|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
| bet | 105/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun qaysi Python kutubxonalari keng qo‘llaniladi?
Ma’lumotlarni tanib olish nima va Python-da buning uchun qanday usullar qo‘llaniladi?
Ma’lumotlarni tasniflashdan oldin vizualizatsiya qilish uchun qaysi Python kutubxonalari mashhur?
Tanib olish va tasniflash vazifalari bilan ishlashda qanday ma’lumotlar turlari tez-tez ishlatiladi?
Avtomatik tanib olish va tasniflash vazifalari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish:
Mashinali o‘qitish usullarining asosiy toifalari qanday?
O‘qituvchi bilan o‘qitish nima va ushbu turdagi o‘qitish uchun qanday namunaviy vazifalar mos keladi?
Python-da tasniflash vazifalari uchun qaysi mashinali o‘qitish algoritmlari tez-tez ishlatiladi?
Tasniflash vazifalarida qanday ishlashni baholash ko‘rsatkichlari tez-tez qo‘llaniladi?
Ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflashga qodir Python tizimini ishlab chiqish:
Ma’lumotlarni aniqlash va tasniflash tizimini ishlab chiqishda qanday asosiy qadamlar mavjud?
Mashinali o‘qitish modellarini yaratish uchun odatda qaysi Python kutubxonalari ishlatiladi?
Python-da model treningi qanday amalga oshiriladi va odatda qanday parametrlar o‘rnatiladi?
Tanib olish va tasniflash tizimining ishlashini qanday baholash mumkin?
IX.BOB. SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN TAVSIYALAR TIZIMINI ISHLAB CHIQISHDA PYTHON 9.1.Tavsiya tizimini yaratish uchun Python-dan qanday foydalanish uslubi
Kalit so‘zlar: scikit-learn, Surprise, LightFM, Gibrid, FastAI, MySQL, MongoDB, SQLite, CSV, JSON, Excel, Kolloborativ, MovieLens.
Zamonaviy dunyo ma’lumotlar va takliflar bilan to‘yingan va bunday oqimda kerakli narsani topish qiyin bo‘lishi mumkin. Biroq, tavsiya dvigatellari paydo bo‘lishi bilan bizda bizni qiziqtirgan ma’lumot va mahsulotlarni tezroq va samaraliroq topishga yordam beradigan kuchli vosita mavjud. Mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanadigan tavsiya tizimlari bizga avvalgi harakatlarimiz va xatti-harakatlarimiz asosida afzalliklarimizni taxmin qilish imkonini beradi.
Python, ma’lumotlarni tahlil qilish va mashinali o‘qitish uchun ko‘plab kutubxonalarga ega bo‘lgan dasturlash tili, tavsiyalar tizimini yaratish uchun mashhur vositaga aylandi. Ushbu tavsiya tizimlarini yaratish uchun eng yaxshi Python yondashuvlari va vositalarini ko‘rib chiqamiz. Biz moslashtirilgan tavsiyalar yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan turli xil algoritmlarni o‘rganamiz, shuningdek, ma’lumotlar bilan ishlash va tizim sifatini baholashni o‘rganamiz.
Tavsiya tizimlarining natijalari va sifati sezilarli darajada tanlangan algoritmga bog’liq bo‘lishi mumkin. Ushbu hamkorlikda filtrlash, kontentni filtrlash va gibrid yondashuvlar kabi eng mashhur va samarali yondashuvlarni ko‘rib chiqamiz. Har bir yondashuv o‘zining afzalliklari va kamchiliklariga ega va yondashuvni tanlash muayyan muammo va mavjud ma’lumotlarga bog’liq.
|
| |
