|
Sun’iy intellekt asoslarini o‘rganish
|
| bet | 138/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Sun’iy intellekt asoslarini o‘rganish:
Mashinali o‘qitish (mo) va chuqur o‘rganish (go) ning asosiy tushunchalari va usullarini ko‘rib chiqing.
Kabi Python kutubxonalarini o‘rganing TensorFlow, Pytorchva Scikit-learn, Mashinali o‘qitish modellarini amalga oshirish uchun.
To‘g’ri mashinali o‘qitish usulini tanlash:
Tizimingiz qanday vazifalar va funktsiyalarni bajarishini hal qiling.
Ushbu muammolarni hal qilish uchun mos Mashinali o‘qitish usullarini tanlang (tasniflash, regressiya, klasterlash va boshqalar).
Modellarni yaratish va o‘qitish:
Mashinali o‘qitish modellarini yaratish va o‘qitish uchun tanlangan kutubxonalardan foydalaning.
Modellarni o‘qitish, tasdiqlash va sinovdan o‘tkazish uchun ma’lumotlarni tayyorlang.
Avtomatik boshqaruv tizimini amalga oshirish:
O‘qitilgan modellarni avtomatik boshqaruv tizimiga integratsiya qiling.
Modellarni bashorat qilish natijalaridan foydalangan holda boshqaruv mantig’ini ishlab chiqing.
Yechimlarni qayta ishlash:
Tizim qabul qilingan qarorlarni qanday hal qilishini aniqlang.
Tizim ish faoliyatini yaxshilash uchun fikr-mulohazalarni amalga oshirishni o‘ylab ko‘ring.
Sinov va optimallashtirish:
Turli xil stsenariylar yordamida tizimni sinovdan o‘tkazing.
Ishlash va samaradorlikni oshirish uchun kod va modellarni optimallashtiring.
Tashqi tizimlar bilan integratsiya:
Agar kerak bo‘lsa, tizimingizni boshqa tashqi tizimlar va xizmatlar bilan birlashtiring.
Ishlab chiqarishga joylashtirish:
Tizimni ishlab chiqarish muhitida joylashtirish uchun tayyorlang.
Tizimning xavfsizligi va ishonchliligini tekshiring.
Monitoring va texnik xizmat ko‘rsatish:
Tizimning ishlashini kuzatish mexanizmlarini amalga oshiring.
Agar kerak bo‘lsa, modellarga texnik xizmat ko‘rsatish va yangilash jarayonlarini o‘rnating.
Scikit-learn kutubxonasi yordamida mashinali o‘qitish:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score # Ma’lumotlarni yuklash
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # Modelni o‘qitish
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train) # Bashorat qilish
predictions = model.predict(X_test) # Aniqlikni baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
|
| |
