9-Ma’ruza. Mashinali o’qitish. Mashinali o’qitish algoritmlari Reja: 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
Sun’iy intellekt 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 Mashinali o’qitish O’qitish masalasi 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
Demak o’qitish masalasi deganda a : X → Y moslikni xal qilivchi algoritmga
