|
Ki 12 21 guruh talabasining ma’lumotlarning intelektual taxlili fanidan
|
| bet | 3/7 | | Sana | 30.09.2024 | | Hajmi | 177,47 Kb. | | #272955 |
Bog'liq 1MUS ISHMa'lumotlar: Har qanday ko'rinishdagi, strukturalangan (masalan, ma'lumotlar bazasi) yoki strukturalanmagan (matn, tasvirlar) bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar to'plami: Bir yoki bir nechta ma'lumotlar manbalaridan olingan ma'lumotlar to'plami.
Tahlil: Ma'lumotlardan ma'lumot olish jarayoni, ularning muhim qismlarini aniqlash va xulosalar chiqarish.
Algoritm: Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun belgilangan qoidalar to'plami. Bu algoritmlar natijalarni avtomatik ravishda ishlab chiqish uchun qo'llaniladi.
Model: Ma'lumotlarga asoslangan va kelajakdagi hodisalarni prognozlash yoki tasvirlash uchun yaratilgan matematik yoki statistik model.
Malumotlarning intelektual taxlili fani kelajakda yanada rivojlanishi kutilmoqda. Sun'iy intellekt texnologiyalari, o'zaro bog'langan qurilmalar (IoT) va 5G texnologiyalarining joriy etilishi bilan ma'lumotlar tahlili yanada kengayadi. Ushbu sohada etakchi bo'lish uchun malakali mutaxassislar zarur bo'ladi. Malumotlarning intelektual taxlili fani nafaqat ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonini, balki ushbu ma'lumotlardan foydalanib, muammolarni hal qilishni ham o'z ichiga oladi. Bu fan jamiyatning turli sohalarida muhim rol o'ynab, yangi imkoniyatlar yaratishga yordam beradi.
Ma’lumotlarning intellektual tahlili (MIT) — bu ma’lumotlardan foydali bilimlarni olish jarayoni. Bu jarayon bir nechta asosiy tushunchalar va usullarga asoslanadi:
Bilim: Ma’lumotlardan olingan, qoidalar va munosabatlar orqali tuzilgan axborot.
Model: Ma’lumotlarga asoslanib yaratilgan matematik yoki statistik tuzilma, kelajakdagi hodisalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi.
O’qitish: Modelni yaratish jarayoni, ma’lumotlar to’plamidan foydalanib, uning ko’nikmalarini oshirish.
Testlash: O’qitilgan modelning samaradorligini baholash jarayoni.
Asosiy usullar:
Statistik tahlil: Ma’lumotlarni o’rganish uchun statistik usullar va texnikalar qo’llaniladi (masalan, o’rtacha, dispersiya).
Mashina o’qitish: Ma’lumotlardan o’rganish va bashorat qilish uchun algoritmlar (masalan, qaror daraxtlari, neyron tarmoqlar).
Klassifikatsiya: Ma’lumotlarni toifalarga ajratish jarayoni.
Klasterlash: Ma’lumotlarni o’xshashliklari asosida guruhlarga ajratish.
|
| |
