O`zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivoj lantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
O`ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJ LANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI
"Kompyuter injiniring" fakulteti
"Kompyuter tizimlari" kafedrasi
Fan: Mashinali oʻqishga kirish
Bajardi: KI102_19-guruh talabasi
Oqilov.O
Qabul qildi: Kubayev S
SAMARQAND 2023
Mavzu: Mashinalarni o’qitish uchun chiziqli algebra.
Reja:
Mashinalarni o‘qitishga kirish fanining maqsadi, vazifalari va kutiladigan
natijalari.
Kirish
Mashinali o‘qitish ma’nosi.
Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari
Chiziqli tenglamalar va ularni yechish usullari
Mashinali o‘qitishga kirish fanining maqsadi, vazifalari va kutiladigan natijalari
Fanni o’qitishdan maqsad – talabalarga mashinali o’qitishga kirish fanini o’qitishdan maqsad - talabalarga mashinali o’qitish algoritmlaridan foydalana olish, o’rgatuvchi tanlanmani yaratish va tanlanma asosida modelni o’qitish va sodda neyron tarmoqlarini qurish hamda maxsus instrumental dasturiy vositalardan foydalana olish ko’nikmalarini hosil qilishdan iborat.
Fanning vazifasi - fan talabalarni nazariy bilimlar, amaliy ko’nikmalar, mashinali o’qitishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini bajaradi.
Fan o’qitilishning natijalari (shakllanadigan kompetensiyalar)
Fanni o’zlashtirish natijasida talaba:
chiziqli algebra asosiy tushunchalari, ehtimollar nazariyasi, dasturlash asoslari, mashinali o’qitish uchun kerakli bo’ladigan instrumental dasturiy vositalar haqida tasavvurga ega bo’lishi;
Regression model qurish, bir va ko’p o’zgaruvchili chiziqli regression
modellarni yaratish va ularning xatoligini aniqlish;
Matlab/Python muhitida vektorlar va matrisalar ustida skalyar amallar bajarish, maxsus funksiyalarni bilishi va ulardan foydalana olishi;
o’rgatuvchi tanlanmani yaratish, mavjud tanlanmalar bilan ishlash, modelni o’qitish va shu orqali sinflashtirish hamda klasterlash masalasini yechish;
sodda neyron tarmoqlarini qurish va uni o’qitish, mashinali o’qitishning
tasvirlarni sinflashtirish yoki boshqa masalalar uchun foydalanish ko’nikmalariga
ega bo’lishi kerak.
Kirish
Mashinali o'qitish orqali kompyuterlar nafaqat fotosuratlar va tasvirlardagi yuzlarni, balki landshaftlar, obyektlar, matn va raqamlarni ham tanib olishga o'rganadilar. Matn haqida gap ketganda kompyuterda o'rganish ham muhim ahamiyatga ega: grammatikani tekshirish funksiyasi endi har qanday matn muharririda va hattoki telefonlarda mavjud. Bundan tashqari, nafaqat so'zlarning imlosi, balki kontekst, ma'no soyalari va boshqa nozik lingvistik jihatlar ham hisobga olinadi. Bundan tashqari, inson aralashuvisiz (iqtisodiy, sport va b.q masalalardam) yangiliklar maqolalarini yozish mumkin bo'lgan dasturiy ta'minotlar mavjud.
MO’ bilan hal qilingan barcha vazifalar quyidagi toifalardan biriga kiradi.
1) Regressiya masalasi - bu turli xil xususiyatlarga ega bo'lgan obyektlar namunasiga asoslangan bashorat. Chiqarilgan mahsulot haqiqiy songa ega bo'lishi kerak (2, 35, 76.454 va boshqalar), masalan, kvartira narxi, olti oydan keyin xavfsizlik qiymati, do'konning keyingi oy uchun kutilayotgan daromadi, ko'r-ko'rona sinovlarda sharob sifati.
2) Sinflashning vazifasi - bu xususiyatlar to'plamiga asoslangan kategorik javobni olishdir. Javoblarning cheklangan soniga ega (odatda "ha" yoki "yo'q" formatida): fotosuratda mushuk bormi, inson qiyofasi tasvirlanganmi yoki bemor saraton kasalligiga chalinganmi?
3) Klasterlash vazifasi - bu ma'lumotlarni guruhlarga taqsimlash: uyali aloqa operatorining barcha mijozlarini to'lov qobiliyati darajasiga bo'lish, kosmik obyektlarni u yoki bu toifaga (sayyora, yulduz, qora tuynuk va boshqalar) ajratish.
4) O'lchovni qisqartirish vazifasi, keyinchalik ularni vizualizatsiya qilish uchun qulay bo'lishi uchun (masalan, ma'lumotlarni siqish) ko'p sonli xususiyatlarni kichikroq (odatda 2-3) gacha kamaytirishdir.
5) Anomaliyalarni (normadan chetga chiqishlarni) aniqlashning vazifasi anomaliyalarni standart holatlardan ajratishdir. Bir qarashda, bu sinflash vazifasiga to'g'ri keladi, ammo farqli tomoni anomaliyalar kamdan-kam uchraydigan hodisa bo'lib, bunday obyektlarni aniqlash uchun mashinali o’qitish modelida o'quv tanlanma misollari juda g'alati yoki oddiy emas, shuning uchun bu erda sinflash usullari ishlamaydi. Misol sifatida amaliyotda bank kartalari bilan firibgarlikni aniqlash masalasini keltirish mumkin.
|
