Axborot texnologiyalari, tarmoqlar va telekommunikatsiyalar

O‘qituvchi yordamida o‘qitish (Supervised learning) 
- Bu ma’lumotlarni 
tasniflash yoki natijalarni aniq bashorat qilish uchun algoritmlarni o‘rgatish uchun 
etiketli ma’lumotlar to‘plami hisoblanadi. Kirish ma’lumotlari modelga 
kiritilganligi sababli, model mos ravishda o‘qitgunga qadar uning vaznlarini 
moslashtiradi va bu o‘zaro tekshirish jarayonining bir qismi sifatida sodir 
bo‘ladi[4]. Bu o‘qitish asosan spamni elektron pochtalarda alohida papkada 
tasniflash kabi turli xil real muammolarni hal qilishda yordam beradi. Bu o‘qitish 
ma’lumotlarni saralab olishda ikkita masala turiga ajratish mumkin - tasniflash va 
regressiya. 
Regressiya masalasi 
- bu turli xil xususiyatlarga ega bo‘lgan obyektlar 
namunasiga asoslangan prognoz. Chiqarilgan mahsulot haqiqiy songa ega 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
384 
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. 
Tasniflashning 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 va shu kabilardir. 
O‘qituvchisiz o‘qitish (Unsupervised learning) 
bu maʼlumotlar to‘plamini 
tahlil qilish 
va 
klasterlash 
uchun 
mashinani 
o‘qitish algoritmlaridan 
foydalanadi. Ushbu algoritmlar inson aralashuvisiz yashirin informatsiyalarni yoki 
ma’lumotlar guruhlarini topadi[1]. Axborotdagi o‘xshashlik va farqlarni aniqlash 
qobiliyati uni ma’lumotlarni tahlil qilish, o‘zaro savdo strategiyalari, mijozlarni 
segmentatsiyalash va tasvirni aniqlash uchun ideal yechimga aylantiradi. 
Ushbu o‘qitilish asosan klasterlash va o‘lchovlarni qisqartirish kabi 
vazifalarni o‘z ichiga oladi.