Mashinali o’qitish turlari - Педагогика - Презентации

Информация о документе

Цена	3000UZS
Размер	1.1MB
Покупки	0
Дата загрузки	13 Декабрь 2024
Расширение	pptx
Раздел	Презентации
Предмет	Педагогика

Mashinali o’qitish turlari

Купить

Mashinali o’qitish turlari Reja 1. Mashinali o’qitish usullarining turlari 2. Mashinali o’qitish jarayoni 3. Mashinali o’qitishda yangi tendensiyalar

Mashinali o’qitish usullarining turlari Mashinalarni o’qitish (yoki Machine Learning) — bu kompyuter tizimlarining ma’lumotlardan o’rganish va shu asosda qarorlar qabul qilish, bashoratlar qilish yoki o’z harakatlarini optimallashtirish imkoniyatini beradigan sun’iy intellektning bir bo’limidir. Mashinalarni o’qitish tizimi kompyuterga aniq dasturlash talab qilinmasdan, ma’lumotlar asosida o’zini o’rgatib, masalalarni yechishga yordam beradi. Asosiy printsip: Mashinalarni o’qitishning asosiy g’oyasi — tizimni o’qitish jarayonida ma’lumotlarni tahlil qilib, ulardan qandaydir naqsh yoki qoidalarni aniqlash va keyin o’z xatti-harakatlarini optimallashtirishdir. Bu jarayon orqali kompyuter yangi vazifalarni bajarishda yoki ma’lumotlar bilan ishlashda insonning aniq ko’rsatmalarisiz samarali bo

O’qitish usullarining turlari Mashinalarni o’qitish usullari asosan uchta asosiy turga bo’linadi: Nazorat ostida o’qitish Yarim nazoratsiz o’qitish Nazoratsiz o’qitish Kuchaytirilga n o’qitish

Nazorat ostida o’qitish Bu usulda modelga kirish ma’lumotlari (input) va ularga tegishli chiqish ma’lumotlari (output) birgalikda taqdim etiladi. Model ma’lumotlar asosida o’zini to’g’ri javoblarni berishga o’rgatadi. O’qitish jarayonida model xatoliklarni kamaytirishga harakat qiladi. Misollar: Klassifikatsiya (rasmlar yoki matnni toifalash), regresiya (qiymat bashorat qilish). Usullar: Liniyali regresiya, qaror daraxtlari, neyron tarmoqlar, SVM (Support Vector Machine). Nazoratsiz o’qitish Nazoratsiz o’qitishda modelga faqat kirish ma’lumotlari taqdim etiladi, chiqish ma’lumotlari yo’q. Bu usul ma’lumotlar ichidagi yashirin tuzilishlarni yoki naqshlarni o’rganishga qaratilgan. Misollar: Klasterlash (ma’lumotlarni guruhlarga ajratish), o’lchamni kamaytirish (dimensionality reduction). Usu

Mashinali o’qitish jarayoni Kompyuter tizimiga o’rganish va qarorlar qabul qilish qobiliyatini berish uchun ma’lumotlarni ishlatishning bosqichma- bosqich jarayonidir. Bu jarayonni o’rganishning asosiy maqsadi, modelga kirish ma’lumotlaridan qanday qilib foydali naqshlar yoki qoidalarni aniqlashni o’rgatishdir, shundan so’ng yangi va ko’rilmagan ma’lumotlarga asoslangan to’g’ri qarorlar chiqarish mumkin bo’ladi.

Mashinalarni o’qitish jarayoni bosqichlari 1 Ma’lumotlarni yig’ish va tayyorlash 2 Modelni tanlash 3 Modelni o’qitish 4 Modelni sinovdan o’tkazish va baholash 5 Modelni optimallashtirish va tanlash 6 Modelni joylashtirish 7 Modelni yangilash

Купить