|
Mashinali o‘qitish algoritmlari
|
| bet | 22/23 | | Sana | 18.05.2024 | | Hajmi | 60,89 Kb. | | #242531 |
Bog'liq ON.ris1Mashinali o‘qitish algoritmlari.Mashinali o‘qitish, yoki "machine learning," dasturlash, ma'lumotlar analitikasi va matematik modellash asoslaridan foydalanib, kompyuterlarga ma'lumotlarni o'rganish va niyob olishni o'rganuvchi bir texnologiya turi. Bu sohasi keng qamrovli va faol rivojlanib borayotgan texnologiyadir. Mashinali o'qitish algoritmlari, ma'lumotlar tahlil etilishini, ma'lumotlardan ma'lumotlarni chiqarish va o'rganish jarayonini tuzilishini tushuntiradi.Quyidagi mashhur mashinali o'qitish algoritm turlari mavjud:Supervised Learning (Nazoratli O‘qitish): Bu usulda, algoritmga o'rganish uchun ma'lum ma'lumotlar (o'quv ma'lumotlar) beriladi va har bir ma'lumotga mos keluvchi natijalar (qadamlashgan ma'lumotlar) ham beriladi. Algoritm o'rganilgan ma'lumotlardan foydalanib, yangi ma'lumotlar uchun prognaz beradi. Misol uchun, qiymatlarni taxmin qilish, obyektlarni tanish, yoki rasm tushuntirish uchun ishlatiladi.
Unsupervised Learning (Nazoratsiz O‘qitish): Bu usulda, o'quv ma'lumotlar qo'llanilmasa ham, algoritm ma'lumotlarni tahlil qiladi va ulardan nazorat mavjud emas. Uning asosiy maqsadi, ma'lumotlardagi to'plamning mavjud strukturasi yoki qoidalarini aniqlashdir. Bu usul qanchalik tuzilishi mumkin bo'lsa, o'sha qoidalar avtomatik ravishda topiladi.Reinforcement Learning (Qo'llab-quvvatlash O‘qitish): Bu usulda, algoritm bir muhitda mavjud bo'lgan amalni bajaradi va natijalarni qabul qilib, o'zini o'rganadi. Agar natija qoniqarli bo'lsa, algoritmni mukammalroq yoki yo'qroq qilish uchun qo'llanishlarni izlaydi. Misol uchun, robotni yo'lovchi qilish uchun ishlatiladi.
Semi-Supervised Learning (Yarim-nazoratli O‘qitish): Bu usulda, algoritmga qisqa bir qism o'quv ma'lumotlar, lekin ko'p qismi nazorat mavjud emas. Bunday holatda, algoritm qisqa o'quv ma'lumotlardan o'rganilgan strukturani asoslab, keyinchalik nazoratli o'qitish uchun yordam beradi.Deep Learning (Qaynoq O‘qitish): Bu, neyron tarmoqlari orqali ma'lumotlarni o'rganishda keng qamrovli o'qitishning bir turi. Ushbu usul ko'plab qatlamlar tashkil etadi va ko'plab ma'lumotlarni paralleldan o'qiydi. Yagona turli ma'lumotlarga mos bo'lgan xususiyatlarini aniqlash uchun qo'llaniladi.Bu algoritmlar va usullar mashinali o'qitishning faol turlaridan faqat ba'zi qismlaridir. Bu bilimning ichki sohalaridan kelib chiqqan har bir usul va algoritmning o'ziga xos afzalliklari va chegaralari mavjud.
|
|
| |
