|
Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish
|
| bet | 98/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 8.2.Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish
Avtomatik tanib olish (machine learning) va tasniflash (classification) muammolari uchun mashinali o‘qitish usullari quyidagilar emas, balki ko‘p xil va turli xil bo‘lishi mumkin. Bu muammolarni yechish uchun turli algoritm turlaridan foydalanish mumkin. Quyidagi mashinali o‘qitish usullari bilan tanib olish va tasniflash muammolari hal qilinishi odatiy:
Naive Bayes: Bu usul statistik ma’lumotlar asosida ishlaydi. Masalan, matnlar uchun Naive Bayes algoritmi xuddi ham korpusda berilgan so‘zlarning qaysi sinfka tegishli bo‘lishining ehtimoliyati asosida ishlaydi.
K-nearest Neighbors (KNN): Bu usul, ma’lumotlar orasidagi oddiy masofani o‘rganishda foydalaniladi. Har bir nuqtaning xususiyatlar bo‘yicha sinfqa bo‘lgan masofasi hisoblanadi va k-eng yaqin nuqtalarning ko‘payishi natijasida sinf aniqlanadi.
Decision Trees: Ma’lumotlarni qo‘llash orqali qarorlar qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydigan yirik daraxtni yaratishda foydalaniladi. Har bir bog’ning qiymatlari orqali qanday qilib sinf aniqlanishini o‘rganadi.
Random Forest: Bu usul, bir nechta yirik daraxtlarning (decision trees) natijalari yig’indisini olishda foydalanadi. Bunday yirik daraxtlar ko‘p avlodli va tasodifiy ma’lumotlar bilan ishlashga qodir.
Support Vector Machines (SVM): Bu usul, ma’lumotlar o‘rtasida ayrim qilish uchun bo‘lishgan “ayiruvchi”larni qurishda foydalaniladi. Ushbu “ayiruvchilar” orqali sinflarni ayrimlash va tasniflashda yordam beradi.
Neural Networks: Bu usul, biologik neyron tizimlaridan olingan modeldan inspiratsiya olingan algoritmlardir. Deep learning (kengaytirilgan o‘qitish) mavzusiga kiradi va kompleks ma’lumotlar uchun juda samarali bo‘ladi.
Ensemble Learning: Bu, bir nechta tanib olish modellarini (masalan, Random Forest) birlashtirib yana bir model yaratish asosida ishlaydigan usuldur. Bunday usul muayyan muammolarga qarshi ommaviy natijalarni olishda yordam bera olishi mumkin.
Tanib olish algoritmlari ma’lumotlar uchun bo‘lgan tasniflashning bir qismini ifodalaydi. Ushbu usullar o‘zlariga xos ma’lumotlar va vazifalarga mos ravishda tanilishi mumkin. Shuningdek, ma’lumotlarni tuzish, sinflarni tasniflash, natijalarni baholash, va modelni boshqarishni tashkil etish bo‘yicha boshqa bir nechta muhim vazifalarni hal qilish kerak.
Avtomatik tanib olish (machine learning) va tasniflashning muhim qismi, ma’lumotlardan o‘z-o‘ziga tushadigan qonunlarni aniqlash va sinfi yoki turini belgilashdir. Bu muammolarni hal qilish uchun turli mashinali o‘qitish (machine learning) usullaridan foydalanish mumkin. Quyidagi mashhur usullardan bir necha tanishamiz:
|
| |
