|
Agar berilgan shaklning to'rt tomoni bo'lsa va barcha tomonlari teng bo'lsa, u Kvadrat
|
| bet | 12/15 | | Sana | 14.07.2023 | | Hajmi | 7.63 Mb. | | #76719 |
Bog'liq Intellektual tizimlar to\'liqAgar berilgan shaklning to'rt tomoni bo'lsa va barcha tomonlari teng bo'lsa, u Kvadrat sifatida etiketlanadi .
Agar berilgan shaklning uchta tomoni bo'lsa, u uchburchak sifatida belgilanadi .
Agar berilgan shakl oltita teng tomonlarga ega bo'lsa, u olti burchakli deb etiketlanadi .
Mashina barcha turdagi shakllar bo'yicha allaqachon o'rganilgan va u yangi shaklni topganda, u shaklni bir qator tomonlarning asoslari bo'yicha tasniflaydi va chiqishni bashorat qiladi.
Nazorat ostida o'qitishning afzalliklari:
Nazorat ostidagi o'rganish yordamida model oldingi tajribalar asosida natijani bashorat qilishi mumkin.
Nazorat ostidagi ta'limda biz ob'ektlar sinflari haqida aniq tasavvurga ega bo'lishimiz mumkin.
Nazorat ostidagi o'rganish modeli bizga firibgarlikni aniqlash, spamni filtrlash va boshqalar kabi turli xil real muammolarni hal qilishda yordam beradi.
Nazorat ostida o'qitishning kamchiliklari:
Nazorat ostidagi o'quv modellari murakkab vazifalarni bajarish uchun mos emas.
Agar test ma'lumotlari o'quv ma'lumotlar to'plamidan farq qilsa, nazorat ostida o'rganish to'g'ri natijani bashorat qila olmaydi.
Trening ko'p hisoblash vaqtlarini talab qildi.
Nazorat ostidagi ta'limda bizga ob'ektlar sinflari haqida etarli bilim kerak.
Nazorat ostidagi ta'limning bosqichlari:
Avval o'quv ma'lumotlar to'plamining turini aniqlang
Belgilangan trening ma'lumotlarini to'plash/to'plash.
Trening maʼlumotlar toʻplamini oʻquv maʼlumotlar toʻplamiga, test maʼlumotlar toʻplamiga va tekshirish maʼlumotlar toʻplamiga boʻling .
O'quv ma'lumotlar to'plamining kirish xususiyatlarini aniqlang, ular etarli ma'lumotga ega bo'lishi kerak, shunda model chiqishni aniq bashorat qila oladi.
Model uchun mos algoritmni aniqlang, masalan, qo'llab-quvvatlash vektor mashinasi, qaror daraxti va boshqalar.
O'quv ma'lumotlar to'plamida algoritmni bajaring. Ba'zan bizga nazorat parametrlari sifatida tekshirish to'plamlari kerak bo'ladi, ular o'quv ma'lumotlar to'plamining kichik to'plamidir.
Sinov to'plamini taqdim etish orqali modelning to'g'riligini baholang. Agar model to'g'ri chiqishni bashorat qilsa, bu bizning modelimiz to'g'ri ekanligini anglatadi.
|
| |
