|
Sinfi tanib olish (Classification)
|
| bet | 100/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Sinfi tanib olish (Classification):
Logistic Regression: Odatiy sinfi tanib olish algoritmi. Barcha inputlarni bitta sinfga joylashtiradi va chet elon qiladigan chiziqlar orqali sinfga kiradi.
K-Nearest Neighbors (KNN): Sinfi tanib olish uchun oddiy algoritm. Test punktlarini test setiga qo‘yadi va test setidagi eng yaqin K ta obyektlarni hisoblaydi.
Support Vector Machines (SVM): Sinfi tanib olishda mashhur. Bitta sinfga joylashtirilgan qo‘llab-quvvatlovchi vektorlar (support vectors) orqali sinfga joylashtirishga harakat qiladi.
Regression (Qarama-qrash):
Linear Regression: Odatiy ma’lumotlar uchun mo‘ljallangan. O‘qitish natijalari lineyka qarshi chiqarish orqali hisoblanadi.
Decision Trees: Qarama-qrash algoritmi. Ma’lumotlarni o‘rganish va tasniflash uchun yuqori natijalarga olib boradi.
Random Forest: Boshqa modellovlar bilan bir nechta qarama-qrash algoritmlarini birlashtiradi va ko‘p tarqalgan variantini chiqaradi.
Deep Learning (Chuqur o‘qitish):
Neural Networks: Bir nechta qatlamli sinflash algoritmi. Bir ko‘pni chuqur o‘rganish uchun mo‘ljallangan.
Convolutional Neural Networks (CNN): Tasvirlar uchun mo‘ljallangan. Pixel bilan ishlaydi va tasniflashda foydalaniladi.
Recurrent Neural Networks (RNN): Ketma-ket o‘qitish uchun mo‘ljallangan. Ta’kidlash, tarjima va boshqa ishlar uchun foydalaniladi.
Unsupervised Learning (Noma’lum tanib olish):
K-Means Clustering: Ob’ektlarni bir nechta guruhga bo‘lib ketish uchun ishlatiladi.
Hierarchical Clustering: Ob’ektlarni hiarxik bir tuzilma orqali ketma-ket guruhlarga ajratish.
Principal Component Analysis (PCA): Variyatsiyalarni qisqa qilish va ma’lumotlar uchun eng muhim o‘lchovni aniqlash uchun ishlatiladi.
Reinforcement Learning (Qayta o‘rganish usullari):
Q-Learning: Qidirg’och va natijalarni boshqarish uchun ishlatiladi.
Deep Q Networks (DQN): Qayta o‘rganishda chuqur o‘qitish algoritmi.
Avtomatik tanib olish va tasniflash usullari turlari ko‘p va ma’lumotlarni modelga o‘qitishda, natijalarni baholashda, va amaliyotda yaxshi ishlaydi. Moslashtirish uchun, ma’lumotlarni sifatli tayyorlash, qisqa vaqt ichida hisoblash, va test qilishda barcha muhimdir.
|
| |
