Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali 610-20 guruh talabasi Nomonov Islomjonning Mashinali o’qitish fanidan tayyorlagan Mustaqil ishi

Mavzu: Mashinani o’rganish turlari. Mashinani o’rganish jarayonining 
umumiy bosqichlari. 
1. Mashinali o’qitishning turlari. 
2. Mashinali o'qitish uchun asosiy algoritmlar 
3. Mashinali oqitish uchun instrumental vositalar
Mashinali
o
'
qitishga
birinchi tarifni 1959-yilda amerikalik informatik Artur 
Samuel bergan. U sun'iy intellekt elementlariga ega bo'lgan shashka o'yini, dunyoda 
birinchi o'zi o'rganadigan dasturni yaratgan. Deep learning(chuqur 
o
'
qitish
) - yanada 
murakkab 
va 
yanada 
mustaqil 
bo'lgan 
o'zi 
o'qidigan 
dasturlar 
yaratadigan 
mashinali
o
'
qitish
turi. ... Deep learningda esa, tizim o'zi o'z 
funksiyalarini loyihalaydi, ko'p darajali hisob-kitoblar amalga oshiradi va atrof-
muhit 
haqida
xulosalar qiladi. Odatda chuqur 
o
'
qitishni
neyron tarmoqlarga tadbiq 
qilishadi. Bu texnologiya asosan rasmlarni qayta ishlashda, nutqni tanishda, 
neyromashina tarjima, farmatsevtikadagi hisoblashlarda va boshqa zamonaviy 
texnologiyalarda qo'llaniladi. 
1.1.
 
Mashinali o’qitishning turlari 
MO’ning uchta turini ko'rib chiqamiz
●
o’qituvchili o‘qitish (boshqariladigan), 
●
o’qituvchisiz o‘qitish (nazoratsiz yoki o'z-o'zidan)
●
chuqur (mustaxkam) o‘qitish.
Biz ular orasidagi tub farqlarni bilib olamiz va kontseptual misollarga 
asoslanib, ular amaliy qo'llanilislhini aniqlaydigan intuitiv tushunchalarni 
rivojlantiramiz 
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning)
- bu mashinani o’qitish 
usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish 
amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun 
modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. 
Oʻqituvchisiz MO’Tlarda
faqat 
OT va ularning BT berilgan boʻlib, obyektlarning qaysi sinfga qarashli ekanligi 
berilmaydi. Bunday tizimlar koʻp hollarda taksonomik tizimlar deyiladi, ya’ni 
taksonlarga qarab, obyektlar sun’iy ravishda sinflarga ajratiladi. 
Chuqur o’qitish
- bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan 
obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi 
va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir.
 

---

Chuqur o’qitish
– bu ko'p pog’onali taqdimotni o'rganishga asoslangan 
mashinali o'qitish algoritmlari to'plamidir. Bir nechta taqdimot pog’nalari 
abstraktsiyaning bir nechta pog’onasini anglatadi.