TABIIY VA ANIQ FANLAR RIVOJLANISHINING DOLZARB MUAMMOLARI
Mo’minova M.M. (2023). Yosh olimlar, doktorantlar va tadqiqotchilarning onlayn ilmiy forumi.
Mashinali o’qitish
tushunchasi va mashinali o’qitish jarayonining umumiy qadamlari, 63-64. TATUFF-EPAI.
63
MASHINALI O’QITISH TUSHUNCHASI VA MASHINALI O’QITISH
JARAYONINING UMUMIY QADAMLARI
Sultonov Sarvarjon Mahammadodilovich.
TATU Farg’ona filiali, Axborot ta’lim texnologiyasi kafedrasi o’qituvchisi
Annotatsiya: Ushbu maqolada mashinani o'rganish - bu ma'lumotlarni o'rganish va vaqt
o'tishi bilan ularning ishlashini yaxshilash mumkin bo'lgan kompyuter algoritmlarini ishlab
chiqishga qaratilgan sun'iy intellekt sohasi haqida ma’lumotlar keltirilgan.
Klait so’zlar: Chiziqli regressiya, logistik regressiya, chiziqli diskriminant tahlili, NLP,
sun'iy neyron tarmoqlari (ANN),
Mashinani o'rganish (ML) - bu ma'lumotlardan o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning
ishlashini yaxshilash mumkin bo'lgan kompyuter algoritmlarini ishlab chiqishga qaratilgan sun'iy
intellektning bir tarmog'i. U ma'lumotlar fanlari sohasida tobora
muhim vositaga aylandi va
elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda
qo'llaniladi. Mashinani o'rganish algoritmlari an'anaviy dasturlash usullari amaliy bo'lmagan yoki
samarasiz bo'lgan hollarda qo'llaniladi va ular bashorat qilish, jarayonlarni avtomatlashtirish va
katta ma'lumotlar to'plamlarida naqshlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu maqola
mashinani o'rganish asoslari, jumladan ishlatiladigan algoritmlar turlari va ularning qo'llanilishiga
kirishni ta'minlaydi.
Mashinani o'rganish maqsadi aniq dasturlashni talab qilmasdan ma'lumotlardagi naqshlarni
aniqlay oladigan va bashorat qila oladigan algoritmlarni ishlab chiqishdir. Mashinani o'rganish
algoritmlari elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi
ilovalarda qo'llaniladi.
Mashinada o'rganish algoritmlarining turlari.
Mashinani o'rganish algoritmlarining bir nechta turlari mavjud, ularning har biri o'zining
kuchli va zaif tomonlariga ega. Mashinani o'rganish algoritmlarining eng keng tarqalgan turlaridan
ba'zilari nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish, yarim nazorat ostida o'rganish va
mustahkamlovchi o'rganishni o'z ichiga oladi.
Mashina o’qitish (ML) bo’yicha algaritimlar.
Chiziqli Regressiya
Logistik Regressiya
Chiziqli Diskriminant Tahlil
Tasniflash va regressiya daraxtlari
Sodda Bayes
K-Eng Yaqin Qo'shnilar
Vektorlarni Kvantlashni O'rganish
Vektorli Mashinalarni Qo'llab-Quvvatlash
Bagging va tasodifiy o'rmon
Boosting va AdaBoost
Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmlari bashorat qilish uchun etiketli ma'lumotlardan
foydalanadi. Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlariga misollar
qatoriga chiziqli regressiya,
logistik regressiya va chiziqli diskriminant tahlili (LDA) kiradi.
Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun
etiketlanmagan ma'lumotlardan foydalanadi. Nazoratsiz o'rganish
algoritmlariga misollar
klasterlash algoritmlari va asosiy komponentlar tahlilini (PCA) o'z ichiga oladi.
