivojlanishini jadallashtirishda markaziy ahamiyatga ega. ular turli sohalarda, jumladan, tibbiyot, moliya, marketing va ko'plab boshqa sohalarda muvaffaqiyatli ravishda qo'llanilib kelinmoqda. shu orqali korxonalar o'z ish jarayonlarini optimallashtirish, foydalanuvchilarga xizmatni shaxsiylashtirish va yangi imkoniyatlarni kashf etish imkoniyatiga ega bo'lmoqda. 3. ma'lumotlarni tahlil qilish usullari. albatta, quyida "ma'lumotlarni tahlil qilish usullari" mavzusi bo'yicha batafsil ma'lumotlarni taqdim etaman. ### ma'lumotlarni tahlil qilish usullari ma'lumotlarni tahlil qilish statistika, ma'lumotlar konikmasi va algoritmlar yordamida ma'lumotlardan foydali axborotni chiqish jarayonidir. quyida ma'lumotlarni tahlil qilishning ba'zi asosiy usullari bilan tanishamiz. 1. **deskriptiv statistik usullar** deskriptiv statistika ma'lumotni yig'ish, tavsiflash va tartiblash orqali o'ziga xos tasvirni beradi. uni qo'llash orqali umumiy tasavvurlar hosil qilinadi. misollar: - o'rtacha qiymat (mean) - median - mod - variatsiya (variance) - standart og'ish (standard deviation) - tarqatish diagrammalari (distribution plots) - gistogrammalar (histograms) 2. **inferensial tahlil usullari** inferensial statistika ma'lumotlar to'plamidan taxminiy xulosalar chiqarish uchun qo'llaniladi. bu usulda sifatli …

Хотите читать дальше?

Скачайте полный файл бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "malumontlarning intelektual taxlili va qollanilishi.docx"

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim fan va innovatsiya vazirligi toshkent axborot texnalogiyalari unversiteti nukus filiali mustaqil ish mavzu: malumontlarning intelektual taxlili va qollanilishi o'quvchi: ism yoziladigan joy 2024-2025-o'quv yili kirish: ma'lumotlar asrida yashashimiz va uning ahamiyati. intellektual tahlilning umumiy tavsifi va ahamiyati. asosiy qism 1. ma'lumotlarning intellektual tahlili tushunchasi intellektual tahlil (data mining) va uning maqsadlari. tahlil vositalari: statistik usullar, sun'iy intellekt, mashinani o‘rganish. algoritmlar turlari: regressiya, klasterlash, tasniflash, assotsiatsiyalarni aniqlash. 2. ma'lumotlarni tahlil qilish jarayoni ma'lumotlarni yig‘ish: dastlabki bosqich va muhim manbalar. ma'lumotlarni tozalash: mavjud nosozliklarni bartaraf eti...

Формат DOCX, 37,6 КБ. Чтобы скачать "malumontlarning intelektual taxlili va qollanilishi.docx", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: malumontlarning intelektual tax… DOCX Бесплатная загрузка Telegram