Machine Learning

9. Regresiya (Regression)

Mashinasozlikni o'rganishni regressiyaga ham qo'llashimiz mumkin. Faraz qilaylik, x = x1, x2, x3, ... xn kirish o'zgaruvchisi, y esa natija o'zgaruvchisi. Bunday holda, kirish parametrlari (x) asosida mahsulotni (y) ishlab chiqarish uchun biz mashinaviy o’qitish texnologiyasidan foydalanishimiz mumkin. Quyidagi kabi turli xil parametrlar o'rtasidagi munosabatni ifodalash uchun siz modeldan foydalanishingiz mumkin:

Y = g (x) bu erda g - modelning o'ziga xos xususiyatlariga bog'liq bo'lgan funktsiya.

Regressiyada biz parametrlarni optimallashtirish uchun mashinaviy o’qitish printsipidan foydalanishimiz mumkin. Taxminiy xatoni qisqartirish va eng yaqin natijani hisoblash uchun.

Shuningdek, biz funktsiyani optimallashtirish uchun Machine learning-dan foydalanishimiz mumkin. Biz yaxshiroq modelga ega bo'lish uchun kirishlarni o'zgartirishni tanlashimiz mumkin. Bu yangi va takomillashtirilgan model bilan ishlashga imkon beradi. Bu javob sirtining dizayni sifatida tanilgan.

XULOSA

Xulosa qilib aytganda, mashinaviy o’qitish - bu sun'iy intellekt sohasidagi ajoyib yutuq. Garchi bu haqda o'ylaganingizda dahshatli oqibatlarga olib keladigan bo'lsa-da, ushbu mashinaviy o'qitish ilovalari ushbu texnologiya bizning hayotimizni yaxshilashga yordam beradigan ko'plab usullardir.

Foydalanilgan adabiyotlar:

1. 
   http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=MachineLearning:%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%83%D1%80%D1%81%D0%B0
   
2. 
   https://data-flair.training/blogs/machine-learning-applications/
   
3. 
   https://data-flair.training/blogs/machine-learning-tutorial/
   
4. 
   http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
   
5. 
   https://youtu.be/GwIo3gDZCVQ