Mashinali o’qitish. Mashinali o’qitish algoritmlari Mashinali o’qitish

Mashinali o’qitish.
Mashinali o’qitish algoritmlari

Ma’ruza rejasi
Statistik usullar va ularning xususiyatlari
Mashinali o’qitish nima?
O’qitish masalasi
Mashinali o’qitish algoritmlari
◦
Supervised o’qitish
◦
Unsupervised o’qitish
Data set (Ma’lumotlar to’plami) nima?
SciPy paketida Mashinali o’qitish qo’llanilishi
Foydalanilgan adabiyotlar

SI uchun statistik usullar
Hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy statistik usullardan foydalanilmoqda. Berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan.
Quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda SI algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda:
· Regressiya
· Sinflashtirish
· Klasterlash
· Ehtimollar nazariyasi
· Qoidalar daraxti

Mashinali o’qitish
Mashinali o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, dasturning ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir.
[Mashinali o’qitish] kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir - Arthur Samuel, 1959
A dastur bu E tajriba asosida T masalani yecishda P samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va T masala samaradorligi P orqali tekshiriladi va aniqligi E tajriba asosida amalga oshiriladi - Tom Mitchell, 1997

Tasvirni tanib oluvchi dastur
Tasvirni tanib oluvchi dastur modeli
Kiruvchi tasvir
Modelni o’qitish
.......
Model natijasi

Mashinali o’qitish

O’qitish masalasi
X- obyektlar to’plami
Y- javoblar to’plami
y:X->Y no’malum bog’liqlik esa target function(maqsad funksiya) deyiladi.
Berilgan:
{x1, . . . , xℓ } X — o’qtiluvchi to’plam(training sample)
yi = y (xi ), i = 1, . . . , ℓ — ma’lum javoblar

O’qitish masalasi
Demak o’qitish masalasi deganda a : X → Y moslikni xal qilivchi algoritmga aytiladi (decision function).

Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli
qaramasdan quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:
◦
Muammoni aniqlash.
Ma’lumotlarni tayyorlash.
Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash).
Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.
bo’lishiga
◦
Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish.

Mashinali o’qitish turlari
• O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, sinflashtirish)
• O’qituvchisiz o’qitish (Unsupervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish.(Klasterlash)
• Semi-supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
• Reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.

Supervised learning
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Bunday turdagi o’qitish usullariga Regressiya va Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin. Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud bo’lishi nazarda tutiladi.

Supervised learning
Modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi. O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi.

Regressiya nima?
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi. Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi. Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o’qitish sohasi bilan mos keladi.

Regressiya va uning turlari
Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan
o'tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga
harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng
sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.

Regressiyaga misol (chiziqli)
Avtomobil narxini hisoblash modelini yaratish