|
1. Katta ma'lumotlar
|
| Sana | 02.02.2024 | | Hajmi | 17,3 Kb. | | #150592 |
Bog'liq 1-20 savollar
1. Katta ma'lumotlar
Katta ma'lumotlar" deganda odatda ma'lumotlarni qayta ishlashning an'anaviy vositalari tomonidan qayta ishlanishi uchun yetarlicha katta va murakkab bo'lgan har qanday ma'lumotlar to'plami tushuniladi.
2. Strukturalangan ma'lumotlar
Strukturalangan ma'lumotlar ma'lumotlar modeliga bog'liq va yozuv ichidagi aniq maydonda saqlanadi. Shunga ko'ra, strukturalangan ma'lumotlar ko'pincha jadvallar, ma'lumotlar bazalari yoki Excel fayllari tarzida saqlanadi
3. Strukturlanmagan ma'lumotlar
Strukturalanmagan ma'lumotlarni ma'lum bir ma'lumotlar modeliga moslashtirish qiyin, chunki uning mazmuni kontekstga bog'liq yoki o'zgaruvchan. Strukturalanmagan ma'lumotlarning bir misoli oddiy elektron pochta xabarlaridir
4.Yarim strukturalangan ma'lumotlar
Yarim tuzilgan ma'lumotlar - bu ma'lum bir tuzilishga ega bo'lgan, ammo qat'iy sxemaga mos kelmaydigan ma'lumotlar turi. Bu shuni anglatadiki, ma'lumotlar yozuvdan yozuvga format va tashkiliy jihatdan farq qilishi mumkin
5. Real vaqt ma’lumotlari
Ayni paytda kelayotgan malumotlarga real vaqt malumotlari desak boladi misol uchun sensorlar gpslar dan kelgan malumotlarni qarasak boladi.
6. Tarixiy ma'lumotlar
Tarixiy ma'lumotlar - o'tmish haqidagi ma'lumotlar. U turli manbalardan to'planishi mumkin, jumladan: kitoblar gazetalar jurnallar internetdan va h.k
7. Katta ma'lumotlarni boshqarish
Katta ma'lumotlarni boshqarish - bu katta va murakkab ma'lumotlar to'plamini yig'ish, saqlash, qayta ishlash va tahlil qilish jarayoni.
8. Katta ma'lumotlar infratuzilmasi
Katta ma'lumotlar infratuzilmasi - bu tashkilotlar katta ma'lumotlarni yig'ish, saqlash, qayta ishlash va tahlil qilish uchun foydalanadigan apparat va dasturiy ta'minot.
9. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish
Agar sizda etarli ma'lumotlar mavjud bo'lsa, siz ularni tahlil qilishni boshlashingiz mumkin, masalan, mavsumiy tendentsiyalarni aniqlash yoki ob-havo prognozi modelini ishlab chiqish
10.Mashinali o'qitish
Mashinali o’qitish - kompyuterlarga ma'lumotlardan bilim olish va hayotda amaliy tadbiqini topish imkonini beruvchi vositadir.
11.Algoritm
Biror masalani yechishda bajaraladigan amallar ketma-ketligi
12.Mashinani o'rganish modeli
Mashinani o'rganish modeli ma'lum bir vazifani bajarish yoki muayyan mavzu bo'yicha bashorat qilish uchun ma’lumotlar to’plami(dataset) ga asoslanib yaratiladigan model
13.Yo'qotish funktsiyasi
Mashinani o'rganishda yo'qotish funktsiyasi - bu berilgan misol uchun bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi farqni aniqlaydigan matematik funktsiya. Bu mashinani o'rganish modeli berilgan vazifani qanchalik yaxshi bajarayotganining o'lchovidir.
14.O'rganish tezligi
O'rganish tezligi mashinani o'rganishdagi giperparametr bo'lib, u model qanchalik tez o'z parametrlarini o'rganishi yoki yangilanishini nazorat qiladi.
15.Ko’p o’qitish
Model o'quv ma'lumotlariga, shu jumladan shovqin va tasodifiy tebranishlarga to'g'ri kelganda haddan tashqari moslashish (Overfitting) sodir bo'ladi.
16.Kam o’qitish
Underfitting - bu teskari holat, bunda model juda oddiy va ma'lumotlardagi murakkab qonuniyatlarni topa olmaydi.
17.Tasniflash (Klassifikatsiya)
Mashinani o'rganishda tasniflash - bu o'rganilgan model asosida yangi ma'lumotlar nuqtasi sinfini bashorat qilishni o'z ichiga olgan nazorat ostida o'rganish vazifasi
18.Regressiya
Regressiya - bu doimiy qiymatlarni bashorat qilish uchun ishlatiladigan nazorat qilinadigan mashinani o'rganish usuli . Regressiya algoritmining yakuniy maqsadi ma'lumotlar orasidagi eng mos chiziq yoki egri chiziqni chizishdir.
19.Ma'lumotlarni boshqarish
Mashinani o'rganishda ma'lumotlarni boshqarish - bu ma'lumotlarni yig'ish, tozalash, tartibga solish va saqlash jarayoni bo'lib, ulardan mashinani o'rganish modellarini o'rgatish va joylashtirish uchun foydalanish mumkin. Ma'lumotlarni boshqarish mashinani o'rganish jarayonining muhim qismidir, chunki ma'lumotlar sifati modelning ishlashiga bevosita ta'sir qiladi.
20.Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash bu Ma'lumot to'plash, Ma'lumotlarni tozalash, Masshtablash va normallashtirish, Kategorik o'zgaruvchan kodlash jarayonlarini o’z ichiga oladi
|
| |
