|
Omonov Abbosxon 612-20 guruh Machine Learning. Supervised learning. Unsupervised Learning
|
| bet | 1/6 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 21,66 Kb. | | #230772 |
Bog'liq Omonov Abbosxon 612 50 taTЕST SAVОLLARI, Muhammad-al xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari u-hozir.org, Ma\'ruza 8, Новая заметка, Alyuminiy, Chizma geometriya SH.M., 1. Kompyuter arxitekturasi bu (1), export-to-pdf, Elektr qarshilik termometrlar yordamida haroratni, ----------------------- (1), 5 puzzles, Referat mavzu Кompyuter grafikasi va animasiya-fayllar.org, Mavzu. Kompyuter grafikasi va uning turlari reja, Mustaqil ish mavzu Tarmoqlanuvchi jarayonlarni tashkil(Algoritm, DARS KUZATISH VA TAHLIL QILISH
Omonov Abbosxon 612-20 guruh
Machine Learning.Supervised learning. Unsupervised Learning.
Machine Learning (ML) bu kompyuterlarga aniq dasturlashsiz o’rganish imkonini beradigan kompyuter fanining bir yo’nalishi. MLning ikkita asosiy turi mavjud: Supervised learning va Unsupervised learning. Ular orasidagi asosiy farq kirish ma’lumotlarining turi bilan bog’liq.
Supervised learning bu MLning shunday turi, qachonki kompyuter o’qituvchi yoki nazoratchi odam tomonidan berilgan belgilangan ma’lumotlar bilan o’rganadi. Belgilangan ma’lumotlar bu masalalar va ularning yechimlari jamlanmasidan iborat. Masalan, mushuk va it rasmlarini aniqlash uchun kompyuterga har bir rasmga “mushuk” yoki “it” deb yorliq qo’yilgan ma’lumotlar beriladi. Keyin kompyuter yangi rasmlarni aniqlash uchun o’zida o’rganadi.
Unsupervised learning bu MLning shunday turi, qachonki kompyuter belgilanmagan ma’lumotlar bilan o’rganadi. Belgilanmagan ma’lumotlar bu masalalar va ularning yechimlari jamlanmasi emas, faqat kirish ma’lumotlari. Masalan, mijozlar haqida ma’lumotlarni guruhlarga bo’lish uchun kompyuterga hech qanday yorliq qo’yilmaydi. Keyin kompyuter ma’lumotlarni o’zaro bog’liqlik va namunalar topish uchun o’zida o’rganadi.
Supervised learning va Unsupervised learning haqida batafsilroq ma’lumot olish uchun quyidagi manbalar foydali bo’lishi mumkin:
Classifikatorni baholash.
"Classifikatorni baholash" ifodasi turli sohalar va sohalarning xususiyatlarini qanday qilib baho bera olishni anglatadi. Bu mamlakatlar, texnologiyalar, ilm-fan sohalariga, ya'ni ma'lumotlar tahlili, ruxsatnoma berish, tibbiyot va boshqa ko'plab sohalarga tegishli bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar Tahlili (Data Analysis): Classifikatorlar, ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalaniladi. Bu, ma'lumotlar to'plamidan ta'til va shakllantirilgan natijalarni olishga yordam beradi. Masalan, spam filtrlari elektron pochta xabarlari yoki foydalanuvchi qo'llanuvchilar tomonidan yozilgan sharhlar va izohlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi.
|
| |
