Ma’lumotlarning intellektual tahlili fanidan yakuniy nazoratda tushadigan savollar mazmunini akslantirgan savollar banki

Yo'qotmasdan siqish: Kodlash usullari (Run Length Encoding) oddiy va minimal ma'lumotlar hajmini kamaytirish imkonini beradi. Ma'lumotni yo'qotmasdan siqish siqilgan ma'lumotlardan aniq asl ma'lumotlarni tiklash uchun algoritmlardan foydalanadi.

Yo'qotilgan siqilish: Yo'qotilgan ma'lumotlarni siqishda siqilgan ma'lumotlar asl ma'lumotlardan farq qilishi mumkin, ammo ulardan ma'lumot olish uchun etarlicha foydalidir. Misol uchun, JPEG tasvir formati yo'qolgan siqilishdir, lekin biz asl tasvirga ekvivalent ma'noni topishimiz mumkin. Discrete Wavelet transform texnikasi PCA (asosiy komponent tahlili) kabi usullar bu siqilishga misoldir.

43	Chiziqli regressiyaning ma’lumotlarning intellektual tahlili masalalaridagi o’rni.
	Chiziqli regressiya maqsadli (bog'liq) o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni eng yaxshi mos keladigan to'g'ri chiziq yordamida shakllantiradi. Nomidan ko'rinib turibdiki, maqsadli o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasida to'g'ri chiziq qurish orqali ma'lumotlarni qidirishda chiziqli regressiya . Bu tenglama bilan ifodalanadi: Y = a + b*X + e , Bu erda a - kesishma, b - regressiya chizig'ining qiyaligi va e - xato. X va Y mos ravishda bashorat qiluvchi va maqsadli o'zgaruvchilardir. Agar X bir nechta o'zgaruvchilardan (yoki xususiyatlardan) iborat bo'lsa, u ko'p chiziqli regressiya deb ataladi. Eng mos chiziqqa eng kichik kvadrat usuli yordamida erishiladi. Bu usul ma'lumotlar nuqtalarining har biridan regressiya chizig'igacha bo'lgan og'ishlar kvadratlari yig'indisini minimallashtiradi. Bu erda salbiy va ijobiy masofalar bekor qilinmaydi, chunki barcha og'ishlar kvadratga teng. Ma'lumotlar qazib olishda chiziqli regressiya ostida oddiy regressiya va ko'p regressiya deb nomlangan bo'linmalar ham mavjud . Oddiy chiziqli regressiya - bu yagona bashorat qiluvchi o'zgaruvchi ma'lum bo'lgan joyda. Biroq, ko'pgina real vaziyatlarda, bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar soni birdan ortiq bo'ladi, shuning uchun bir nechta Regression ma'lumotlarni yig'ish oddiydan ko'ra ko'proq qo'llaniladi.
44	Mashinani o’qitish tushunchasiga ma’lumotlarning intellektual tahlili orqali tariflab bering.
	Mashinani o'rganish - bu sun'iy intellektning kichik sohasi bo'lib, u keng ma'noda mashinaning aqlli inson xatti-harakatlariga taqlid qilish qobiliyati sifatida tavsiflanadi. Sun'iy intellekt tizimlari murakkab vazifalarni odamlarning muammolarni hal qilish usuliga o'xshash tarzda bajarish uchun ishlatiladi. Undan tashqari Mashinani o’rganishni quyidagi tarifini ham ko’rishimiz mumkin