|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 15/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliK-means klasterlash: Bu usulda ma'lumotlar o'zining bo'lgan guruhlarga bo'liq bo'lgan guruhlariga ajratiladi. Ushbu usulda biror sonli ma'lumotlarni guruhga ajratish uchun biror nuqta orqali boshlanadi va o'zaro bo'lgan masofalarini hisoblab boriladi. Har bir obyekt esa eng yaqin guruhga qo'shiladi va guruhlar o'zgaruvchilar o'rtasidagi minimum variansiyaga ega bo'lishga intiladi.
Gerchik klasterlash (Hierarchical clustering): Bu usulda ma'lumotlar hiyerarxik strukturada guruhlarga bo'linadi. Ushbu usulda har bir ma'lumot bitta guruh bilan boshlanadi va keyin uni kichik guruhlarga bo'lib o'qitadi. Natijada esa guruhlar taxminan ayni bo'lgan obyektlar bo'lishi mumkin va guruhlar taxminan bir-biriga yaqinlik ko'rsatadi.
Bu klasterlash usullari ma'lumotlarni guruhlarga ajratishda va ularga o'xshashlikni aniqlashda foydalaniladi. K-means algoritmi sodda va samarali bo'lib, masshtablanuvchanligi va qulaylik bilan ajratish imkonini beradi. Gerchik klasterlash esa taxminan har bir obyektni taxminan bir-biriga yaqin guruhlar orqali ajratadi, shuningdek, taxminiy guruhlar sonini tanlash imkoniyatini beradi. Har bir usul o'zining afzalliklari va chegaralari bo'lishi mumkin, va qo'llaniladigan maqsadlarga bog'liq ravishda tanlanadi.
23. Sinflashtirish va klasterlash masalalarining farqi.
ChatGPT
Sinflashtirish (classification) va klasterlash (clustering) masalalari ma'lumotlarni to'plamlarini aniqlash uchun foydalaniladigan iki ayrim metodlardir, lekin ulardagi mablag‘lar va foydalanish yo'llari juda farq qiladi.
Sinflashtirish (Classification):
Sinflashtirish masalalari ma'lumotlar to'plamini belgilangan ko'rinishda turli guruhlarga yoki sinflarga ajratish uchun foydalaniladi.
Maqsad ma'lumotlarni biror belgilangan sinf yoki klassga joylash.
Sinflashtirish modellari o'rganilgan ma'lumotlar asosida (o'qitish to'plami) sinflarni aniqlovchi model o'rgatishda ishlatiladi va keyin sinov to'plami orqali aniqlangan model sinfni aniqlovchi vaqtinchalik yoki amaliyotda sinfni aniqlash uchun foydalaniladi.
|
| |
