|
Bepul hodisalar ehtimoli (Prior Probability)
|
| bet | 27/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliBepul hodisalar ehtimoli (Prior Probability): Hodisalar bo'lganligi haqida ilgari ma'lumotlar. Misol uchun, sinflarni ma'lumotlar to'plamida ko'rsatilgan hodisalarni hisoblash.
Hodisalar ehtimolining baholash (Likelihood): Ma'lumotlar to'plamida ko'rsatilgan hodisalarni hisoblash. Ma'lumotlar bo'yicha har bir sinfning ayrim chiziqlarini aniqlash.
Bepul hodisalar ehtimoli (Evidence): Ma'lumotlardan yuzaga kelgan umumiy bepul hodisalar.
Posterior Probability (Posterior ehtimol): Bepul hodisalar ehtimoli va hodisalar ehtimolining baholashidan hisoblangan hodisa bo'lishining ehtimoli.
Oddiy Bayes klassifikatori statistik ma'lumotlarni sinflandirishda, alohida ma'lumotlar bo'yicha sinflarni aniqlashda foydalaniladi. Bu klassifikator bir hodisa bo'lish ehtimoli bilan qarashni o'rganadi va sinflandirish jarayonida o'z xususiyatlarini qo'llaydi.
39. Chuqur o‘qitilish tushunchasi. Mashinali o‘qitish va chuqur o‘qitishning farqi
ChatGPT
Mashinali o'qitish va chuqur o'qitish (deep learning) sinflandirishda va ma'lumotlarni analiz qilishda ishlatiladigan iki turdagi o'qitish usullaridir.
Mashinali O'qitish (Machine Learning): Bu, algoritm va modellar orqali ma'lumotlardan o'rgangan xususiyatlarni asoslash usuli. U odatda mufassal ma'lumotlar to'plami orqali boshlang'ich ma'lumotlarni qabul qiladi, ularga mos model yaratadi va natijalarni boshqa ma'lumotlar ustida sinovdan o'tkazadi. Mashinali o'qitish algoritmlari o'zgaruvchili regressiya, naqshlarni aniqlash, sinflandirish (masalan, SVM, Random Forest) va boshqa usullar orqali foydalanadi.
Chuqur O'qitish (Deep Learning): Bu, mantiqiy qurilmalar yordamida o'rganishning chuqur (kompleks) shakli. Ushbu usulda neural tarmoqlar va yagona quvvatlash tarmoqlari (CNN, RNN, LSTM, va boshqa keng qo'llaniladigan modellar) yaratiladi. Chuqur o'qitish sinflandirish va ma'lumotlarni tahlil qilishda o'z mavqesini egallagan. U jiddiy miqdordagi ma'lumotlarni to'plash, o'zlashtirish va tahlil qilishda keng qo'llaniladi.
Farqlar:
Ma'lumot soni: Mashinali o'qitishda odatda qisqa ma'lumotlar to'plami ishlatiladi, ammo chuqur o'qitishda ko'p sonli ma'lumotlar, masalan, tasvir, matn, audio kabi kompleks ma'lumotlar ishlatiladi.
|
| |
