|
- ma'lumotlar to'plamlari (dataset)
|
| bet | 5/14 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control- ma'lumotlar to'plamlari (dataset) - matn, grafik, video fayllar ko'rinishidagi ma'lumotlar (ma'lumotlar namunalari), mashina o'rganish jarayonida tajriba to'plash uchun foydalanadi. Shu bilan birga, har bir muayyan turdagi muammolarni hal qilish uchun tizimga noyob ma'lumotlar yuklanishi kerak.
Mashinani o'qitish uning ishlashiga imkon beruvchi bir qator printsiplarga asoslanadi:
Ma'lumotlar. ML markazida ma'lumotlardan foydalanish yotadi. Trening ma'lumotlari modelni kiritish xususiyatlari va tegishli to'g'ri javoblar haqida ma'lumot bilan ta'minlaydi. Ma'lumotlar qanchalik xilma-xil, sifatli va vakil bo'lsa, model shunchalik yaxshi o'rgana oladi, naqshlarni tan oladi va yangi ma'lumotlar bo'yicha to'g'ri bashorat qila oladi.
Model. Kirish ma'lumotlarini chiqish ma'lumotlariga aylantiruvchi algoritm yoki matematik funktsiyani ifodalaydi. Model vazifa va ma'lumotlar turiga qarab tanlanadi. Bu chiziqli, qarorlar daraxti, neyron tarmoq va boshqalar bo'lishi mumkin. Mashinani o'rganishning asosiy maqsadlaridan biri ilgari o'quv jarayonida foydalanilmagan yangi ma'lumotlar uchun aniq bashorat qilish qobiliyatiga ega modellarni yaratishdir.
O‘qitish. O'quv jarayoni modelni o'quv ma'lumotlariga moslashtirishdan iborat. Model ma'lumotlarni tahlil qiladi, naqshlarni aniqlaydi va modelning bashoratlari va to'g'ri javoblar o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun uning ichki parametrlarini moslashtiradi. O'rganish o'qituvchi bilan (to'g'ri javoblar bilan), o'qituvchisiz (to'g'ri javoblarsiz) yoki mustahkamlashda (mukofot yoki jazo bilan) sodir bo'lishi mumkin. Aniq dasturlashtirilgan bo'lish o'rniga, modellar ma'lumotlardan o'rganadi va ishlashga erishish uchun parametrlarini moslashtiradi.
Avtomatlashtirish. Mashinali o‘qitish jarayonlarni avtomatlashtirishga va aniq inson aralashuvisiz ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishga intiladi. Mashinali o‘qitish algoritmlari murakkab vazifalarni katta tezlik va aniqlik bilan bajarishga qodir.
|
| |
