• Classifikatorni baholash.
  • Malumotlar Tahlili (Data Analysis)
  • Omonov Abbosxon 612-20 guruh Machine Learning. Supervised learning. Unsupervised Learning




    Download 21,66 Kb.
    bet1/6
    Sana14.05.2024
    Hajmi21,66 Kb.
    #230772
      1   2   3   4   5   6
    Bog'liq
    Omonov Abbosxon 612


    Omonov Abbosxon 612-20 guruh
    Machine Learning.Supervised learning. Unsupervised Learning.
    Machine Learning (ML) bu kompyuterlarga aniq dasturlashsiz o’rganish imkonini beradigan kompyuter fanining bir yo’nalishi. MLning ikkita asosiy turi mavjud: Supervised learning va Unsupervised learning. Ular orasidagi asosiy farq kirish ma’lumotlarining turi bilan bog’liq.
    Supervised learning bu MLning shunday turi, qachonki kompyuter o’qituvchi yoki nazoratchi odam tomonidan berilgan belgilangan ma’lumotlar bilan o’rganadi. Belgilangan ma’lumotlar bu masalalar va ularning yechimlari jamlanmasidan iborat. Masalan, mushuk va it rasmlarini aniqlash uchun kompyuterga har bir rasmga “mushuk” yoki “it” deb yorliq qo’yilgan ma’lumotlar beriladi. Keyin kompyuter yangi rasmlarni aniqlash uchun o’zida o’rganadi.
    Unsupervised learning bu MLning shunday turi, qachonki kompyuter belgilanmagan ma’lumotlar bilan o’rganadi. Belgilanmagan ma’lumotlar bu masalalar va ularning yechimlari jamlanmasi emas, faqat kirish ma’lumotlari. Masalan, mijozlar haqida ma’lumotlarni guruhlarga bo’lish uchun kompyuterga hech qanday yorliq qo’yilmaydi. Keyin kompyuter ma’lumotlarni o’zaro bog’liqlik va namunalar topish uchun o’zida o’rganadi.
    Supervised learning va Unsupervised learning haqida batafsilroq ma’lumot olish uchun quyidagi manbalar foydali bo’lishi mumkin:
    Classifikatorni baholash.
    "Classifikatorni baholash" ifodasi turli sohalar va sohalarning xususiyatlarini qanday qilib baho bera olishni anglatadi. Bu mamlakatlar, texnologiyalar, ilm-fan sohalariga, ya'ni ma'lumotlar tahlili, ruxsatnoma berish, tibbiyot va boshqa ko'plab sohalarga tegishli bo'lishi mumkin.

    1. Ma'lumotlar Tahlili (Data Analysis): Classifikatorlar, ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalaniladi. Bu, ma'lumotlar to'plamidan ta'til va shakllantirilgan natijalarni olishga yordam beradi. Masalan, spam filtrlari elektron pochta xabarlari yoki foydalanuvchi qo'llanuvchilar tomonidan yozilgan sharhlar va izohlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi.


    2. Download 21,66 Kb.
      1   2   3   4   5   6




    Download 21,66 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Omonov Abbosxon 612-20 guruh Machine Learning. Supervised learning. Unsupervised Learning

    Download 21,66 Kb.