|
O`zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
| bet | 1/8 | | Sana | 02.04.2024 | | Hajmi | 1.02 Mb. | | #185058 |
Bog'liq MO\'1 maruza Mavzu, 4-Laboratoriya, Mavzu Tarmoqlararo ekran texnologiyalari Reja, MTA 1-amaliy ish topshiriqlari, netniki, parviz 1-mustaqil ish, Ismoilov 2, j.abdulaziz.dock, 3mbum, 2-, Kimlar pedagogik faoliyat bilan shug, lab1-4.t.x, 1-Mustaqil ta'lim, 7-mavzu, openstack O`ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLITEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI
"Kompyuter injiniring" fakulteti "Kompyuter tizimlari" kafedrasi "Mashinali o’qitishga kirish” fanidan
MUSTAQIL ISH-№1
Bajardi: KI 21_01-guruh talabasi: Siddiqova N. Qabul qildi: Kubayev.S.T
SAMARQAND – 2024
Mavzu: Mashinali o’qitishning turli sohalarda qo’llanilishi.
Reja:
1. Kirish
2. Mashinali o‘qitish ma’nosi.
3. Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari
4. Mashinali o’qitishning sun’iy intellektda qo’llanilishi.
5. Mashinali o’qitishning amaliy sohalari tahlili
Tayanch iboralar. Obyekt, qaror qabul qiluvchi qoida, belgilar tizimi, mashinali o‘qitish, obyektlarni tanib olish, mantiqiy, uzluksiz, ehtimolli, nominal, intellekt (intelligence), sun'iy intellekt (artificial intelligence), sun'iy intellekt tizimi (artificial intelligence system), algoritm (algorithm), DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, SHRDLU, LUNAR, PLANNER, Prolog (Prologue), ekspert tizim (expert system).
1. Kirish
Mashinali o’qitish jarayonini boshlash uchun avval kompyuterga ma'lumotlar to'plamini (dastlabki ma'lumotlarning bir qismini) yuklab olishingiz kerak va bu algoritm so'rovlarni qayta ishlashni o'rgatadi. Masalan, itlar va mushuklarning rasmlari bo'lishi mumkin va bunda ularning kimga tegishli ekanliklari oldindan berilgan bo’lishi mumkin. Mashinali o’'qitish jarayonidan so'ng dasturning o'zi it va mushuklarni yangi rasmlarda tegsiz taniy oladi. Bashoratlar chiqarilgandan so'ng o'qitish jarayoni davom etadi, biz dastur tomonidan qancha ko'p ma'lumotlarni tahlil qilsak, u kerakli tasvirlarni shunchalik aniqroq taniydi.
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.
|
| |
