|
10-Mavzu: Ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari Reja
|
| bet | 17/44 | | Sana | 25.09.2022 | | Hajmi | 0.96 Mb. | | #26366 |
Bog'liq Документ Microsoft Word (2) 19. Hajmiy nasoslar, ularning klassifikatsiyasi, 1667628630 (1), KA mustaqil ish, 2-yigilish ANIQ VA TABIIY FANLAR , 3-yigilishTABIIY FAN , husan iqtisot, Usmonov tayyor, Шахсий варақа 01.02.2019, qvonch 1, Mavzu Man tarmog\'ida qo\'llaniladigan asosiy qurilmalar Reja, Korxonaning asosiy fondlari va ularning tarkibi., GLOBAL KORUPSIYA IJTIMOIY , Biologiya o‘qitishda muammoli texnologiyadan foydalanish reja, Ermatov JavohirAvtomatik ta’lim. shu jumladan nazorat ostida va nazoratsiz o'rganish - bazaviy modellardan murakkab bashoratlarni yaratish uchun statistik tahlilga asoslangan modellardan foydalanish yoki avtomatik ta’lim.
Sun’iy neyronli tarmoqlar. Tarmoqli tahlil, optimallashtirish, shu jumladan genetik algoritmlar (genetic algorithm — Tabiatda tabiiy tanlov jarayoniga o'xshash mexanizmlardan foydalangan holda, kerakli parametrlarni tasodifiy tanlash, kombinatsiya qilish va o'zgartirish orqali optimallashtirish va modellashtirishni hal qilishda foydalaniladigan evristik qidiruv algoritmlari).
Bashoratli tahlil. Tahlilchilar tizimga oldindan ma'lum parametrlarni o'rnatishga harakat qiladilar. So'ngra katta hajmdagi ma'lumotlarning kelib chiqishi asosida ob'ektning xatti-harakatlarini tekshiradilar.
Imitativ modellashtirish (simulation) — jarayonlarni haqiqatda bo'lgani kabi tasvirlaydigan modellarni yaratishga imkon beradigan usul. Imimtatsiyani eksperimental sinovning bir turi deb hisoblash mumkin.
Statistik tahlil — vaqtinchalik qatorlar tahlili, A/B-testlash (A/B testing, split testing —marketing tadqiqot usuli: undan foydalanganda, elementlarning nazorat guruhi bir yoki bir nechta ko'rsatkichlar o'zgartirilgan test guruhlari to'plami bilan taqqoslanadi. Bu o'zgarishlar aniq nima yaxshilaganligini aniqlash uchun qilinadi.
Tahliliy ma’lumotlarni vizuallashtirish — natijalarni olish, qo'shimcha ma'lumotlarni tahlil qilish uchun kirish ma'lumotlari sifatida ishlatish interaktivlik va animatsiyadan foydalangan holda ma'lumotlarni rasmlar, diagrammalar shaklida taqdim etish. Keng qamrovli ma'lumotlarni tahlil qilishning eng muhim bosqichi bo’lib, bu sizga tahlil natijalarini tushunarli shaklda taqdim etishga imkon beradi11.
BIG DATA dan maksimal darajada foydalanish uchun faqat analitik ITyechimlarni qo’llashning o’zi yetarli emas. Ushbu ma'lumotlarning tartibsiz manbalaridan yig'ilishini va ajratib olinishini tashkil qilish kabi ishlar muhim ahamiyatga ega bo’lib, shu maqsadlar uchun data, text, procces mining ishlatiladi.
|
| |
