|
Mashinali o‘qitish(MO’)ning turlari mo’ning uchta turini ko'rib chiqamiz [30,43]: O’qituvchili o‘qitish
|
| bet | 1/6 | | Sana | 31.03.2024 | | Hajmi | 1.32 Mb. | | #182877 |
Bog'liq Amaliy mashg‘ulot-2 taqvim - копия, Binar izlash algoritmi, Fazilatt, Kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazm, Urganch davlat universiteti Filologiya va tillarni o’qitish O’zb, hikoya songi, Suyunqulova Iroda, PHYTON KITOB, KASBGA YO\'NALTIRILGAN RUS TILI, PEDAGOGIK AMALIYOT 3 KADIROVA DILNOZA
Mashinali o‘qitish(MO’)ning turlari
Mashinali o‘qitish sinflashtirish, haqiqiy javobni berish (regressiya), bashoratlsh, tartiblash, filtrlash, muhim ko’rsatkichlarni toppish, ko’rsatmalar berish va boshqa masalalarni echishda qo’llaniladi.
Mashinali o‘qitish(MO’)ning turlari
MO’ning uchta turini ko'rib chiqamiz [30,43]:
O’qituvchili o‘qitish (boshqariladigan),
O’qituvchisiz o‘qitish (nazoratsiz yoki o'z-o'zidan)
Chuqur o‘qitish.
Biz ular orasidagi tub farqlarni bilib olamiz va kontseptual misollarga asoslanib, ular amaliy qo'llanilislhini aniqlaydigan intuitiv tushunchalarni rivojlantiramiz (2.7-rasm).
Mashinali o’qitishni tashkil qilishning modeli 2.8-rasmda keltirilgan.
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning)
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) - bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Oʻqituvchili MO’Tlarda obyektlar to’plami (OT) va ularning belgilari hamda bu belgilarning qanday sinfga qarashli ekanligi, ya’ni sinflarning nomi berilgan boʻladi. Bunday turdagi o’qitish usullariga regressiya (2.10-rasm) va sinflashtirish (2.8-rasm) masalalarini misol keltirish mumkin. Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud bo’lishi nazarda tutiladi.
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 2.13-rasm. O’qituvchili o’qitish masalalari.
O’qituvchili o’qitish algoritmlariga misollar: • Chiziqli regressiya (Linear Regression) • Eng yaqin qo'shni (Nearest Neighbor);
• Gauss soddaligi Bayesiyalik (Gaussian Naive Bayes);
• Qaror daraxtlari (Decision Trees);
• Qektorli mashinani qo'llab-quvvatlash (Support Vector Machine (SVM));
• Tasodifiy o'rmon (Random Forest).
2.14-rasm. O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) sxemasi.
|
| |
