7-Ma’ruza. Mashinali o’qitish algoritmlari Reja

Tasvirni tanib oluvchi dastur 
 
Mashinali o’qitish 
O’qitish masalasi 
X- obyektlar to’plami 
Y- javoblar to’plami 
y:X->Y no’malum bog’liqlik esa target function(maqsad funksiya)
deyiladi. 
Berilgan: 
{x1, . . . , xℓ } X 
— o’qtiluvchi to’plam(training sample) 
yi = y (xi ), i = 1, . . . , ℓ 
— ma’lum javoblar 
Demak o’qitish masalasi deganda a : X → Y moslikni xal qilivchi algori
tmga 

---

aytiladi (decision function). 
 
 
 
Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari 
•
Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli bo’lishiga qaramasdan 
quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: 
•
Muammoni aniqlash. 
•
Ma’lumotlarni tayyorlash. 
•
Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash). 
•
Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish. 
•
Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish. 
Mashinali o’qitish turlari 
Supervised learning 
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq 
bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Bunday turdagi o’qitish usullariga Regressiya va 
Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin. 

---

Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud 
bo’lishi nazarda tutiladi. 

 
Modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi 
va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va 
qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi. 
O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan 
foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi. 
7.1-rasm. Supervised learning ning turlari 

---

7.2-rasm. Supervised learning ning sinflashtirish masalasiga misol