|
Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash
|
| bet | 133/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 10.3. Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash
Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish bilan bog’liq amaliy muammolar yechish uchun bir nechta texnikalar va usullar mavjud. Bu texnikalar sun’iy intellekt (SI), ma’lumotlar tahlili, va boshqa ma’lumotlarni o‘rganish usullari orqali amalga oshiriladi. Quyidagi muhim bosqichlarni ko‘rib chiqamiz:
1. Ma’lumotlarni yuklash:
Ma’lumotlarni qayta ishlashdan oldin, ularni yaxshi yuklash kerak. Ma’lumotlarni maqbul, noisni pasaytiradigan va xotiradigan (memory-efficient) ko‘rinishda yuklash juda muhimdir. Pandas yoki Dask kabi kutubxonalar ma’lumotlar ustida asosiy operatsiyalarni bajarish uchun juda mos keladi.
2. Ma’lumotlarni qayta ishlash:
Ma’lumotlarni qayta ishlashda quyidagi amaliyotlar o‘zgaradi:
Noto‘g’ri qiymatlarni aniqlash va ularni to‘g’rilash.
Kechiktirish va o‘tkir ma’lumotlarni tozalash.
Ma’lumotlarni aniqlash va o‘zgartirish uchun dasturlar yaratish.
Kategoriali ma’lumotlarni shakllantirish.
3. Tahlil va taqqoslash:
Ma’lumotlarni tahlil va taqqoslashda, statistik analiz, vizualizatsiya, va boshqa usullarni qo‘llash mumkin. Python kutubxonalari, masalan, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, va Plotly ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish, tahlil qilish va taqqoslashda keng foydalaniladi.
4. Sun’iy intellektning qo‘llanilishi:
Sun’iy intellekt algoritmlari, masalan, mashina o‘qitish, klasterrashtirish, prediktiv analiz, va boshqa algoritm turlari, ma’lumotlarni o‘rganish va tahlil qilishda juda samarali bo‘lishi mumkin. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, va LightGBM kabi kutubxonalar bu maqsad uchun yaxshi foydalaniladi.
5. Otomatlashtirilgan tizimlar:
Muammolar bilan yuzma-mashinaviy (automated machine learning) yoki otomatlashtirilgan tizimlar yordamida avtomatik ravishda qanday ma’lumotlarni qayta ishlash, qanday algoritmlarni ishlatish va natijalarni baholash mumkinligini tekshirishning yo‘llari ko‘rish mumkin.
|
| |
