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

1 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