2-Mavzu. Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish uchun instrumental vositalar Reja

2-Mavzu. Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish uchun instrumental vositalar


Reja:

1. Mashinali o’qitish tizim (MOT')larini sinflashtirish.

2. Mashinali o‘qitishning (MO’) turlari.
3. Mashinali o'qitish modellari uchun asosiy algoritmlar
4. Mashinali oqitish (MO’) uchun kerakli instrumental vositalar
(Octave/ Matlab/Python/) taҳlili va imkoniyatlari bilan tanishish.


Tayanch iboralar. Sinflashtirish, mashinali o’qitish, murakkab mashinali o’qitish, bir pog’anali mashinali o’qitish va ko’p pog’onali mashinali o’qitish, nisbiy o’lchash, aprior alfavit, etalonsiz tizimlar, etalonli tizimlar, taksonlar, determinallashgan tizimlar, ehtimolli tizimlar, mantiqiy tizimlar, strukturali tizimlar, kombinatsiyalashgan tizimlar, obyektlarni tanib olish, o‘qituvchili o’qitish, o‘qituvchisiz o’qitish, chuqur o’qitish, regressiya, klasterlash, model, testlash, qaror qabul qiluvchi qoida, matritsa, operator, Octave, Matlab, Python, Pandas, NumPy, SciPy, Anaconda, PyCharm, Scikit-learn, Matplotlib, Theano, Keras.

1. Mashinali o’qitish tizim(MOT')larini sinflashtirish

Sinflashtirish - bu obyektlarni ularning umumiy xossalari asosida sinflarga boʻlish.

MO’Tni turlarga boʻlishda quyidagi tamoyillarga asoslanamiz [30,43]:
1. Obyektlarni tavsiflovchi ma’lumotlarning bir jinsli ekanligi;
2. Ma’lumotlarni tajriba yoʻli (aposterior) bilan olish usullariga asosan;
3. Oldindan (aprior) berilgan ma’lumotlarga asosan;
4. Tanib olishda ishlatiladigan belgilar xarakteriga asosan.
Bu tamoyillarni birma-bir koʻrib chiqamiz:

1. 
   Bu tamoyilda belgilarning fizik tabiati bir jinsli yoki koʻp jinsli ekanligi e’tiborga olinadi. Bu boʻyicha MO’T oddiy va murakkab tizimlarga boʻlinadi. Oddiy MO’Tlar belgilar fizik tabiati boʻyicha bir xilligi bilan xarakterlanadi. Masalan, telefon avtomatlarida ishlatiladigan tangalar va metrodagi avtomatlarda ishlatiladigan “jeton” larda faqat ogʻirlik belgisi e’tiborga olinadi. Qulflarni ochish uchun kalitlarning geometrik oʻlchovi hisobga olinadi. Tushunarliki, oddiy MO’Tda kompyuterdan foydalanish shart emas. Bunda oddiy mexanik yoki elektromexanik qurilmalardan foydalansa boʻladi.
   

Murakkab MO’Tlar belgilarning fizik bir xilli emasligi bilan xarakterlanadi. Masalan, samolyotlarni xarakterlovchi belgilar:

• 
  ekipajlar soni;
  
• 
  uchish balandligi;
  
• 
  samolyot vazni;
  
• 
  geometrik oʻlchovlari va h. k.
  

Xuddi shuningdek, tibbiy tashxis masalalarida:

• 
  harorat;
  
• 
  qon tahlili ma’lumotlari;
  
• 
  bosim;
  
• 
  kardiagrammalar va h. k.
  

Haqiqatdan, oddiylik ham, vaqt ham ustun turadi. Lekin, hamma vaqt ham biz amaliy masalalarni yechishda oddiy tizimlardan foydalana olmaymiz. Kriminalistika masalalarida guvohlar bergan soʻzlar yordamida jinoyatchining tasvirini chizish bilan qulfni ochadigan kalitni taqqoslab boʻlmaydi.
2. Sinflashtirishning ikkinchi tamoyili boʻyicha MO’T bir pogʻonali va koʻp pogʻonali tizimlarga boʻlinadi. 2.1-rasmda bir pogʻonali va 2.2-rasmda koʻp pogʻonali MO’T keltirilgan.

Qaror qabul qilish.

2.1-rasm.
Bu yerda:
- W-noma’lum obyektlar;
- MO’ABT - mashinali o’qitishni avtomatik boshqaruvchi tizim;
- AM - sinflar haqidagi aprior ma’lumotlar;
- SA - sinflashtirish algoritmi;
- I₁, I₂, … I_n -belgilar alfaviti;
- x₁₁, x₁₁,.., x_1k ; x₂₁, x₂₂,…, x_2p ; ….; x_n1, x_n1,…, x_nr - I₁, I₂, … I_n belgilarning
obyektlardagi qiymatlari.
Shunday qilib:

• 
  bir pogʻonali MO’Tlarda belgilar haqidagi ma’lumotlar oʻrganilayotgan obyektlardan toʻgʻridan-toʻgʻri oʻlchash natijasida olinadi;
  
• 
  koʻp pogʻonali MO’Tlarda belgilar haqidagi ma’lumotlar oʻrganilayotgan obyektlardan nisbiy oʻlchash natijasida olinadi.
  
• 
  

Qaror qabul qilish.

2.2 - rasm.
Bu yerda A, B, C ,D - keyingi pogonada hosil qilingan belgilar.
3. Sinflashtirishning uchinchi tamoyili boʻyicha sinflarning aprior roʻyxatini aniqlash uchun oldindan berilgan ma’lumotlar yetarlimi yoki yetarli emasligi e’tiborga olinadi. Shuningdek, obyektlarning boshlangʻich xossalarini qayta ishlash natijasida sinflarga xos boʻlgan belgilar roʻyxatini hosil qilish va bu belgilar tizimi (BT) yordamida MO’Tni qurishdan iborat. Shunga mos ravishda MO’T etalonsiz tizimlar, etalonli tizimlarga boʻlinadi.
Etalonsiz tizimlarni qurish uchun boshlangʻich aprior ma’lumotlar toʻliq berilmaydi.
Etalonli tizimlarda boshlangʻich aprior ma’lumotlar toʻliq beriladi. Bu tizimlarda boshlangʻich ma’lumotlar obyektlar tanlovi shaklida berilgan boʻlib, ular sinflarga taqsimlangan boʻladi:

Obyektlarni oʻrganish jarayonida BTga mos keluvchi ajratuvchi funksiya hosil qilinadi.
Oʻqituvchili MO’T 2.3-rasmda keltirilgan. Rasmdagi shtrixli chiziqlar obyektlarni oʻrganish va tanib olish jarayonidagi oʻzaro bogʻliqlikni koʻrsatadi.

Qaror qabul qilish.
2.3 - rasm.
Bunda:
- TQ-texnik qurilma;
- AFQA - ajratuvchi funksiyani qurish algoritmi;
- MO’ABT - mashinali o’qitishni avtomatik boshqaruvchi tizim;
- OʻO - oʻrganilayotgan obyektlar;
- Oʻ- oʻqituvchi.
O’qituvchisiz (oʻzini-oʻzi oʻrganuvchi) tizimlar taksonlar deb ham ataladi.
Oʻqituvchisiz (oʻzini-oʻzi) MO’Tlarning oʻqituvchili MO’Tlardan farqi shundan iboratki, bu tizimlarda sinflar roʻyxati berilmagan boʻladi. Faqat OT va belgilar roʻyxati berilgan boʻladi. Obyektlarni oʻrganish jarayonida sinflar hosil qilinadi va muhim BT quriladi. Oʻqituvchisiz MO’Tlar 2.4-rasmda keltirilgan.

Qaror qabul qilish.

2.4 - rasm.
Bu yerda:
- SHQA-sinflarni hosil qiluvchi algoritm;
- OʻOʻTOO-oʻzini-oʻzi tanib oluvchi obyektlar;
- SQ-sinflashtirish qoidasi.
4. MO’Tlarni sinflashtirishning toʻrtinchi tamoyili - obyektlarni tanib olishni MO’da belgilar haqidagi ma’lumotlarning tiplarini oʻrganishdan iborat.
MO’T belgilar haqidagi ma’lumotlar tipiga qarab determinalli, ehtimolli, mantiqiy, strukturali (lingvistikali) va kombinatsiyalashgan tizimlarga boʻlinadi.
MO’Tni sinflashtirish 2.5-rasmda keltirilgan.



2.5-rasm. MO’Tni sinflashtirish.
Bu tizimlarni birma-bir qarab chiqamiz.
MO’ning determinallashgan tizimlarida obyektlarni tanib olish masalalarini yechishda geometrik oʻxshashlik oʻlchovlaridan foydalaniladi. Sinflarni tavsiflash usuli sifatida sinflarda joylashgan barcha obyektlarning koordinatalari ishlatiladi.
MO’ning ehtimolli tizimlarida obyektlarni tanib olish masalalarini yechishda ehtimolli oʻxshashlik oʻlchovlaridan foydalaniladi va belgilar bilan sinflar orasidagi bogʻliqlik e’tiborga olinadi.
MO’ning mantiqiy tizimlarda belgilar sifatida mantiqiy qiymatlar qaraladi va bu belgilar asosida mulohazalar tuziladi. Bu mulohazalar Bul tenglamalar tizimi koʻrinishida ifodalangan boʻlib, oʻzgaruvchilar sifatida belgilar va noma’lum qiymatlar sinflar deb qaraladi.
MO’ning strukturali tizimlarda tanib olish masalasining yechish usuli sifatida obyektlarni tavsiflovchi soʻzlarning grammatik tahlili qaraladi. Sinflar sifatida obyektlarni tavsiflovchi soʻzlarning toʻplami qaraladi.
MO’ning kombinatsiyalashgan tizimlarda tanib olish masalasining yechish
usuli sifatida maxsus baholarni hisoblash usullari nazarda tutiladi. Sinflarni tashkil etuvchi obyektlar aralash belgilardan, ya’ni determinalli, strukturali, ehtimolli va mantiqiy belgilardan iborat boʻladi.

2. Mashinali o‘qitish(MO’)ning turlari

Mashinali o‘qitish quyidagi masalalarni echishda qo’llaniladi:

• 
  sinflashtirish;
  
• 
  haqiqiy javobni berish (regressiya);
  
• 
  bashoratlsh;
  
• 
  tartiblash;
  
• 
  filtrlash;
  
• 
  muhim ko’rsatkichlarni topish;
  
• 
  ko’rsatmalar berish va boshqalar.
  

Misol.