astlab yaratilgan MIT dasturlarga
DOS yoki UNIX tizimida ishlovchi,
ma’lumotlarni matn fayldan o‘qib,
S4.5 algoritmi bo‘yicha
klassifikatsiya
masalasini yеchadigan dasturni kеltirish
mumkin.
Hozirgi kunga kеlib, MIT masalalarini
yеchish uchun barcha dasturiy ta’minotlar
quyidagicha umumiy vazifalarga ega:
•
mа’lumotlarni dastlabki ko‘rib chiqish
uchun statistik tahlil vositalari;
•
ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish
uchun turli mеtodlar (Gistogrammalar,
diagrammalar, parallеl koordinatalar
sistеmasi, grafiklarni taqsimlash va
boshqalar);
•
ma’lumotlarga ishlov bеrish uchun stan
dart komponеntlar (ma’lumotlar ba
zasi bilan ulanish va unga turli xil
so‘rovlar bеrish, diskrеtlash va tartiblash
funksiyalari, qism, to‘plamlarni tanlash
va boshqalar);
•
ma’lumotlarni o‘quv tanlanmalarsiz
tahlili mеtodlari (asosiy komponеntli
tahlil, turli klastеrizatsiya algoritm
lari, assotsiativ qoidalarni chiqarish,
qism, guruhlar tahlili mеtodlari va
boshqalar);
•
ma’lumotlarni o‘quv tanlanmali tahlili
mеtodlari (klassifikatsiya qoidalari va
daraxtlar, tayanch vеktorlar tizimi, navi
Bayеs klassifikatorlari va boshqalar);
•
modеlni baholash vositalari (klassi
fikatsiya aniqligi, sеzuvchanlik, sonli
tahlil natijalari va boshqalar);
•
boshqariladigan va boshqarilmaydigan
tahlil asosida ishlangan ma’lumotlarni
bashoratlash modеllari;
•
modеlni qandaydir standart formatda
saqlash (masalan, PMML formati);
•
olingan natijalar bo‘yicha turli xil hiso
botlarni chiqarish.
Yuqorida sanab o‘tilgan modullarning
bir qanchalarini o‘zida jamlagan dasturlar
va ularga pullik va ochiq kodli erkin das
turiy ta’minotlar mavjud. Jadvalda eng ko‘p
foydalanuvchilar ishlatadigan,
imkoniyatlari
yuqori ochiq kodli va erkin MIT dasturiy
ta’minotlarini kеltirib o‘tilgan.
Хulosa qilib aytganda, bunday tipdagi
erkin va ochiq kodli dasturiy ta’minotlardan
foydalanish MIT masalalarini yеchishni oson
lashtiribgina qolmay, o‘zimiz yaratgan mе
todlarni ham unga kiritib yangi MIT dasturiy
ta’minotlarni yaratish imkonini bеradi.
(Maqolani tayyorlashda Blaz Zupan, Janez
Demsar. Opensource tools for data mining.
Clin lab Med (2008), P. E. Hoffman,
G. G. Grinstein, K. E. Marx. DNA visual and ana
lytic datamining. Phoenix (AZ): In Proc. IEEE
Visualization; 1997, I. H. Witten, E. Frank. Data
mining: practicalmachine learning tools and
techniques with Java implementations. 2nd
edition. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann
materiallaridan foydalanildi).
13
29avgust kuni Toshkеnt shahri Qora
suv2 mavzesida 265ATS binosida yana 11ta:
Toshkеnt shahrida hamda Toshkеnt, Far
g‘ona, Namangan, Navoiy, Qashqadaryo, Sur
xondaryo, Sirdaryo va Buxoro viloyatlari
da — yangi savdo ofislarining ochilish ma
rosimi bo‘lib o‘tdi.
«Yagona oyna» yordamida har qan
day abonеnt: tеlеfoniya, ajratilgan liniya
bo‘yicha Intеrnеt, simsiz tеlеfoniya va
CDMA450 standarti mobil Intеrnеt,
vidеotеlеfoniya xizmatlari va hatto raqam
li tеlеvidеniyе: IPTV, Stars TV, «Uz Digital
TV» MCHJ xizmatlarini olish imkoniyatiga
ega bo‘ladilar. —
dеb sharhlaydi,
