|
Matematika-informatika akulteti axborot texnologiyalari kafedrasi big data va ma
|
| bet | 5/19 | | Sana | 05.01.2024 | | Hajmi | 60,21 Kb. | | #130807 |
Bog'liq Matematika-informatika akulteti axborot texnologiyalari kafedras-fayllar.org Vektor va tenzor tahlil (U.Dalaboyev), kgs gl32 02(5), 2019 kISHI TOPAR, Protokol Yagmyrov A, 6azJY7iSlpRhvx7CZVMr4FrlO2KYxIFeysQA0x6S (1), My Writing task 1, 3-grade cw (3), 5-lab. Aynazar., Mavzu Mulkchilik shakllari oʻzgarishining yoʻllari va usullari.-www.hozir.org, Mavzu Korxonalar faoliyatida elektron biznesdan foydalanish, 6- amaliy O’zbekiston Respublikasi davlat maktabgacha ta’lim tashkilotlari to’g’risidagi (2019-yil 13 - maydagi 391-son qarori) Nizomi, Zahiriddin-Muhammad-Bobur-mavzusi-uchun-dars-ishlanma, Kombinatorika elementlari , Mexanizmning erkinlik darajasiA/B testi (A/B testing) . Nazorat namunasi navbat bilan boshqalar bilan solishtiriladigan texnika. Shunday qilib, masalan, marketing taklifiga eng yaxshi iste'molchi javobiga erishish uchun ko'rsatkichlarning optimal kombinatsiyasini aniqlash mumkin. Katta ma'lumotlar sizga juda ko'p iteratsiyalarni o'tkazishga va shu bilan statistik jihatdan muhim natijaga erishishga imkon beradi.
Assotsiatsiya qoidalarini o'rganish (Association rule learning). O'zaro munosabatlarni aniqlash uchun texnikalar to'plami, ya'ni. katta ma'lumotlar massivlaridagi o'zgaruvchilar orasidagi assotsiatsiya qoidalari. Ma'lumotlarni qazib olishda qo'llaniladi.
Tasniflash (Classification). Muayyan bozor segmentida iste'molchilarning xatti-harakatlarini bashorat qilish imkonini beruvchi texnikalar to'plami (sotib olish qarorlari, ishdan chiqish, iste'mol hajmi va boshqalar). Ma'lumotlarni qazib olishda qo'llaniladi.
Klasterli tahlil (Cluster analysis). Oldindan ma'lum bo'lmagan umumiy xususiyatlarni aniqlash orqali ob'ektlarni guruhlarga ajratishning statistik usuli. Ma'lumotlarni qazib olishda qo'llaniladi.
Kraudsorsing (Crowdsourcing). Ko'p sonli manbalardan ma'lumotlarni yig'ish texnikasi.
Ma'lumotlarni birlashtirish va ma'lumotlar integratsiyasi (Data fusion and data integration). Ijtimoiy tarmoq foydalanuvchilarining sharhlarini tahlil qilish va ularni real vaqt rejimidagi savdo natijalari bilan solishtirish imkonini beruvchi texnikalar majmuasi.
Ma'lumotlarni intelektual taxlil qilish (Data mining). Rag'batlanayotgan mahsulot yoki xizmat uchun iste'molchilarning eng sezgir toifalarini aniqlash, eng muvaffaqiyatli xodimlarning xususiyatlarini aniqlash va iste'molchilarning xatti-harakatlar modelini bashorat qilish imkonini beradigan texnikalar to'plami.
Ansamblni o'rganish (Ensemble learning). Ushbu usulda ko'plab bashoratli modellar qo'llaniladi, bu esa qilingan bashoratlarning sifatini yaxshilaydi.
Genetik algoritmlar (Genetic algorithms). Ushbu tushuncha texnikada amalga oshirilib, xudi biologiyadagi kabi mumkin bo'lgan yechimlar birlasha oladigan va mutatsiyaga uchragan "xromosomalar" sifatida ifodalanadi. Tabiiy evolyutsiya jarayonida eng kuchli shaxs omon qolgini kabi, Big Data da eng kuchli algoritm tanlab olinadi.
Mashinali o`qitish (Machine learning). Empirik ma'lumotlarni tahlil qilish asosida o'z-o'zini o'rgtib borish algoritmlarini yaratishga qaratilgan informatikaning yo'nalishi bo`lib “sun'iy intellekt” tarkibida ko`rib chiqiladi. Bu masala Big Dataning asosiy yo`nalishlaridan biri.
|
| |
