|
Vazifani aniqlash va ma’lumotlarni yig’ish
|
| bet | 104/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Vazifani aniqlash va ma’lumotlarni yig’ish:
Nimani tan olishni va tasniflashni xohlayotganingizni aniqlang (masalan, tasvirlar, matn, audio va boshqalar).
Modelingizni o‘rgatish uchun etarli ma’lumot to‘plang. Agar sizda mos maʼlumotlar toʻplami boʻlmasa, bu maʼlumotlarni teglashni talab qilishi mumkin.
Kutubxonalarni o‘rnatish va import qilish:
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn va boshqalar kabi kerakli kutubxonalarni o‘rnatish.
Ularni loyihangizga import qilish.
# Misol
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
Ma’lumotlarni tayyorlash:
Ma’lumotlarni modelingiz foydalana oladigan formatga yuklang va oldindan qayta ishlash.
# Misol (tasvirlar uchun)
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Ma’lumotlarni yuklash va qayta ishlash
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = datagen.flow_from_directory("ma’lumotlarga_yo‘l", target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')
Modelni tuzish va o‘rgatish:
Yo‘qotish funktsiyasi, optimallashtiruvchi va ko‘rsatkichlarni aniqlang.
Modelni o‘quv ma’lumotlariga o‘rgating.
# Misol
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_generator, epochs=10)
Modelni tekshirish va baholash:
Sinov ma’lumotlari bo‘yicha modelning ishlashini baholang.
# Misol
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_generator)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy}')
Tizim bilan integratsiya:
Modelingizni maqsadli tizim bilan integratsiya qiling, shunda u avtomatik ravishda ma’lumotlarni taniy oladi va tasniflaydi.
Yangilash va optimallashtirish:
Agar kerak bo‘lsa, modelni yangilang va uning ish faoliyatini optimallashtiring.
Bu asosiy reja bo‘lib, sizning maxsus vazifangiz va ma’lumotlaringizga moslashtirilgan bo‘lishi kerak.
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, Python-dan ma’lumotlarni avtomatik aniqlash va tasniflash tizimlarini yaratish uchun foydalanish kuchli va moslashuvchan vositadir. Python yordamida ma’lumotlarni tanib olish va tasniflash asoslarini o‘zlashtirib, shuningdek, mashinali o‘qitishning turli usullarini o‘rganib, biz samarali tizimni ishlab chiqishga muvaffaq bo‘ldik. Ushbu tizim ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflashga qodir, bu esa tasvirni qayta ishlash, matnni tahlil qilish va boshqa ko‘plab sohalarda keng qo‘llanilish istiqbollarini ochib beradi.
Python scikit-learn, TensorFlow va PyTorch kutubxonalari kabi mashinalarni o‘rganish vositalarining boy ekotizimlarini taqdim etadi, bu esa yuqori ishlash va rivojlanish qulayligini ta’minlaydi. Python tilining moslashuvchanligi tizimni loyihaning o‘zgaruvchan talablari va ehtiyojlariga moslashtirish va kengaytirishni osonlashtiradi.
Amalga oshirilgan ishlar natijasida biz Python-ning ma’lumotlarni tanib olish va tasniflashning murakkab vazifalarini bajara oladigan mashinali o‘qitish tizimlarini yaratish samaradorligiga ishonch hosil qildik. Bizning tajribamiz sun’iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishda ushbu dasturlash tilidan foydalanish muhimligini ta’kidlaydi.
|
| |
