|
Guruh: 963-19 Bajardi
|
| bet | 1/2 | | Sana | 21.12.2023 | | Hajmi | 174 Kb. | | #125629 |
Bog'liq muxlisa 2 2.2 -sentabr hisobot, 1.Kadirova Dilbar Normuminovna (2), Ta’lim jarayonini tashkil etish internet xizmatlaridan foydalani-fayllar.org, “МEN” KONSEPSIYASINI RIVOJLANTIRISH, sirti esabat, намуна obektiv uzb, Jadval FD, Sillabus, Соғликни Сақлаш Вазирлигининг, 7-MAVZU FARMAKOGNOZIYA, 1-dekabr...!!!, Xamroyeva Muqassad MMIBDO\' (Lotincha), Ma’lumotnoma-.MUXAMMADIYEV JUMANAZAR TAXIROVICH, 11 mavzu, maxliyo 2
Muhammad Al-Хorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari universiteti Urganch filiali
Mustaqil ish.
Guruh:963-19
Bajardi:Sobirova Muhlisa
Qabul qildi: Yusupova Shohida Botirboyevna.
Mavzu: Ma'lumotni oshiruvchi algoritms.
Reja:
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar.
Ma'lumotlarni qidirish .
Tarkibiy modellar .
Xulosa.
Foydalanilgan adabiyotlar.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, bu usullardan foydalanib ma'lumotlarni oshirishda, ma'lumotlarni tarkibiy modellar yaratishda, tahlil qilishda va ma'lumotlarni boshqarishda yordam beradi. Ularning har biri ma'lumotlarning tahlilini osonlashtirish va ma'lumotlar analitikasini yanada samarali qilish uchun xilma-xil usullar va algoritmlardan tashkil topgan. Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, bu turiy ma'lumotlardan foydalanib, ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni tahlil qilish, ma'lumotlarni qo'shimcha ma'lumotlar bilan birlashtirish, ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish yoki ma'lumotlarni qayta tahlil qilish uchun ishlatiladi.
Ma'lumotni oshiruvchi algoritmlar, ma'lumotlarni kompakt ko'rinishga oshirish va kerakli ma'lumotlar tahlilini yengillashtirish uchun ishlatiladigan algoritmalardir. Bu algoritmlar, ma'lumotlar analizining yuqori darajada samarali bo'lishini ta'minlash, ma'lumotlarni boshqarishni osonlashtirish va ma'lumotlar analitikasini amalga oshirishda yordam berish maqsadida foydalaniladi.
Quyidagi bir nechta ma'lumotni oshiruvchi algoritmlardan foydalanish mumkin:
1. Sardorlash (Clustering) algoritmlari: Sardorlash algoritmlari ma'lumotlarni o'xshashlik, o'xshash xususiyatlarga asoslangan guruhlarga bo'lishni ta'minlaydi. Bu algoritmlarning eng mashhur usullari, k-means, DBSCAN, hierarchical clustering va Gaussian Mixture Model (GMM) kabi algoritmalardir.
2. Boshqaruvchi o'rganish (Dimensionality Reduction) algoritmlari: Boshqaruvchi o'rganish algoritmlari, ma'lumotlar o'lchamining kichraytirilishi va ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Bu usulda ma'lumotlar o'lchamini kamaytirib, ma'lumotlar o'rtasidagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash osonlashadi. Boshqa ma'lumotni oshiruvchi algoritmlar orasida PCA (Principal Component Analysis), t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), va LLE (Locally Linear Embedding) kabi algoritmalarni misol qila olamiz.
3. Tahlil qilish (Feature Extraction) algoritmlari: Tahlil qilish algoritmlari, ma'lumotlardan ma'nolarni tahlil qilish uchun foydalaniladi. Bu algoritmlar ma'lumotlarni o'zaro bog'lanishlarni aniqlash va ba'zi xususiyatlarni aniqlash uchun ma'lumotlardan qo'shimcha ma'lumotlar olishda yordam beradi. Misol uchun, Convolutional Neural Networks (CNN) tasvirlardan xususiyatlar olishda keng qo'llaniladi, va BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) matnlar tahlil qilish uchun foydalaniladi.
4. Tarkibiy modellar (Ensemble Models): Tarkibiy modellar, bir nechta ma'lumotni oshiruvchi algoritmlarining yig'indiligi sifatida ishlaydigan modellardir. Bu modellar bir-biriga qo'shimcha o'zaro aloqalarni qo'llab-quvvatlaydi va natijada yuqori darajada samarali bo'lishi mumkin. Misol uchun, Random Forest va Gradient Boosting modellariga misol qilish mumkin.
Ma'lumotni oshiruvchi algoritmlar, ma'lumotlar analitikasida ham zamonaviy texnologiyalardan biridir. Ular ma'lumotlardan ma'nolarni olish va ma'lumotlarni o'rganish jarayonlarini avtomatlashtirishga yordam berish bilan birlikda, ma'lumotlardan foydalanishni osonlashtiradi va ma'lumotlar analizining samarasini oshiradi. Bu algoritmalardan foydalanishning natijaviy tasiri kelajakda ma'lumotlardan foydalanish sohasini kengaytirish va ma'lumotlardan foydalanishning samarasini oshirishga yordam beradi.
Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, asosan soniy va kategorik ma'lumotlar bilan ishlayadi. Bu turiy ma'lumotlar quyidagilarga misol bo'lishi mumkin:
1. Soniy ma'lumotlar: Soniy ma'lumotlar, raqamlar yoki sonlar ko'rinishidagi ma'lumotlar hisoblanadi. Bu ma'lumotlar miqdorlarga, o'lchamlarga yoki boshqa soniy qiymatlarga tegishli bo'lishi mumkin. Misol uchun, temperatur, pul miqdori, yosh, va o'zgaruvchanlar o'rniga.
2. Kategorik ma'lumotlar: Kategorik ma'lumotlar, diskret qiymatlarga ega bo'lgan ma'lumotlar hisoblanadi. Ular belgilanadigan kategoriyalardan iborat bo'lishi mumkin. Misol uchun, jins, ta'lim darajasi, shahar nomi, ranglar, va so'zlar kabi.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, bu turiy ma'lumotlardan foydalanib, ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni tahlil qilish, ma'lumotlarni qo'shimcha ma'lumotlar bilan birlashtirish, ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish yoki ma'lumotlarni qayta tahlil qilish uchun ishlatiladi. Ular ma'lumotlarni oshirishda foydalaniladigan usullar, statistika, matematika, tahlil qilish algoritmlari va ma'lumotlar analitikasining turli aspektlariga asoslangan.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, ma'lumotlarni aniqlash, o'rganish va tahlil qilish jarayonlarida turli usullar bilan oshirishadi. Quyidagi asosiy usullar ma'lumotlarni oshirishda foydalaniladi:
1. Sardorlash (Clustering): Sardorlash algoritmlari ma'lumotlarni o'xshashlik va o'xshash xususiyatlarga asoslangan guruhlarga bo'lish uchun ishlatiladi. Bu usulda, ma'lumotlar o'xshashliklariga qarab guruhlarga bo'linadi. Misol uchun, k-means algoritmi ma'lumotlarni bir nechta guruhga bo'lib, o'xshashliklar asosida guruhlar tuzadi.
2. Boshqaruvchi o'rganish (Dimensionality Reduction): Boshqaruvchi o'rganish algoritmlari ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlar va ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish uchun ishlatiladi. Bu usulda, ma'lumotlar o'lchamining kichrayishi va ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash osonlashadi. Misol uchun, Principal Component Analysis (PCA) algoritmi ma'lumotlarni asosiy o'zaro bog'lanishlarga asoslangan qo'shimcha o'zgaruvchanlarga oshiradi.
3. Tahlil qilish (Feature Extraction): Tahlil qilish algoritmlari ma'lumotlardan ma'nolarni olish uchun foydalaniladi. Bu usulda, ma'lumotlardan boshqa ma'lumotlar olish yoki ma'lumotlarning boshqa aspektlarini aniqlash uchun foydalaniladi. Misol uchun, Convolutional Neural Networks (CNN) tasvirlardan xususiyatlarni olishda foydalaniladi.
4. Tarkibiy modellar (Ensemble Models): Tarkibiy modellar bir nechta ma'lumotni oshiruvchi algoritmlardan iborat bo'lib, ulardan kelib chiqqan natijalarni bir-biriga birlashtiradi. Bu usulda, har bir algoritmdan kelib chiqqan natijalar o'zaro bog'lanadi va yuqori darajada samarali bo'lishi kutiladi.
Bu usullar faqat bir nechta misoldan iboratdir va asosan ma'lumotlarni oshirishning asosiy usullaridir. Har bir usulning xususiyatlari va foydalanish sohalariga ko'ra xilma-xilligi mavjud. Algoritmlar va usullar to'plami ma'lumotlarni oshirishda, tahlil qilishda va ma'lumotlardan foydalanishda keng qo'llaniladigan texnologiyalardir.
Ma'lumotlarni qidirish vazifalari Eslatib o'tamiz, Data Mining texnologiyasi andoza tushunchasiga asoslangan. Ko'zdan yashiringan ushbu anodzalarni aniqlash natijasida Data Mining vazifalari hal qilinadi. Ma'lumot qazib olishning ba'zi vazifalari odamlar uchun tushunarli bo'lgan shaklda ifodalanishi mumkin bo'lgan turli xil andozalarga mos keladi. Data Mining vazifalari ba'zida muntazamlik yoki texnikalar deb nomlanadi. Data Mining-ga qanday vazifalarni kiritish kerakligi to'g'risida kelishuv yo'q. Vakolatli manbalarning aksariyati quyidagilarni o'z ichiga oladi: tasniflash, klasterlash, prognozlash, birlashtirish, vizualizatsiya, og'ishlarni tahlil qilish va aniqlash, taxmin qilish, munosabatlarni tahlil qilish, xulosa qilish. Keyingi ta'rifning maqsadi Data Mining-ning vazifalari haqida umumiy tushuncha berish, ularning ba'zilarini taqqoslash, shuningdek ushbu vazifalarni hal qilishning ba'zi usullarini taqdim etish. Ma'lumot qazib olishning eng keng tarqalgan vazifalari - tasniflash, klasterlash, birlashtirish, prognozlash va vizualizatsiya - keyingi ma'ruzalarda batafsil muhokama qilinadi. Shunday qilib, vazifalar ishlab chiqarilgan ma'lumotlarning turlariga qarab bo'linadi , bu Data Mining vazifalarining eng umumiy tasnifi. Muvofiqlik sizga bitimlar o'rtasidagi vaqtinchalik shakllarni topishga imkon beradi. Biror ketma-ketlikning vazifasi birlashma bilan o'xshashdir, ammo uning maqsadi bir vaqtning o'zida sodir bo'layotgan voqealar o'rtasida emas, balki vaqt bilan bog'liq bo'lgan hodisalar (ya'ni muayyan vaqt oralig'ida sodir bo'ladigan) o'rtasida qonuniyatlarni o'rnatishdir. Boshqacha qilib aytganda, ketmaketlik vaqt bilan bog'liq voqealar zanjirining yuqori ehtimoli bilan belgilanadi. Aslida, assotsiatsiya nolga teng vaqt bosqichi bo'lgan ketma-ketlikning maxsus holatidir. Ushbu Data Mining vazifasi ketma-ket shakl vazifasi sifatida ham tanilgan.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar ma'lumotlarni tarkibiy modellar, tahlil qilish va boshqaruvchi o'rganish usullari bilan oshirishadi. Bu usullar ma'lumotlarni tahlil qilish, ma'lumotlardan ma'nolarni olish va ma'lumotlarni boshqarish uchun foydalaniladi. Ularning har biri o'ziga xos usul va algoritmlardan foydalanadi:
1. Tarkibiy modellar (Ensemble Models): Tarkibiy modellar bir nechta ma'lumotni oshiruvchi algoritmlardan iborat bo'lib, ulardan kelib chiqqan natijalarni bir-biriga birlashtiradi. Bu usulda, har bir algoritmdan kelib chiqqan natijalar o'zaro bog'lanadi va yuqori darajada samarali bo'lishi kutiladi. Misol uchun, Random Forest va Gradient Boosting algoritmlari tarkibiy modellar sifatida ishlatiladi.
2. Tahlil qilish (Feature Extraction): Tahlil qilish algoritmlari ma'lumotlardan ma'nolarni olish uchun foydalaniladi. Bu usulda, ma'lumotlardan boshqa ma'lumotlar olish yoki ma'lumotlarning boshqa aspektlarini aniqlash uchun foydalaniladi. Misol uchun, Principal Component Analysis (PCA) ma'lumotlardan o'zaro bog'lanishlarni aniqlash uchun foydalaniladi.
3. Boshqaruvchi o'rganish (Dimensionality Reduction): Boshqaruvchi o'rganish algoritmlari ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni va ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish uchun ishlatiladi. Bu usulda, ma'lumotlar o'lchamining kichrayishi va ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash osonlashadi. Misol uchun, t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) boshqaruvchi o'rganish usulidan foydalanish maqsadga qarab ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishda foydalaniladi.
Ma'lumotlarni oshiruvchi algoritmlar, bu usullardan foydalanib ma'lumotlarni oshirishda, ma'lumotlarni tarkibiy modellar yaratishda, tahlil qilishda va ma'lumotlarni boshqarishda yordam beradi. Ularning har biri ma'lumotlarning tahlilini osonlashtirish va ma'lumotlar analitikasini yanada samarali qilish uchun xilma-xil usullar va algoritmlardan tashkil topgan.
Ma'lumotni oshiruvchi algoritm turlari, ma'lumot analitikasi va ma'lumotlarni tahlil qilishning turli aspektlariga asoslangan. Quyidagi algoritmlar ma'lumotni oshirishda keng qo'llaniladi:
Principal Component Analysis (PCA): PCA ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash va ma'lumotlarni boshqaruvchi o'rganish uchun ishlatiladi. U ma'lumotlarni o'lchamini kamaytiradi va ma'lumotlarning eng muhim o'zgaruvchanlarini aniqlaydi.
Singular Value Decomposition (SVD): SVD ma'lumotni o'sish va o'sishning boshqa xususiyatlari bilan bog'liq bo'lmagan o'zgaruvchanlarga ajratib beruvchi algoritm. U ma'lumotlarning o'zgaruvchanlarini o'rganish va ma'lumotni kamaytirish uchun ishlatiladi.
Independent Component Analysis (ICA): ICA ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash uchun ishlatiladi. U ma'lumotlarni ajratib oladi va tahlil qiladi, ma'lumotlarning o'zaro bog'lanishsiz o'zgaruvchanlarini topishga yordam beradi.
Feature Selection (Xususiyat tanlash): Bu tur algoritmlar ma'lumotlar ichidagi eng muhim va foydali o'zgaruvchanlarni tanlash uchun ishlatiladi. Ular ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish, shovqinlilikni oshirish va ma'lumotlarni tahlil qilishni osonlashtirish uchun foydalaniladi. Misol uchun, Recursive Feature Elimination (RFE), LASSO va Random Forest algoritmlari xususiyat tanlashda ishlatiladi.
Cluster Analysis (Guruhlanish tahlili): Guruhlanish tahlili algoritmlari ma'lumotlarni o'xshashlik va o'xshash xususiyatlarga asoslangan guruhlarga bo'lish uchun ishlatiladi. Ular ma'lumotlarni bir-biriga o'xshashliklariga qarab guruhlab beradi. Misol uchun, k-means va hierarchical clustering algoritmlari guruhlanish tahlilida ishlatiladi.
Neural Networks (Neyro tarmoqlar): Neyro tarmoqlar ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilgan keng qo'llaniladigan algoritmlardir. Ular ma'lumotlardagi o'zaro bog'lanishlarni aniqlash, ma'lumotlarni sinovga olish va ma'lumotlarni taxmin qilishda foydalaniladi. Misol uchun, Convolutional Neural Networks (CNN) tasvirlardagi ob'yektlarni aniqlashda va Recurrent Neural Networks (RNN) qatorli ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalaniladi.
Bu algoritmlar faqat bir nechta misoldan iboratdir va ma'lumotni oshirishning turli aspektlariga tegishli. Ularning har biri ma'lumotlar analitikasida, tahlil qilishda va ma'lumotlarni oshirishda foydalaniladi. Algoritmlar turli ma'lumotlarni tahlil qilish, tarkibiy modellar yaratish, boshqaruvchi o'rganish va ma'lumotlar analitikasi jarayonlarida ishlatiladi.
|
| |
