|
Yarim nazorat ostida mashinani o'rganish
|
| bet | 7/10 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 1,17 Mb. | | #232713 |
Bog'liq Masharipov Sanatbek mashinali o\'qitish3. Yarim nazorat ostida mashinani o'rganish
Yarim nazorat ostida o'qitish mashinani o'rganishning nisbatan yangi va kamroq ommalashgan turi bo'lib, u mashg'ulot paytida juda ko'p miqdordagi yorliqsiz ma'lumotlarni kichik miqdordagi etiketli ma'lumotlar bilan birlashtiradi. Yarim nazorat ostida o'rganish nazorat ostida o'rganish (yorliqli o'quv ma'lumotlari bilan) va nazoratsiz o'rganish (yorliqsiz o'quv ma'lumotlari) o'rtasida.
Yarim nazorat ostida o'qitish ko'plab real ilovalarni taklif etadi. Ko'pgina sohalarda yorliqli ma'lumotlarning etishmasligi mavjud. Ular inson annotatorlari, maxsus jihozlar yoki qimmat, ko'p vaqt talab qiladigan tadqiqotlarni o'z ichiga olganligi sababli, teglarni (maqsadli o'zgaruvchi) olish qiyin bo'lishi mumkin.
Yarim nazorat o'qitishning ikki turi mavjud:
transduktiv ta'lim
induktiv ta'lim
5 – rasim
Boshqariladigan mashinani o'rganish algoritmlari
Ushbu bo'limda biz boshqariladigan mashinalarni o'rganish uchun bir nechta umumiy algoritmlarni ko'rib chiqamiz:
Chiziqli regressiya
Chiziqli regressiya mashinani o'rganishning eng oddiy algoritmlaridan biri bo'lib, u o'quv ma'lumotlar to'plamidagi xususiyatlar (mustaqil o'zgaruvchi) asosida uzluksiz qiymatni (qaram o'zgaruvchi) bashorat qilishni o'rganish uchun ishlatiladi. Ta'sirni ifodalovchi qaram o'zgaruvchining qiymatiga mustaqil o'zgaruvchining qiymatining o'zgarishi ta'sir qiladi.
Agar siz maktab davridagi "eng yaxshi mos keladigan chiziq" ni eslasangiz, chiziqli regressiya aynan shunday. Insonning bo'yi bo'yicha vaznini taxmin qilish bu tushunchaning to'g'ridan-to'g'ri misolidir.
III – BOB Mashinali o’qitishda karorlar chegaralarini belgilash
1. Mashinani o’qitish turlari.
Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli bo’lishiga qaramasdan quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:
Muammoni aniqlash.
Ma’lumotlarni tayyorlash.
Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash).
Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.
Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish.
Mashinali o’qitishning asosiy to’rt turi mavjud bo’lib asosan ular quyidagilardan iborat:
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, sinflashtirish).
O’qituvchisiz o’qitish (Unsupervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish.(Klasterlash).
Semi-Supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
Reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.
|
| |
