|
An’anaviy dasturlash va mashinali o’qitish yordamida dasturlash
|
| bet | 3/3 | | Sana | 18.05.2024 | | Hajmi | 15,95 Kb. | | #241895 |
Bog'liq Oraliq4. An’anaviy dasturlash va mashinali o’qitish yordamida dasturlash.
An'anaviy dasturlash: Bu dasturlash usuli bilan dasturlar yozish uchun insonlar tomonidan qo'llanadi. Bu usulda, dasturchi tomonidan yaratilgan dastur, belgilangan tartibda buyruqlarni takrorlash, ma'lumotlarni ustunlar va o'zgaruvchilar orqali saqlash, foydalanuvchilar bilan interaktiv kommunikatsiya qilish va boshqa operatsiyalarni bajarish uchun yordam beradi.
Mashinali o'qitish yordamida dasturlash: Bu usul mashinali o'qitish algoritmlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi. Mashinali o'qitish, data tahlili va ma'lumot modellash usullarini ishlatib, kiritilgan ma'lumotlardan o'rganish va yangi ma'lumotlar bo'yicha aniqlash uchun dasturlar yaratishni ta'minlaydi. Mashinali o'qitish algoritmlari, belgilangan ma'lumotlar asosida muhim tartibotlarni aniqlayishi, tahminlar qilishi, tasvirlarni tahlil qilishi, ma'lumotlarni kategoriyalash va boshqa mashq qilish vazifalarini bajarish uchun ishlatiladi
Bu usullar o'rtasidagi asosiy farq, mashinali o'qitishning ma'lumotlardan o'rganish va ana shu asosda amalga oshirishga qaratilgan ma'lumot modellashni o'z ichiga olganligidir. An'anaviy dasturlash dasturchining tomoni iste'mol qilinadigan takrorlash, aloqa o'rniga, mashinali o'qitish esa ma'lumotlar orqali o'rganish va o'zini yanada takomillashtirish imkonini beradi.
Shuningdek, mashinali o'qitish mashhur va murakkab dasturlash usuli sifatida bo'lsa, an'anaviy dasturlash ham hali keng iste'mol qilingan va oddiy muammosiz dasturlar yaratish uchun yoki sohasidagi talablar kengroq bo'lmagan xorijiy tizimlarda foydalaniladi.
5.Mashinali o’qitishda o’qituvchili (supervised) o’qitish tushunchasi.
O’qituvchili o‘qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo‘lgan ma’lumotlar bilan o‘qitish. Bunday turdagi o‘qitish usullariga Regressiya va Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin.
Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud
bo‘lishi nazarda tutiladi.
Modelni o‘qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o‘qitiluvchi ma’lumot va qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo‘lib xizmat qiladi.
O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan foydalanadi va modelni o‘qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi.
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo‘lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi o‘zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to‘plami hisoblanadi.
Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o‘z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi.
Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish uchun keng qo‘llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o‘qitish sohasi bilan mos keladi.
Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o‘tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o‘rtasidan o‘tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.
|
| |
