Reja: Mashinali o’qitish tizim (mot')larini sinflashtirish



Download 1,52 Mb.
bet3/10
Sana20.03.2022
Hajmi1,52 Mb.
#502261
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
Bog'liq
2-Maruza (Prezentatsiya)

Klasterlash usullari:
    • Ierarxik klasterlash (Hierarchical clustering);
    • K-klasterlash vositasi (K-means clustering);
    • K eng yaqin qo'shnilar (K-NN (k nearest neighbors));
    • Asosiy tarkibiy qismlarni tahlil qilish (Principal Component Analysis);
    • Bitta qiymat bo'yicha parchalanish (Singular Value Decomposition);
    • Komponentlarning mustaqil tahlili (Independent Component Analysis).

2.16-rasm.
Chuqur o’qitish asosan neyron tarmoqlari asosida amalga oshiriladi va bunda quriladigan neyron tarmog’i xususiyatlari va o’qitish jarayoni muhim hisoblanadi hamda neyron tarmog’i aniqligini oshirishga xizmat qiladi.

Chuqur o’qtitishda quyidagi mashinani o’qitish usullaridan foydalaniladi:
  • regressiya - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model doimiy qiymatlar qabul qiladi
  • sinflashtirish - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik haqidagi qiymat qabul qiladi
  • klasterlash (Segmentlash) - o’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida model oxshash xususiyatlarni aniqlashga oid qiymatlarni hisoblaydi.

2.18-rasm. Chuqur o’qtitish
2.19-rasm. Chuqur o’qtitish bosqichlari.
Ma’lumotlar nishoni (Data label)ning - ko'pincha zamonaviy AI modellari "nazorat ostida o'rganish“ - o’qituvchili o’qitish orqali o'qitiladi. Bu shuni anglatadiki, odamlar katta hajmdagi va xatolarga olib keladishi mumkin bo'lgan asosiy ma'lumotlarni belgilashi va toifalashlari kerak.
O’qitish uchun katta ma'lumotlar to'plamlari (Obtain huge training datasets) - CNN kabi chuqur o’qitish usullari ba'zi hollarda tibbiyot va boshqa sohalardagi mutaxassislarning bilimlariga mos ishlaydi. Hozirgi vaqtda mashina o'qitish jarayoni nafaqat ma’lumotar aniq bo’lishini, balki yetarlicha keng va universal bo'lgan o'quv ma'lumot to'plamlarini talab qiladi.

Download 1,52 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish