MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT
AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
FARG'ONA FILIALI 610-20 guruh talabasi
Nomonov Islomjonning
Mashinali o’qitish fanidan tayyorlagan Mustaqil ishi
1.1 Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari.
Mashinali o'rganish bu kompyuterlar o'rganadigan va odamlar singari harakat
qiladigan bilimdir. Vaqt o'tishi bilan, o'zingizning haqiqatingizni kuzatish shaklida
ma'lumotlarni taqdim etish orqali buni yaxshilashni o'rganing ».
Yuqoridagi ta'rif Machine Learning-ning asosiy maqsadi. Ushbu maqolaning
maqsadi Machine Learning qanday ishlashi haqida tushuncha berishdir.
Har qanday kontseptsiyada bo'lgani kabi, kim bilan gaplashayotganingizga
qarab, Machine Learning biroz boshqacha ta'rifga ega bo'lishi mumkin. To'rt amaliy
ta'rif:
1.
"Mashinada o'qitishning eng oddiy shakli - bu ma'lumotlarni tahlil qilish,
undan o'rganish va keyin dunyodagi har qanday narsa haqida bashorat qilish uchun
algoritmlardan foydalanish amaliyoti." - Nvidia
2.
"Mashinali o'qitish - bu kompyuterlarni aniq dasturlashtirilmagan holda
ishlashga oid fan". - Stenford
3.
"Mashinada o'qitish qoidalarga asoslangan dasturlashga tayanmasdan
ma'lumotlardan o'rganish mumkin bo'lgan algoritmlarga asoslangan." - McKinsey &
Co.
4.
Machine Learning savolga javob berishga harakat qilib, tajriba orqali
avtomatik ravishda takomillashadigan kompyuter tizimlarini qanday qurishimiz
mumkin va barcha o'quv jarayonlarini boshqaradigan asosiy qonunlar qanday? -
Karnegi Mellon universiteti
Mashinani o'rganish uchun turli xil algoritmlar mavjud. Har kuni yuzlab nashrlar
chop etiladi. Ular odatda tomonidan guruhlanadi o'quv uslubi (nazorat ostida
o'rganish, nazoratdan o'tkazilmaydigan o'rganish, yarim tekshiruvdan o'tish) yoki
undan foydalanish shakl yoki funktsiya bo'yicha shartnomalar (masalan, tasniflash,
regressiya, qarorlar daraxti, klasterlash, chuqur o'rganish va hk). O'quv uslubi yoki
funktsiyasidan qat'i nazar, barcha kombinatsiyalar quyidagilardan iborat:
●
Taklif (bir tasniflovchi yoki kompyuter tushunadigan til)
●
Baholash (ob'ektiv / skoring funktsiyasi sifatida ham tanilgan)
●
Optimallashtirish (qidirish uslubi, odatda eng yaxshi balli tasniflovchi,
off-the-shelf va maxsus optimallash usullari qo'llaniladi)
Machine
Learning
algoritmlarining
asosiy
maqsadi
bundan
oldin
umumlashtirish, ya'ni ilgari hech qachon taqdim qilinmagan ma'lumotlarni
muvaffaqiyatli talqin qilishdir.
Mashinalarni oqitishning turli usullari mavjud. sun'iy nerv tarmoqlari qatlamlari
ichiga oddiy qaror daraxt Klaster foydalanish (ikkinchi chuqur o'rganish uchun yo'l
bergan).
Ko'pincha eng yaxshi o'rganish algoritmini tanlashga diqqat qaratilgan bo'lsa-da,
tadqiqotchilar eng qiziqarli savollarning ayrimlari Mashinani o'rganish uchun mavjud
bo'lgan algoritmlarga javob bermaganligini aniqladilar.
Muhimi, Mashinani o'rganish faqatgina avtomatlashtirish emas. Agar shunday
deb o'ylayotgan bo'lsangiz, albatta, sizga taqdim etadigan qimmatbaho tushuncha va
imkoniyatlarni sog'inasiz.
O'rganadigan mashinalar foydalidir, chunki barcha qayta ishlash kuchlari bilan
ular katta ma'lumotlarning namunalarini tezroq topa oladilar. Aks holda bu qismlar
odamlar tomonidan o'tkazib yuborilgan bo'lar edi. Mashinada o'rganish - bu
muammolarni hal qilishni yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan vosita. U
kasalliklarni aniqlash va global iqlim o'zgarishiga qarshi echimlarni topish kabi turli
xil muammolar bo'yicha asosli xulosalar chiqarishi mumkin.
Do'stlaringiz bilan baham: |