|
Neural Networks (Nevron tarmoqlari)
|
| bet | 102/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Neural Networks (Nevron tarmoqlari):
Bu usulda, kuchli nevron tarmoqlari orqali o‘rganish va tasniflash amalga oshiriladi. TensorFlow va PyTorch kabi kutubxonalardan foydalaniladi.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim),
Dense(10, activation='softmax') ])
Har bir muammoga mos keladigan mashinali o‘qitish algoritmini tanlash juda muhimdir. Ma’lumotlar tuzilishi, ma’lumotlar soni, va o‘rganish natijalarining sifati muhim faktorlar hisoblanadi.
8.3.Python-da ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflash qobiliyatiga ega tizimni ishlab chiqish
Avtomatik ravishda ma’lumotlarni tanib olish va tasniflash tizimini ishlab chiqish uchun quyidagi bosqichlarni amalga oshirishingiz mumkin:
Ma’lumotlarni Tayyorlash:
Boshlang’ich ma’lumotlarni tayyorlash juda muhimdir. Ma’lumotlar to‘g’ri formatga ega bo‘lishi, tozaligi, va model uchun o‘qitish va sinovlarda foydalanish uchun yaxshi tuzilgan bo‘lishi kerak.
Ma’lumotlarni bo‘lib tahlil qilish:
Ma’lumotlarni o‘rganish va tahlil qilish uchun foydalaniladigan kutubxonalarni tanlang. Misol uchun, Scikit-Learn, TensorFlow, yoki PyTorchdan foydalanishingiz mumkin.
Modelni tanlash va yaratish:
Ma’lumotlarni o‘rganish uchun foydalaniladigan algoritmni tanlash. Modelni yaratishdan oldin, o‘qitish (treining) va test ma’lumotlarini ajratib olish kerak.
Masalan, Scikit-Learn kutubxonasini ishlatib, sodda sinfi tanib olish modelini yaratish:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# Ma’lumotlarni tayyorlash
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)# Sinfi tanib olish modelini yaratish va o‘qitish
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)# Test ma’lumotlarini sinfga o‘tkazish va natijalarni hisoblash
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
|
| |
