Berilganlarni intellektual tahlili, modellar va tizimlari: ishlash prinsiplari, foydalanish sohalarini tahlil qilish - Informatika va AT - Slaydlar

Dokument ma'lumotlari

Narxi	15000UZS
Hajmi	3.7MB
Xaridlar	0
Yuklab olingan sana	08 May 2025
Kengaytma	pptx
Bo'lim	Slaydlar
Fan	Informatika va AT

Sotuvchi

Abdulla Inomboyev

Ro'yxatga olish sanasi 02 May 2024

0 Sotish

Berilganlarni intellektual tahlili, modellar va tizimlari: ishlash prinsiplari, foydalanish sohalarini tahlil qilish

Sotib olish

BERILGANLARNI INTELLEKTUAL TAHLILI,
MODELLAR VA TIZIMLARI: ISHLASH
PRINSIPLARI, FOYDALANISH SOHALARINI
TAHLIL QILISH

1. Berilganlarni intellektual tahlil
2. AI modellarining turlari
3. Tizimlar va arxitektura
4. Ishlash prinsiplari
5. Ishlash prinsiplari
6. Amaliy foydalanish sohalari Taqdimot
rejasi

Berilganlarni intellektual tahlili
nima?
•
Ma’lumotlar ichida yashirin bog‘lanishlarni aniqlaydi;
•
Qaror qabul qilishda yordam beradi;
•
Ma’lumot asosida bashoratlar kiritish imkonini beradi;
•
An’anaviy statistik usullardan ko‘ra kengroq yondashuvni taklif qiladi.Intellektual tahlil (Data Mining, yoki Knowledge Discovery in Databases – KDD) — bu
katta hajmdagi ma’lumotlar bazalaridan avtomatik yoki yarim avtomatik tarzda
foydali va ilgari noma’lum bo‘lgan bilimlarni ajratib olish jarayonidir. Bu jarayon
quyidagi xususiyatlarga ega:
Masalan, internet-do‘konlarda xaridorlarning xarid qilish odatlarini tahlil
qilish orqali reklama strategiyasini shakllantirish mumkin.

Intellektual tahlil jarayoni
bosqichlari
Intellektual tahlilning muvaffaqiyatli amalga oshirilishi ma’lum bir ketma-ketlikda
bajariladigan bosqichlarga tayanadi:
•
Ma’lumotlarni yig‘ish – turli manbalardan (sensorlar, ijtimoiy tarmoqlar,
so‘rovnomalar) kerakli ma’lumotlarni yig‘ish.
•
Tozalash va tayyorlash – noto‘g‘ri, yetishmayotgan yoki keraksiz qiymatlarni
aniqlab, ularni tozalash.
•
Ma’lumotlarni transformatsiya qilish – ma’lumotlar formatini modelga
moslashtirish.
•
Model yaratish (model qurish) – statistik yoki sun’iy intellekt algoritmlari
yordamida tahlil modeli yaratish.
•
Tahlil va baholash – natijalarni tahlil qilish, foydaliligini baholash va amaliyotga
tatbiq etish.
•
Natijalardan foydalanish – chiqarilgan xulosalar asosida qaror qabul qilish yoki
tizimga avtomatik javob qaytarish.

Intellektual tahlil
modellari
Intellektual tahlil turli modellarga asoslanadi. Har bir model ma’lum maqsad va
ma’lumotlar turiga qarab tanlanadi. Asosiy modellarga quyidagilar kiradi:
•
Tasnif lash (Classification) – ma’lumotlarni oldindan belgilangan sinf larga
ajratish. Misol: elektron pochta xabarlarini “spam” yoki “oddiy” deb tasnif lash.
•
Klasterlash (Clustering) – oldindan sinf lar mavjud bo‘lmagan holatda
o‘xshashlik asosida guruhlarga ajratish. Misol: mijozlar segmentatsiyasi.
•
Assotsiatsiya qoidalari (Association rules) – ma’lumotlar orasidagi ko‘p
uchraydigan bog‘liqliklarni aniqlash. Masalan: supermarket xaridlarining
birgalikdagi tahlili.
•
Regressiya – sonli qiymatlarni bashorat qilish, masalan, uy narxini taxmin
qilish.
•
Anomaliyani aniqlash – odatdagidan farq qiluvchi, g‘ayritabiiy ma’lumotlar
aniqlanadi. Firibgarlikni aniqlashda muhim.

Tasniflash modellari
haqida
Tasniflash — bu nazoratli o‘rganish (supervised learning) usuli bo‘lib, kiruvchi
ma’lumotlar asosida ularning qaysi sinfga tegishli ekanini aniqlaydi. Dastlabki
ma’lumotlar (trening to‘plami) oldindan belgilangan sinf larga ega bo‘ladi. Ushbu usul
quyidagi algoritmlardan foydalanadi:
•
Qaror daraxtlari (Decision Trees)
•
K-eng yaqin qo‘shni (K-Nearest Neighbors, KNN)
•
Naive Bayes klassifikatori
•
Neyron tarmoqlar
•
Support Vector Machines (SVM)
Amaliy misollar:
•
Bankda kredit berish qarorini tasnif lash (to‘lov
qobiliyatiga qarab).
•
Tibbiyotda kasallik diagnostikasi.
•
Internetda foydalanuvchi xatti-harakatlarini tasnif lash.

Klasterlash – guruhlash asosida
tahlil
Klasterlash — bu nazoratsiz o‘rganish (unsupervised learning) metodlaridan bo‘lib,
ma’lumotlarni oldindan belgilangan sinf larsiz guruhlarga ajratadi. Bu usulda algoritm
o‘zi o‘xshash xususiyatli ma’lumotlarni aniqlab, ularni klasterlarga birlashtiradi.
Mashhur algoritmlar:
•
K-means – har bir nuqtani yaqin markazga
biriktiradi.
•
DBSCAN – zichlikka asoslangan klasterlash.
•
Hierarchical clustering – daraxtsimon klasterlash.
Amaliy sohalar:
•
Mijozlarni segmentatsiya qilish.
•
Hujjatlarni mavzular bo‘yicha
ajratish.
•
Genetik tahlil.

Assotsiatsiya
tahlili
Assotsiatsiya qoidalari tahlili — bu biror hodisa bilan bog‘liq bo‘lgan boshqa
hodisalarni aniqlash usuli. Bu usulda ma’lum bir element to‘plamlarining birgalikda
uchrash tezligi hisobga olinadi.
Misol: Agar mijoz non sotib olgan bo‘lsa, u yog‘ ham olgan bo‘lishi mumkin.
Mashhur algoritmlar:
•
Apriori algoritmi – qoidalarni qadam-baqadam
aniqlash orqali ishlaydi.
•
FP-Growth – tezroq ishlovchi algoritm.
Amaliy sohalar:
•
Chakana savdo (market basket analysis)
•
Internet reklama
•
Veb-sayt foydalanuvchilari xatti-harakatlarini
aniqlash

Regressiya orqali bashorat
qilish
Regressiya modellari – bu sonli natijalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Masalan,
uy narxi, havo harorati, foydalanuvchi daromadi kabi qiymatlar regressiya yordamida
aniqlanadi.
Turlari:
•
Chiziqli regressiya (Linear Regression)
•
Ko‘p omilli regressiya
•
Logistik regressiya (tasnif lash uchun)
Amaliy sohalar:
•
Moliya: aktsiyalar bahosini bashorat qilish
•
Sog‘liqni saqlash: bemor salomatligini baholash
•
Sanoat: mahsulot ishlab chiqarish hajmini
rejalashtirish

Anomaliyani
aniqlash
Anomaliyani aniqlash – bu odatiy tendensiyalardan chetga chiqqan qiymatlarni
aniqlash jarayonidir. Bunday qiymatlar muhim muammolarga ishora qilishi mumkin.
Misol uchun:
•
Kredit kartasidan noodatiy tranzaksiya — firibgarlik
alomati.
•
Sensorlardagi kuchli tebranish — texnik nosozlik belgisi.
Amaliy sohalar:
•
Statistika asosida
aniqlash
•
Neyron tarmoqlar
•
Isolation Forest algoritmi

Sun’iy intellekt vositalarining
roli
Muhim SI yo‘nalishlari
•
Mashinaviy o‘rganish (Machine Learning)
•
Chuqur o‘rganish (Deep Learning)
•
Neyron tarmoqlar (Neural Networks)Sun’iy intellekt (SI) — bu kompyuter tizimining inson aqliga o‘xshab fikrlash, o‘rganish
va qaror qabul qilish qobiliyatidir. Intellektual tahlil jarayonlarining aksariyati sun’iy
intellekt modellariga tayanadi.
SI yordamida berilganlarni chuqur tahlil qilish, murakkab qonuniyatlarni
aniqlash, inson xatosini kamaytirish mumkin.

•
Bank va moliya – kredit riskini baholash, firibgarlikni aniqlash.
•
Savdo – mijozlar xatti-harakatini tahlil qilish, sotuvni prognozlash.
•
Sog‘liqni saqlash – kasalliklarni erta aniqlash, davolash
strategiyasi.
•
Ta’lim – talabalar muvaffaqiyatini bashorat qilish.
•
Transport – yuk tashish yo‘nalishlarini optimallashtirish.
•
Sanoat – ishlab chiqarishni avtomatlashtirish.
•
Kiberxavfsizlik – tahdidlarni oldindan aniqlash. Intellektual tahlil qo‘llaniladigan
sohalar

Farqlari va
ustunliklari

Xulos
a
Berilganlarni intellektual tahlili – bu zamonaviy davrda har bir sohada
raqobatbardosh bo‘lish uchun zaruriy vosita. Uning yordamida katta hajmdagi
ma’lumotlar ichidan muhim bilimlar ajratiladi, strategik qarorlar qabul qilinadi va
samaradorlik oshiriladi. Har bir tashkilot bu texnologiyalarni o‘z faoliyatiga
integratsiya qilishi, raqamli inqilobda o‘z o‘rnini egallashi lozim.

Berilganlarni intellektual tahlili, modellar va tizimlari: ishlash prinsiplari, foydalanish sohalarini tahlil qilish

Sotib olish