|
Toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali telekommunikatsiya texnologiyalari va kasb ta
|
| bet | 2/5 | | Sana | 14.01.2024 | | Hajmi | 48,42 Kb. | | #137184 |
Bog'liq M.I 4Xususiyatlarni tanlash: Xususiyatlarni tanlash - bu tasniflash vazifasi uchun informatsion bo'lgan tegishli xususiyatlarning kichik to'plamini tanlash jarayoni. To'g'ri xususiyatlar to'plamini tanlash modelning ish faoliyatini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.
Model tanlash: Turli xil tasniflash algoritmlari mavjud va ma'lum bir muammo uchun to'g'risini tanlash qiyin bo'lishi mumkin. Bir nechta algoritmlarning ishlashini diqqat bilan baholash va aniq vazifani eng yaxshi bajaradiganini tanlash muhimdir.
Interpretability: Ba'zi tasniflash algoritmlari, masalan, chuqur neyron tarmoqlari, juda murakkab va izohlash qiyin, bu esa izohlash muhim bo'lgan ilovalarda qiyinchilik tug'dirishi mumkin.
Ma'lumotlar sifati: Modelni o'qitish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarning sifati modelning ishlashiga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin. Sifatsiz ma'lumotlar noaniq yoki noto'g'ri modellarga olib kelishi mumkin.
Ushbu muammolarni hal qilish muammo sohasini, ma'lumotlar xususiyatlarini va kerakli natijani diqqat bilan ko'rib chiqishni talab qiladi. Eng yaxshi yondashuvni topish uchun turli xil algoritmlar, xususiyatlarni tanlash texnikasi va baholash ko'rsatkichlari bilan tajriba o'tkazish talab qilinishi mumkin.
Sinflashtirish haqiqatan ham mashinani o'rganishning asosiy usullaridan biridir. Bu yangi A namunaning sinf yorlig'ini bashorat qilishni o'z ichiga olgan nazorat ostida o'rganish texnikasi etiketli misollar to'plamiga asoslanadi. Ushbu yondashuvda ma'lumotlar ikki to'plamga bo'linadi: A o'quv to'plami va test to'plami. Trening to'plami bashorat qila oladigan modelni o'rgatish uchun ishlatiladi yangi, ko'rinmagan holatlarning sinf yorlig'i, test to'plami esa baholash uchun ishlatiladi modelning ishlashi.
Sinflashtirish algoritmlari tasvir kabi turli ilovalarda keng qo'llaniladi tanib olish, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va firibgarlikni aniqlash. Ular sog'liqni saqlash, moliya va marketing kabi ko'plab sohalarda ham qo'llaniladi.
Mashhur sinflashtirish algoritmlarining ba'zilari qaror daraxtlarini o'z ichiga oladi, k-eng yaqin qo'shnilar (KNN), logistik regressiya, vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash (SVM) va neyron tarmoqlar. Har bir algoritmning o'ziga xos kuchli va zaif tomonlari va tanlovi mavjud algoritm ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyatlariga va ko'rib chiqilayotgan muammoga bog'liq. Xulosa qilib aytganda, tasniflash mashinani o'rganishga imkon beradigan kuchli yondashuvdir avtomatlashtirilgan qarorlar qabul qilish, samaradorlikni oshiradi va foydalanish mumkin bo'lgan tushunchalarni beradi strategik qarorlarni qabul qilish uchun.
O’qitish masalasi - bu o'qitishni o'z ichiga olgan aniq vazifadir muayyan vazifani bajarish uchun model. Mashinani o'rganish muammolari keng bo'lishi mumkin uchta asosiy turga bo'linadi: O’qituvchili o'rganish, O’qituvchisiz o'rganish.
O’qituvchili o'rganish - bu model o'qitilgan mashinani o'rganish muammosining bir turi etiketli ma'lumotlar to'plamidan foydalanish. Maqsad, kirish xususiyatlari va o'rtasidagi muammolarni o'rganishdir. O’qituvchili o'quv muammolariga misollar orasida tasniflash va regressiya vazifalari.
O’qituvchisiz o'rganish - bu model mavjud bo'lgan mashinani o'rganish muammosining bir turi etiketlanmagan ma'lumotlar to'plamida o'qitilgan. Maqsad - ma'lumotlarning asosiy tuzilishini o'rganish. oldindan ma'lumotga ega bo'lmagan holda. O’qituvchisiz ta'limga misollar muammolarga klasterlash va anomaliyalarni aniqlash kiradi.
Muammoning tegishli turini aniqlash va tegishli algoritmni tanlash va baholash ko'rsatkichlari mashinani o'rganish loyihasining muvaffaqiyati uchun juda muhimdir. Bu talab qiladi muammo sohasini, ma'lumotlar xususiyatlarini va kerakli narsalarni diqqat bilan ko'rib chiqish natija.
|
| |
