|
Talaba: Abdisalomov Avazbek
|
| bet | 1/5 | | Sana | 05.03.2024 | | Hajmi | 4.13 Mb. | | #167333 |
Bog'liq kaggle 1-2-3-practice 4 курсларга TJA ID 2021 22 TJA 2020 йилдаги намунавий бўйича (2), 5 курс амалиётлар бўйича маълумот
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI
RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL‑XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
“VIDEOMA’LUMOTLARGA RAQAMLI ISHLOV BERISH”
fanidan
№ 1-2-3-amaliy mashg‘ulot ishlari
HISOBOTI
Guruh: 811-20
Talaba: Abdisalomov Avazbek
O‘qituvchi: Norkobilov Salim
Toshkent – 2024
1-Amaliy mashg‘ulot ishi: Dasturiy vositalarni o‘rnatish va sozlash.
Ishning maqsadi: Kaggle platformasidan ro‘yxatdan o‘tish https://www.kaggle.com/. Har bir talaba kelgusida amaliy mashg‘ulot ishlarini bajarishda ushbu platforma orqali virtual tarzda python dasturlash tili asosida har bir amaliy mashg‘ulot ishini bajarishi, natijalarini chop etishi, natijalarni solishtirishi kabi amallarni bajarish imkoniyati mavjud. Bundan tashqari, kaggle platformasida har bir shaxsiy profilida bajarilgan ishlarni boshqa profil egalari bilan bo‘lishish (share) imkoniyati mavjuddir.
Nazariy qism
Kaggle-bu Data Science mutaxassislari jamoasi hisoblanadi. Dastlab u raqobatbardosh platforma edi, ammo vaqt o‘tishi bilan u boshqa ko‘plab bo‘limlarga ega bo‘ldi. Natijada, biz yangi mutaxassisni shakllantirishning to‘liq sikliga ega bo‘lgan sana ishtirokchilari uchun o‘ziga xos ijtimoiy tarmoqqa ega bo‘ldik: mashinali o‘rganish asoslari bo‘yicha o‘quv mini-kurslaridan tortib ma’lumotlarni o‘rganish musobaqalarigacha qatnashish imkoniyatini beradi.
Kaggle foydalanuvchilarga boshqa foydalanuvchilar bilan hamkorlik qilish, ma’lumotlar to‘plamlarini topish va nashr etish, GPU o‘rnatilgan noutbuklardan foydalanish va ma’lumotlar borasida muammolarni hal qilish uchun boshqa izlanuvchilar ma’lumotlari bilan raqobatlashish imkonini beradi. Ushbu onlayn platformaning maqsadi (2010-yilda Entoni Goldblum va Jeremi Xovard tomonidan asos solingan va 2017-yilda Google tomonidan sotib olingan) u taqdim etgan kuchli vositalar va resurslar yordamida mutaxassislar va oʻquvchilarga maʼlumotlar jamlanmasi boʻyicha oʻz maqsadlariga erishishda yordam berishdir. Bugungi kunga kelib Kaggleda 8 milliondan ortiq ro‘yxatdan o‘tgan foydalanuvchilar mavjud.
Kaggleni bunday mashhur manbaga aylantirgan quyi platformalardan biri bu ularning musobaqalari hisoblanadi. HackerRank dasturiy ta’minot ishlab chiquvchilari va kompyuter muhandislari uchun xuddi shunday ahamiyatga ega bo‘lganidek, "Kaggle Competitions" izlanuvchilar uchun katta ahamiyatga ega; siz ular haqida bizning Kaggle raqobat bo‘yicha qo‘llanmamizda ko‘proq ma’lumot olishingiz va Kaggle musobaqasi bo‘yicha qo‘llanmamizda ma’lumotlar to‘plamini bosqichma-bosqich tahlil qilishni o‘rganishingiz mumkin. Kaggle yoki DataCamp’s kabi tadqiqot musobaqalarida kompaniyalar va tashkilotlar izlanishlar bo‘yicha katta miqdordagi qiyin vazifalarni katta mukofotlarga ega bo‘lishadi, bunda yangi boshlanuvchilardan tortib to tajribali izlanuvchilargacha ularni yakunlashda raqobatlashadilar. Kaggle, shuningdek, DataCamp Workspace kabi, brauzeringizda bir qancha ma’lumotlar bo‘yicha vazifalar uchun kodingizni tahrirlash va ishga tushirish imkonini beruvchi Kaggle virtual platformasini ham taqdim etadi, shuning uchun mahalliy kompyuteringiz barcha og‘ir ishlarni bajarishi shart emas va sizga kerak bo‘lmaydi hamda o‘zingiz uchun yangi rivojlanish muhitini yaratish imkoniyatini taqdim etadi.
Kaggle serverda kuchli resurslarni taqdim etadi va haftasiga maksimal 30 soatlik GPU va 20 soatlik TPUdan foydalanish imkonini beradi. Siz o‘zingizning ma’lumotlar to‘plamlaringizni Kagglega yuklashingiz va boshqalarning ma’lumotlar to‘plamini ham yuklab olishingiz mumkin. Bundan tashqari, siz boshqa foydalanuvchilarning ma’lumotlar to‘plami va yozgan dasturlarini tekshirishingiz va ular bo‘yicha muhokama qilishingiz mumkin bo‘ladi. Barcha harakatlaringiz online platformada baholanadi va boshqalarga yordam berishingiz hamda foydali maʼlumotlarni baham koʻrsangiz, balingiz (shaxsiy profilingiz ball ko’rinishida baholanib boradi) ortadi. Ballarni to‘plashni boshlaganingizdan so‘ng, siz 8 million Kaggle foydalanuvchisining jonli peshqadamlar jadvaliga joylanasiz.
Kaggle ma’lumotlar bazasiga va sun’iy intellektga qiziqqan talabalardan tortib dunyodagi eng tajribali ma’lumotlar olimlarigacha bo‘lgan turli guruhlar uchun katta imkoniyat yaratib beradi. Agar siz yangi boshlovchi bo‘lsangiz, Kaggle tomonidan taqdim etilgan boshlang‘ich kurslardan foydalanishingiz mumkin. Ushbu platformaga ro‘yxatdan o‘tish orqali siz turli darajadagi tajribaga ega bo‘lgan foydalanuvchilar jamoasida muvaffaqiyatga erisha olasiz va ko‘plab yuqori tajribali foydalanuvchilar bilan muloqot qilish imkoniyatiga ega bo‘lasiz. Olib borgan tadqiqot natijalaringizga asosida Kaggle platformasidan ball va medallarini qo‘lga kiritsangiz, siz hatto buyurtmachi va ish beruvchilarni jalb qilishingiz hamda yangi ma’lumotlaringiz asosida bir qancha imkoniyatlarni ochishingiz mumkin.
Eng muhimi, ma’lumotlar bazasi bo‘yicha ishga kirishda, Kaggle tajribangizni eslatib o‘tish, albatta, ijobiy ta’sir ko‘rsatadi. O‘z-o‘zidan ma’lumki, bu imtiyozlarning barchasi yuqori tajribali ma’lumotlar bazalariga ham tegishlidir. Siz qanchalik tajribali bo‘lishingizdan qat’iy nazar, ushbu platforma uzluksiz o‘rganish va takomillashtirish imkoniyatlarini taqdim etadi va albatta, musobaqalarda g‘olib bo‘lsangiz pul mukofotlari ham ham yutib olish imkoniyatiga ega bo‘lasiz.
Yangi foydalanuvchilar uchun DataCamp bo‘yicha tavsiya etilgan ba’zi kurslar:
* Python dasturlash tilida Kaggle tanlovida g‘olib bo‘lish: siz qo‘llaydigan yondashuvlarni va Kaggle musobaqalarida aniqlaydigan strategiyalarni ishlab chiqish;
* Python dasturlash tiliga kirish: ma’lumotlar fanida eng mashhur til asoslarini o‘rganish;
* Oraliq Python: bu Python dasturlash tilining asosiy bilimlari haqidagi yana bir kurs bosqichi;
* Python-da chiziqli klassifikatsiyalash: Logistik regressiya va vektor mashinalarini qo‘llab-quvvatlashni o'rganish va Scikit-o‘qitish yordamida birinchi modellaringizni ishlab chiqish;
* Python dasturlash tilida Klaster tahlili: SciPydan foydalanish;
* Python dasturlash tilida mashinali o‘qish (machine learning) uchun oldindan ishlov berish: ma’lumotlarni mashinali o‘qish modellari uchun tayyorlash;
* Python dasturlash tilida ishlab chiqqan modelingizni tekshirish: “sizning modelingiz qanchalik yaxshi?” degan savolga javob berishni o‘rganish;
* Python dasturlash tilida o‘lchovlilikni kamaytirish;
* Python dasturlash tili asosida mashinali o‘qish (machine learning)ish oqimlarini loyihalash: ishlab chiqarishga tayyor mashinali o‘qish modellarini ishlab chiqarish jarayonini yuqori darajada ko‘rib chiqish;
* Python dasturlash tilida ma’lumotlar maxfiyligi va anonimlashtirish;
* Seaborn bazasi bilan ma’lumotlarni vizuallashtirishga kirish;
* Python dasturlash tilida tasvirni qayta ishlash: ushbu kursda tasvirlarda olib boriladigan juda ko‘p ma’lumotlarga kirish va chiqarib olish imkonini beradigan tasvirni qayta ishlash texnikasini o‘rganish imkoniyati ham mavjuddir;
* Python dasturlash tilida tabiiy tilni qayta ishlashga kirish;
* SQL- bazasiga kirish: ma'lumotlar bazalari bilan ishlash uchun asosiy SQL-ni o'rganish;
* Oraliq SQL;
* PyTorch dasturi bilan chuqur o‘rganish(deep learning)ga kirish: Pythonning eng mashhur va ishlatish uchun qulay Pytorch dasturiy paketidan foydalangan holda chuqur o‘rganishga kirish;
* Python dasturlash tilida vaqt seriyalarini tahlil qilish kabi bir qancha imkoniyatlari mavjuddir.
|
| |
