|
Mashinali o’qitishning o’qituvchisiz(unsupervised) o’qitish algoritmlari
|
| bet | 8/9 | | Sana | 04.10.2024 | | Hajmi | 1,42 Mb. | | #273551 |
Bog'liq 18. Mashinali o`qitish3. Mashinali o’qitishning o’qituvchisiz(unsupervised) o’qitish algoritmlari.
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. Supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin. Unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi.
6-rasm. O’qituvchisiz o’qitish.
O’qituvchisiz o’qitishning maqsadi ma’lumotlarhaqida ko’proq ma’lumot olish uchun ma’lumotlar tarkibidagi asosiy tuzilmani yoki taqsimotni modellashtirishdir. Bular o’qituvchisiz o’qitish deb nomlanadi, chunki yuqoridagi o’qituvchili o’qitishdan farqli ravishda to’g’ri ma’lumotlar yo’q va nazoratga oluvchi yo’q.
O’qituvchisiz o’qitishda muommolarni klasterlash va assotsiatsiya masalalariga bo’lib o’rganiladi.
Klasterlash ma’lumotlar tarkibidagi guruhlarni topish va ularni saralashdan iborat
Assotsiatsiya – bu ma’lumotlarning kata qismlarni tavfsiflovchi belgilarni toppish, Misol uchun X ni soyib olganlar Y ni ham soyib olishadi.
O’qituvchisiz o’qitish algoritmlari quyidagilardan iborat:
k-metodili algoritm klasterlash muommolari uchun;
Aprior algoritmi asosiatsiya qoidalari bo’yicha masalalarni yechish uchun.
Mashinali o’qitishda o’qituvchili va o’qituvchisiz o’qitishning afzalliklari va kamchiliklari.
Nazorat ostidagi ta'lim jarayonida siz mashinani yaxshi "belgilangan" ma'lumotlardan foydalangan holda o'rgatasiz.
Nazorat qilinmagan o'rganish - bu mashinani o'rganish texnikasi, bu erda siz modelni nazorat qilishingiz shart emas.
Nazorat ostidagi o'rganish ma'lumotlarni to'plash yoki oldingi tajribadan olingan ma'lumotlarni ishlab chiqarish imkonini beradi.
Nazorat qilinmagan mashinalarni o'rganish ma'lumotlardan har qanday noma'lum naqshlarni topishga yordam beradi.
Masalan, siz ob-havo sharoiti, kunning vaqti va ta'tiliga qarab qaytib kelish uchun vaqtni aniqlay olasiz.
Masalan, Baby boshqa itlarni o'tmishda kuzatilgan ta'lim asosida aniqlashi mumkin.
Regressiya va tasniflash - bu nazorat qilinadigan mashinalarni o'rganish texnikasining ikki turi.
Klasterlash va assotsiatsiya - bu nazoratsiz o'rganishning ikki turi.
Nazorat qilinmagan o'quv modelida kirish va chiqish o'zgaruvchilari beriladi, nazoratsiz o'qitish modeli bilan faqat kirish ma'lumotlari beriladi
|
| |
