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