|
Python bilan mashinali o‘qitish
|
| bet | 18/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python bilan mashinali o‘qitish:
Mashinalarni o‘qitish tez rivojlanayotgan soha bo‘lib, u ko‘plab sohalarni inqilob qilish imkoniyatiga ega. Bu aniq dasturlashtirilmagan holda, kompyuterlarga ma’lumotlardan o‘rganish imkonini beruvchi algoritmlar va statistik modellarni o‘rganishdir. Mashinali o‘qitishning ilovalari juda keng va u sog’liqni saqlash, moliya, elektron tijorat va boshqa sohalardagi muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi.
Python kutubxonalar va ramkalarning keng ekotizimlari tufayli mashinali o‘qitish uchun keng qo‘llaniladigan dasturlash tilidir. Mashinali o‘qitish uchun eng mashhur Python kutubxonalaridan ba’zilari TensorFlow, scikit-learn va Kerasni o‘z ichiga oladi. Ushbu kutubxonalar mashinali o‘qitish modellarini yaratish, o‘qitish va joylashtirishni osonlashtiradigan keng ko‘lamli vositalar va funktsiyalarni taqdim etadi.
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratish bir necha bosqichlarni o‘z ichiga oladi:
Birinchi qadam ma’lumotlarni olish va tayyorlashdir. Bu turli manbalardan ma’lumotlarni to‘plash, ma’lumotlarni tozalash va uni mashinali o‘qitish modeli tomonidan ishlatilishi mumkin bo‘lgan tarzda formatlashni o‘z ichiga olishi mumkin.
Keyingi qadam tegishli algoritmni tanlash va tayyorlangan ma’lumotlardan foydalangan holda modelni o‘rgatishdir. Model o‘qitilgandan so‘ng, uning yaxshi ishlashiga ishonch hosil qilish uchun uni sinab ko‘rish va baholash mumkin.
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratishning eng keng tarqalgan usuli bu scikit-learn kabi kutubxonadan foydalanishdir. Ushbu kutubxona ma’lumotlarni tayyorlash, xususiyatlarni tanlash, model tanlash va baholash uchun keng ko‘lamli vositalarni taqdim etadi. Bundan tashqari, u tasniflash, regressiya, klasterlash va boshqalar kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan oldindan tuzilgan modellarning katta to‘plamiga ega.
1.3.Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollari
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratish odatda ma’lumotlarni yig’ish, ma’lumotlarni tayyorlash, modelni o‘qitish va modelni baholashni o‘z ichiga olgan bir necha bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Quyida TensorFlow, scikit-learn va Pandas kabi mashhur Python kutubxonalari yordamida har bir qadamni qanday bajarishga oid ba’zi misollar bilan birga jarayonning umumiy tavsifi keltirilgan.
|
| |
