|
Mashinali o’qitish. Mashinali o’qitish algoritmlari
|
| bet | 1/4 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 3,66 Mb. | | #244277 |
Bog'liq Mashinani 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
Mashinali o’qitish
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
|
| |
