|
Mashinali o’qitish. Mashinali o’qitish algoritmlari
|
| bet | 2/4 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 3,66 Mb. | | #244277 |
Bog'liq Mashinani o\'qitish algoritmlari
Demak o’qitish masalasi deganda a : X → Y moslikni xal qilivchi algoritmga
aytiladi (decision function).
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
Mashinali o’qitish turlari
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.
|
| |
