ma’lumotlar intellektual tahlili

PPTX 66 стр. 1,1 МБ Бесплатная загрузка

66 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,1 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 66

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 66

tizimlarni intellektuallashtirishda suniy intellektning o’rni.suniy intellekt algoritmlari va ularning turlari ma’lumotlarning intellektual tahlili. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) 4 – ma’ruza: maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) maʼlumotlarni tozalash yoki maʼlumotlarni oldindan qayta ishlash (data cleaning) - bu maʼlumotlar toʻplamini tahlil va modellash uchun toza va ishonchli holatga keltirish jarayonidir. ushbu jarayon maʼlumotlarda mavjud boʻlishi mumkin boʻlgan xatolar, boʻsh qiymatlar va boshqa muammolarni bartaraf etishga qaratilgan. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) ma'lumotlarni tozalash ma'lumotlar to'plamlaridagi turli tizimli xatolarni tuzatadi. misol uchun, bunga imlo xatolari va boshqa tipografik xatolar, noto'g'ri raqamli yozuvlar, sintaktik xatolar va ma'lumotlarni o'z ichiga olishi kerak bo'lgan bo'sh yoki null maydonlar kabi etishmayotgan qiymatlar kiradi. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) ma'lumotlarni tozalashning asosiy bosqichlari xato va kamchiliklarga ega ma'lumotlar maydonlarini o'zgartirish va o'chirish, takroriy ma'lumotlar va begona ma'lumotlarni olib tashlash, formatlash xatolarini, etishmayotgan qiymatlarni va imlo xatolarini tuzatishdir. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) (мисоллар) manba ma'lumotlaridan nimani olib …

2 / 66

lgan baytlar sonini va tasvirlarni saqlash uchun zarur bo'lgan xotira hajmini kamaytiradi. siqish ma'lum muhitda ko'proq tasvirlarni saqlashga imkon beradi va internet orqali yuborilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar miqdorini oshiradi. ma'lumotlarni siqish texnologiyalari ustun darajasidagi ma'lumotlarni siqish - alohida ustun uchun amal qiladi. bir xil ustunlar uchun turli xil siqish algoritmlaridan foydalanishga imkon beradi ierarxik siqish ma'lumotlar bazasini siqish arxivatorlar yordamida siqishdan farq qiladi va o'chirilgan ma'lumotlar bazasi ob'ektlari va jadval yozuvlaridan disk maydonini bo'shatishdan iborat. access dbmsda ma'lumotlar bazasini siqish tools/utilities/compress buyrug'i yordamida amalga oshiriladi ma'lumotlarni siqish texnologiyalari bugungi kunda sunʼiy intellekt texnologiyalaridan samarali foydalanish uchun maʼlumotlarni siqish yoki kichik hajmga keltirib olish muhim masalalardan biri hisoblanadi. mashinali oʻqitishning bir nechta usullari, ayniqsa k-means clustering algoritmlari xususiyatini saqlab qolgan holda maʼlumotlarni siqishda keng foydalanilmoqda. neyron tarmoqlarni oʻqitishda esa cnn-larning konvolyutsion qatlami maʼlumotlarni siqishni amalga oshiradi. bundan tashqari tasvirlarni siqishda hozirda veyvlet usullari keng qoʻllanilmoqda. maʼlumotlarni siqish (data compression) maʼlumotlarni siqish …

3 / 66

asalan, rasmlar (jpg), videolar va audio (mp3) fayllar kabi multimediya maʼlumotlarida keng qoʻllaniladi. bu usullar ba’zi maʼlumotlarni yoʻqotadi, lekin koʻpincha inson koʻzi va quloqlari uchun bu yoʻqotish sezilmaydi. maʼlumotlarni siqish (data compression) yoʻqotishsiz siqish (lossless compression): yoʻqotishsiz siqish usullari maʼlumotlarni hajmini kamaytiradi, lekin asl maʼlumotlarni butunlay qayta tiklash imkonini beradi. bu turdagi siqish matnli maʼlumotlar va boshqa maʼlumotlar uchun keng qoʻllaniladi. maʼlumotlarni siqish (data compression) lossily fayl hajmini kamaytiradi, asl ma'lumotlarning bir qismini butunlay yo'q qiladi. lossless keraksiz metama'lumotlarni olib tashlash orqali fayl hajmini kamaytiradi.. maʼlumotlarni siqish (data compression) quyidagi ma'lumotlarni siqish texnologiyalari qo'llaniladi: farqga asoslangan siqish; ierarxik siqilish; huffman kodlash. farqga asoslangan siqish ustun darajasidagi ma'lumotlarni siqish - alohida ustun uchun amal qiladi. bir xil ustunlar uchun turli xil siqish algoritmlaridan foydalanishga imkon beradi ierarxik yo'qotishsiz siqish ma'lumotlarni ierarxik yo'qotishsiz siqish - bu ma'lumotlarning to'g'ri ehtimollik modeliga nisbatan noaniqlik sharoitida ma'lumotlarni samarali siqish uchun ko'rsatilgan siqish usuli huffman kodlash …

4 / 66

ini kamaytirish uchun ishlatiladigan ma'lumotlarni siqish algoritmi. bu tez-tez uchraydigan belgilarga qisqaroq ikkilik kodlarni va kamroq tez-tez uchraydigan belgilarga uzunroq ikkilik kodlarni belgilash orqali erishadi. ushbu usul ma'lumotlarni samarali saqlash va uzatishni ta'minlaydi. huffman kodlash huffman kodlash ma'lumotlar turiga bog'liq bo'lmagan ma'lumotlarni siqish usuli bo'lib, ma'lumotlar tasvir, audio yoki elektron jadval bo'lishi mumkinligini anglatadi. ushbu siqish sxemasi jpeg va mpeg-2 da qo'llaniladi. cnn- nima? konvolyutsion neyron tarmoq (cnn) - bu tasvirlardagi naqshlarni tanib olish qobiliyati tufayli asosan tasvirni aniqlash va qayta ishlash uchun ishlatiladigan sun'iy neyron tarmoq turi. cnn arxitekturasi differensial funksiya orqali kirish hajmini chiqish hajmiga (masalan, sinf ballarini o'z ichiga olgan) aylantiradigan alohida qatlamlar to'plamidan hosil bo'ladi. odatda bir nechta alohida qatlam turlari qo'llaniladi cnn- nima? konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn) cnn arxitekturasi 1980 yilda kunixiko fukusima tomonidan kiritilgan cnn ning asosiy afzalligi shundaki, u muhim xususiyatlarni inson nazoratisiz avtomatik ravishda aniqlaydi. shuning uchun cnn kompyuterni ko'rish va tasvirlarni …

5 / 66

shuningdek, portlash, kamroq - to'lqin) - ma'lumotlarning turli chastotali komponentlarini tahlil qilish imkonini beruvchi matematik funktsiya. funksiya grafigi to‘lqinsimon tebranishlarga o‘xshaydi, amplitudasi boshlang‘ich nuqtadan nolga kamayadi. to'lqinlarni siqish jarayonidagi birinchi qadam tasvirni raqamlashtirishdir. raqamlangan tasvir uning intensivlik darajalari yoki 0 (qora) dan 255 (oq) gacha bo'lgan kulrang shkala va o'lchamlari yoki kvadrat dyuymdagi piksellar soni bilan tavsiflanishi mumkin. wavelet to'lqinli siqilish to'lqinlar neyron tarmoqlarni o`qitishda ma'lumotlarni filtrlash va qayta ishlash, holatni tahlil qilish va fond bozorlaridagi vaziyatni prognoz qilish, turli xil signallarni qayta ishlash va sintez qilishda, masalan, nutq, tibbiy, siqishni va tasvirni qayta ishlash muammolarini hal qilishda keng qo'llaniladi. klaster klaster zamonaviy axborot texnologiyalarining ajralmas qismi bo'lib, bir nechta kompyuterlarni bitta izchil tizimga birlashtirish imkonini beradi. klasterlar mahsuldorlikni oshirish, xatolarga chidamliligini oshirish va axborot tizimlarining uzluksiz ishlashini ta'minlash uchun ishlatiladi. klaster - bu o'zaro mantiqiy bog'langan mashinalar to'plami. klasterlash (misol) supermarketda mahsulotlar qatorlarga joylashtiriladi va ularning har biri "sabzavot", …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 66 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ma’lumotlar intellektual tahlili"

tizimlarni intellektuallashtirishda suniy intellektning o’rni.suniy intellekt algoritmlari va ularning turlari ma’lumotlarning intellektual tahlili. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) 4 – ma’ruza: maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) maʼlumotlarni tozalash yoki maʼlumotlarni oldindan qayta ishlash (data cleaning) - bu maʼlumotlar toʻplamini tahlil va modellash uchun toza va ishonchli holatga keltirish jarayonidir. ushbu jarayon maʼlumotlarda mavjud boʻlishi mumkin boʻlgan xatolar, boʻsh qiymatlar va boshqa muammolarni bartaraf etishga qaratilgan. maʼlumotlarni tozalash (data cleaning) ma'lumotlarni tozalash ma'lumotlar to'plamlaridagi turli tizimli xatolarni tuzatadi. misol uchun, bunga imlo xatolari va boshqa tipografik xa...

Этот файл содержит 66 стр. в формате PPTX (1,1 МБ). Чтобы скачать "ma’lumotlar intellektual tahlili", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ma’lumotlar intellektual tahlili PPTX 66 стр. Бесплатная загрузка Telegram