Mashinani o‘rganishga nazariy kirish - Педагогика - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	365.5KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Педагогика

Mashinani o‘rganishga nazariy kirish

Купить

Mashinani o’rganishga nazariy kirish

Mundarija
I.NAZARIY QISM
1.1KIRISH………………………………………… 3
1.2 Mashinani o'rganish…………………5
II.AMALIY QISM
2.1 Mashina tilida kod yozish……………8
2.2 Xulosa …………………………………12
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR……….16

Mashinani o'rganish - bu dasturlash usuli bo'lib, unda kompyuterning o'zi odam
yuklagan model va ma'lumotlarga asoslangan harakatlar algoritmini yaratadi.
O'rganish naqshlarni qidirishga asoslanadi: mashinaga ko'plab misollar ko'rsatiladi
va umumiy xususiyatlarni topishga o'rgatiladi. Aytgancha, odamlar shunga
o'xshash tarzda o'rganishadi. Biz bolaga zebra nima ekanligini aytmaymiz, biz
unga fotosuratni ko'rsatamiz va uning nima ekanligini aytamiz. Agar bunday
dasturda kaptarlarning millionlab fotosuratlari ko'rsatilsa, u kaptarni boshqa
qushlardan ajratishni o'rganadi.Mashinani o’rganish bugungi kunda insoniyat
manfaatiga xizmat qiladi va ma'lumotlarni tahlil qilish, prognozlarni tuzish, biznes
jarayonlarini optimallashtirish va chizishga yordam beradi muhrlar. Ammo bu
chegara emas va insoniyat qanchalik ko'p ma'lumot to'plasa, algoritmlar shunchalik
samarali bo'ladi va ko'lami kengroq bo'ladi. Kventin ofisga kirish uchun mobil
ilovadan foydalanadi. Birinchi dastur skanerlaydi xodimning yuzi, shundan so'ng u
barmog'ini sensorga qo'yadi va dastur barmoq izini muvofiqligini tekshiradi va uni
xonaga kiritadi.
Dasturlash — kompyuterlar va boshqa mikroprotsessorli elektron mashinalar
uchun dasturlar tuzish, sinash va o zgartirish jarayonidan iborat. Odatda dasturlash ʻ
yuqori saviyali dasturlash tillari ( HTML , CSS , JS , Bootstrap , Java , C++ , Python )
vositasida amalga oshiriladi. Bu dasturlash tillarining semantikasi odam tiliga
yaqinligi tufayli dastur tuzish jarayoni ancha oson kechadi.Dasturlash 1. Elektron
mashinalarda masalalarni yechish hamda ularda har xil aqliy mehnat turlarini
bajarish nazariyasi va usullarini ishlab chiqish bilan shug ullanadigan fan;
ʻ
algoritmlar nazariyasining amaliy bo limi; insonning mashina bilan aloqa qilish
ʻ
vositasi. Asosiy vazifalaridan biri elektron mashinalar uchun programma (dastur)
tuzish usullari, ularni tekshirish va takomillashtirishdan iborat. Yechilishi lozim
bo lgan masala algoritmi Dasturlashda „mashina tili“ga o tkaziladi.
ʻ ʻ
Dasturlash — bevosita dasturlash va avtomatik dasturlashga bo linadi. Bevosita
ʻ
Dasturlashda programmaning umumiy sxemasini ishlab chiqishdan kodlash va
mashinaga kiritishgacha bo lgan barcha ishni programmachi bajaradi. Avtomatik
ʻ
dasturlashda esa programmachi faqat programma sxemasini tuzib, uni
qisqartirilgan simvolik kurinishda yozadi, programma tuzish va uni kodlash kabi
texnikaviy ishlarni esa mashinaning o zi maxsus dasturlash programmasi
ʻ
yordamida bajaradi.
Dasturlash jarayoni, odatda, quyidagi bos-qichlarga bo linadi: masalaning
ʻ
qo yilishi; masalaning algoritmik tavsifini tuzish; masalani yuqori darajadagi
ʻ
programma tilida Dasturlash; masalani taxminiymashina tilida Dasturlash;
masalani mashina tilida Dasturlash

Dasturlash tili programmalar tuzishning asosiy vositasidir. Bu tillar konkret
mashina komandalari sistemasiga bog liq bo lmasligi va iboralar strukturasi ʻ ʻ
jihatidan umumiy xususiyatga ega bo lishi bilan boshqa tabiiy tillarga o xshab
ʻ ʻ
ketadi. Iboralar ikki turga — operatorlar hamda tavsiflarga bo linadi, ularning bir-
ʻ
biri bilan bog liqligi qavslar bilan, alohidaligi nuqtali vergul bilan ajratiladi.
ʻ
Operator tilning amal birligi bo lib, o z navbatida, o zgaruvchan kattalikka qiymat
ʻ ʻ ʻ
beruvchi operatorlar, shartga muvofiq tegishli hisoblash tarmog ini tanlovchi
ʻ
(shartli) operator va takroriy hisobni amalga oshiruvchi sikl operatorlariga
bo linadi. Tavsifda o zgaruvchan kattalik va boshqa belgilar xususiyatlari yoziladi.
ʻ ʻ
Biror xususiy masalani yechish uchun tuzilgan programmani simvolik ravishda
funksional belgilash mumkin. Bunday belgilash va tavsif birgalikda kichik
programma deb yuritiladi. Yangi programmalar tuzishda kichik programmalardan
tayyor holda foydalanish mumkin.
Matinni Tanib Olish
Ishda Kventin skanerlashi kerak kredit kartalari va qog'oz hujjatlar bilan ishlash.
Bunda unga matnni aniqlash funksiyasiga ega ilova yordam beradi.Kventin
smartfon kamerasini hujjatga qaratadi, dastur ma'lumotni o'qiydi va taniydi va uni
elektron shaklga o'tkazadi. Bu juda qulay, lekin ba'zida muvaffaqiyatsizliklar
mavjud, chunki algoritmni matnni aniq tanib olishni o'rgatish qiyin. Barcha
matnlar shrift o'lchami, sahifadagi joylashuvi, belgilar orasidagi masofa va boshqa
parametrlar bilan farqlanadi. Mashinani o'rganish modelini yaratishda buni hisobga
olish kerak. Biz ilovani yaratganimizda bunga ishonch hosil qildik naqd pul
tushumini tan olish .
Sensorlardan Olingan Ma’lumotlarni Tahlil qilish
Kventin texnologiyani yaxshi ko'radi va etakchilik qilishga harakat qiladi
sog'lom turmush tarzi hayot. U parkda sayr qilishda qadamlarni sanaydigan
va yugurish paytida yurak urishini o‘lchaydigan mobil ilovalardan
foydalanadi. Datchiklar va mashinani o'rganish yordamida ilovalar odamning
ahvolini aniqroq taxmin qiladi va Kventin velosipedga chiqqanda yoki
kardiodan kuch mashqlariga o'tganda rejimlarni almashtirishga hojat
qolmaydi.Kventinda migren bor. Qattiq bosh og'rig'i qachon kelishini taxmin

qilish uchun u yuklab oldi maxsus dastur, bu boshqa surunkali kasalliklar
uchun foydali bo'ladi. Ilova smartfondagi datchiklardan foydalangan holda
odamning holatini tahlil qiladi, ma'lumotlarni qayta ishlaydi va soqchilikni
bashorat qiladi. Agar xavf mavjud bo'lsa, dastur foydalanuvchi va uning
yaqinlariga xabar yuboradi.
Navigatsiya Yordamida
Kventin navigatorda eng foydali marshrutni tanlashiga qaramay,
tez-tez tirbandlikda qolib ketadi va kechikib qoladi. Navigatorni kameradan
foydalanishga majburlash va real vaqtda tirbandlik holatini tahlil qilish
orqali buni oldini olish mumkin. Shunday qilib, siz tirbandliklarni bashorat
qilishingiz va yo'lda xavfli daqiqalardan qochishingiz mumkin. Internet
kompaniyalari. Elektron pochta xizmatlari spamni filtrlash uchun mashinani
o'rganish algoritmlaridan foydalanadi. Ijtimoiy tarmoqlar faqat qiziqarli
yangiliklarni ko'rsatishni o'rganmoqda va "mukammal" yangiliklar lentasini
yaratishga harakat qilmoqda.Xavfsizlik xizmatlari. Kirish tizimlari foto yoki
biometrik ma'lumotlarni aniqlash algoritmlariga asoslanadi. Yo'l harakati
organlari huquqbuzarlarni kuzatish uchun avtomatik ma'lumotlarni qayta
ishlashdan foydalanadilar.Kiberxavfsizlik kompaniyalari mashinani
o'rganishdan foydalangan holda mobil qurilmalarni buzishdan himoya qilish
tizimlarini ishlab chiqmoqda. Ajoyib misol - Qualcomm tomonidan ishlab
chiqarilgan Snapdragon .Chakana sotuvchilar. Chakana sotuvchining mobil
ilovalari mijozlarning sodiqligini oshirib, shaxsiy xarid ro'yxatlarini yaratish
uchun mijozlar ma'lumotlarini o'rganishi mumkin. Yana bir aqlli dastur
ma'lum bir shaxsni qiziqtiradigan mahsulotlarni tavsiya qilishi
mumkin.Moliyaviy tashkilotlar. Bank ilovalari foydalanuvchilarning xatti-
harakatlarini o'rganadi va mijozning xususiyatlaridan kelib chiqqan holda
mahsulot va xizmatlarni taklif qiladi.Aqlli uylar. Mashinani o'rganishga
asoslangan dastur inson harakatlarini tahlil qiladi va o'z echimlarini taklif
qiladi. Misol uchun, tashqarida sovuq bo'lsa, choynak qaynaydi va do'stlar
domofon orqali qo'ng'iroq qilsalar, dastur pitsa buyurtma qiladi.Tibbiyot
muassasalari. Klinikalar kasalxonadan tashqarida bo'lgan bemorlarni
kuzatish imkoniyatiga ega bo'ladi. Tana va jismoniy faollik ko'rsatkichlarini
kuzatib borish, algoritm shifokor bilan uchrashishni yoki parhezga o'tishni
taklif qiladi. Agar siz algoritmni millionni ko'rsatsangiz tomografik tasvirlar
o'smalar bilan tizim saratonni erta bosqichda katta aniqlik bilan bashorat
qila oladi.
Mashina O’rganish Uchun Eng Yaxshi Dasturlash Till

2019-yil yanvar oyida IT-
loyihalarni joylashtirish va ularni birgalikda ishlab chiqish bo‘yicha xizmat
GitHub eng ko‘p reytingni e’lon qildi. mashhur tillar mashinani o'rganish
uchun ishlatiladigan dasturlash (ML). Ro yxat mualliflari ilovalari MLʻ
algoritmlaridan foydalanishini ko rsatgan omborlar soniga asoslanadi. 2018-
ʻ
yil 27-fevralda IBM Watson texnik direktori Rob High hozirda mashinani
o‘rganishning asosiy maqsadi neyron tarmoqlarni o‘qitish uchun zarur
bo‘lgan ma’lumotlar miqdorini cheklash ekanligini ta’kidladi. Oliy bu
muammoni hal qilish mumkin deb hisoblash uchun barcha asoslar bor deb
hisoblaydi. Google sun'iy intellekt (AI) texnologiyalari rahbari Jon
Giannandrea uning kompaniyasi ham bu muammo bilan band ekanligini
ta'kidlaganidek, hamkasblari uning fikriga qo'shilishmoqda.Qoida tariqasida,
mashinani o'rganish modellari neyron tarmoqning aniqligini ta'minlash
uchun katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydi, ammo ko'plab sohalarda
katta asoslar ma'lumotlar shunchaki mavjud emas.Biroq, Xui bu muammoni
hal qilish mumkin deb hisoblaydi, chunki inson miyasi u bilan kurashishni
o'rgangan. Biror kishi yangi vazifaga duch kelganda, shunga o'xshash
vaziyatlarda to'plangan harakatlar tajribasidan foydalaniladi. Bu High-dan
foydalanishni taklif qiladigan kontekstli fikrlash. Transfer o'rganish
texnologiyasi ham bunga yordam berishi mumkin, ya'ni allaqachon o'qitilgan
AI modelini olish va uning ma'lumotlaridan boshqa neyron tarmoqni o'qitish
uchun foydalanish qobiliyati, buning uchun ma'lumotlar sezilarli darajada
kam.Biroq, mashinani o'rganish bilan bog'liq muammolar, ayniqsa, tabiiy
nutqqa kelganda, bu bilan cheklanmaydi.
Yuqori eslatmalar AI bu jihatlarni antropomorfik shaklda aks
ettirishi shart emas, lekin qandaydir javob signallari, masalan, vizual
signallar kelishi kerak. Shu bilan birga, ko'pchilik AIlar birinchi navbatda
savollarning mohiyatini tushunishlari va kontekstda harakat qilishni
o'rganishlari kerak, ayniqsa bu savolning oldingi savollarga qanday aloqasi
bor.Bu keyingi masalaga ishora qiladi. Hozirda qo'llanilayotgan mashinani
o'rganish modellarining ko'pchiligi o'ziga xos xususiyatga ega, chunki ular
o'rganilgan ma'lumotlar cheklangan. Ushbu tarafkashlikka kelsak, Xay ikkita
jihatni ta'kidlaydi.Misol sifatida Xay IBM va Sloan Kettering saraton
markazi o'rtasidagi qo'shma loyihani keltirdi. Ular eng yaxshi onkologik
jarrohlar ishiga asoslangan AI algoritmini tayyorladilar.

Python Yordamida Mashinani O'rganishga Nazariy Kirish
Siz mashinani o'rganishni o'rganmoqchi bo'lgan Python-ni yaxshi biladigan
ma'lumot olimisiz? Mashina o'rganish sarguzashtingizni boshlash uchun eng

yaxshi kitob bu Python yordamida mashinani o'rganishga kirish: ma'lumot olimlari
uchun qo'llanma.
" Python yordamida mashinani o'rganishga kirish" kitobi yordamida:
Ma'lumot olimlari uchun qo'llanma, siz maxsus mashinani o'rganish dasturlarini
yaratish uchun turli xil foydali usullarni topasiz.Ishonchli mashinani o'rganish
dasturlarini yaratish uchun Python va Scikit-Learn paketidan foydalanish bilan
bog'liq har bir muhim qadamni ko'rib chiqasiz.
Matplotlib va NumPy kutubxonalarini chuqur o'zlashtirib olish o'rganishni
ancha osonlashtiradi.
Sci-Kit Learn, Keras Va Tensorflow Yordamida Mashinani Nazariy
O'rganish
Ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish bo'yicha eng puxta nashrlar
orasida u bilimlarga to'la. Mutaxassislar ham, yangi boshlanuvchilar ham ushbu
mavzuni ko'proq o'rganishlari tavsiya etiladi.Garchi bu kitob oz miqdordagi
nazariyani o'z ichiga olgan bo'lsa-da, u kuchli misollar bilan qo'llab-quvvatlanadi
va bu ro'yxatda o'z o'rnini beradi.Ushbu kitob turli mavzularni o'z ichiga oladi,
jumladan, mashinani o'rganish loyihalari uchun scikit-learn va neyron tarmoqlarni
yaratish va o'rgatish uchun TensorFlow.Ushbu kitobni o'qiganingizdan so'ng, siz
yanada chuqurroq o'rganish uchun yaxshi tayyorlanasiz deb o'ylaymiz chuqur
o'rganish va amaliy muammolarni hal qilish.Mashinani o'rganish landshaftini,
ayniqsa neyron tarmoqlarni ko'rib chiqing
Scikit-Learn yordamida mashinani o rganish namunasi loyihasini boshidanʻ
oxirigacha kuzatib boring.
Ansambl texnikasi, tasodifiy o'rmonlar, qaror daraxtlari va qo'llab-
quvvatlovchi vektor mashinalari kabi bir nechta o'quv modellarini ko'rib chiqing.
TensorFlow kutubxonasidan foydalangan holda neyron tarmoqlarni yarating
va o'rgating.
Tadqiq qilishda konvolyutsion tarmoqlar, takroriy tarmoqlar va chuqur
mustahkamlashni o'rganishni ko'rib chiqing. neyron tarmoq dizaynlashtirilgan.
Chuqur neyron tarmoqlarni qanday o'lchash va o'qitishni o'rganing.

Hackerlar Uchun Mashinani O'rganish
Ma'lumotlar tahliliga qiziqqan tajribali dasturchi uchun "Hackerlar uchun
mashinani o'rganish" kitobi yozilgan. Bu kontekstda xakerlar malakali
matematiklardir. Mashina haqida yaxshi tushunchaga ega bo'lgan kishi uchun bu
kitob juda yaxshi tanlovdir, chunki uning asosiy qismi R tilidagi ma'lumotlarni
tahlil qilishga qaratilgan. Kitobda qo'shimcha ravishda ilg'or R yordamida
ma'lumotlarni qanday boshqarish mumkinligi ko'rib chiqiladi.
Tegishli voqea hikoyalarining kiritilishi, mashinani o'rganish algoritmlarini
qo'llash qiymatini ta'kidlaydi, "Hackerlar uchun Machine Learning" kitobining eng
muhim savdo nuqtasi bo'lishi mumkin.
Kitobda uning matematik nazariyasiga chuqurroq kirishdan ko'ra, mashinani
o'rganishni sodda va tezroq qilish uchun ko'plab real misollar keltirilgan.
E-pochtaning spam ekanligini aniqlash uchun uning mazmunini tahlil
qiladigan sodda Bayes klassifikatorini yarating.
Chiziqli regressiya yordamida 1,000 ta eng yaxshi veb-saytlar uchun sahifa
ko'rishlar sonini bashorat qilish
Oddiy harf shifrini buzishga urinib, optimallashtirish usullarini o'rganing.
Python Machine Learning kitobi mashinani o'rganish asoslarini hamda uning
raqamli domendagi ahamiyatini tushuntiradi. Bu yangi boshlanuvchilar uchun
mashinani o'rganish kitobidir.Kitobda qo'shimcha ravishda mashinani
o'rganishning ko'plab kichik sohalari va ilovalari yoritilgan. Python dasturlash
tamoyillari va bepul va ochiq kodli dasturlash tilini qanday boshlash kerakligi
Python Machine Learning kitobida ham yoritilgan.
Mashinani o'rganish kitobini tugatgandan so'ng, siz Python kodlash
yordamida bir qator mashina o'rganish ishlarini samarali o'rnatishingiz mumkin
bo'ladi. U mashinani o'rganishning texnik nozikliklarini va ma'lumotlarni to'plash

va natijalarni baholash uchun turli xil kirish va chiqishlardan foydalanish
strategiyalarini o'rganadi.
Misollar Bilan Python Machine Learning
Mashinani o'rganish, chuqur o'rganish va ma'lumotlarni tahlil qilishning turli
usullarini tushunishga va yaratishga yordam beradigan ushbu kitob dasturlash tili
sifatida faqat Python-ga qaratilgan yagona kitobdir.U Scikit-Learn kabi turli xil
Machine Learning algoritmlarini amalga oshirish uchun bir nechta kuchli
kutubxonalarni qamrab oladi. Keyin Tensor Flow moduli sizni chuqur o'rganishni
o'rgatish uchun ishlatiladi.va nihoyat, u mashina va chuqur o'rganish yordamida
erishish mumkin bo'lgan ko'plab ma'lumotlarni tahlil qilish imkoniyatlarini
namoyish etadi.Shuningdek, u sizga yaratgan modelingiz samaradorligini oshirish
uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ko'plab texnikalarni o'rgatadi.
Python va Machine Learningni o'rganish: Yangi boshlanuvchilar uchun
qo'llanma
SVM-lardan foydalanib, daraxtlarga asoslangan algoritmlardan foydalanib,
yangiliklarning mavzularini tasniflang.
Logistik regressiya yordamida bosish tezligini bashorat qilish
Aktsiya bahosining eng yuqori standartlarini prognoz qilish uchun regressiya
algoritmlaridan foydalanish
Amaliy bashoratli modellashtirish ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash,
ma'lumotlarni bo'lish va modelni sozlash asoslarining muhim bosqichlaridan
boshlab butun bashoratli modellashtirish jarayonini o'rganadi.So'ngra ishda turli xil
an'anaviy va so'nggi regressiya va tasniflash yondashuvlarining aniq tavsiflari
taqdim etiladi, bunda asosiy e'tibor haqiqiy ma'lumotlar muammolarini ko'rsatish
va hal qilishga qaratilgan.Qo'llanma modellashtirish jarayonining barcha jihatlarini
bir nechta amaliy, real misollar bilan namoyish etadi va har bir bob jarayonning
har bir bosqichi uchun keng qamrovli R kodini o'z ichiga oladi.Ushbu ko'p
maqsadli hajm bashoratli modellar va butun modellashtirish jarayoniga kirish,
amaliyotchilar uchun ma'lumotnoma sifatida yoki ilg'or bakalavriat yoki
magistratura darajasidagi bashoratli modellashtirish kurslari uchun matn sifatida
ishlatilishi mumkin.

Mashinani O'rganish: Ehtimollik Nuqtai Nazari
Machine Learning: A Probabilistic Perspective - bu nostaljik rangli
grafikalar va biologiya, kompyuterni ko'rish, robototexnika va matnni qayta ishlash
kabi fanlardan amaliy, real misollarni o'z ichiga olgan hazilga asoslangan mashina
o'rganish kitobidir.U asosiy algoritmlar uchun tasodifiy nasr va psevdokod bilan
to'la. Mashinani o'rganish: ehtimollik nuqtai nazari, pishirish kitobi uslubida
taqdim etilgan va turli xil evristik yondashuvlarni tavsiflovchi boshqa mashina
o'rganish nashrlaridan farqli o'laroq, printsipial modelga asoslangan yondashuvga
e'tibor qaratadi.U aniq va tushunarli tarzda grafik tasvirlardan foydalangan holda
ml modellarini belgilaydi. Yagona, ehtimolli yondashuvga asoslanib, ushbu darslik
mashinani o'rganish sohasiga to'liq va mustaqil kirishni taqdim etadi.Tarkib keng
va chuqurdir, jumladan, ehtimollik, optimallashtirish va chiziqli algebra kabi
mavzular bo'yicha asosiy ma'lumot, shuningdek, shartli tasodifiy maydonlar, L1
tartibga solish va chuqur o'rganish kabi sohadagi zamonaviy yutuqlar
muhokamasi.Kitob oddiy, tushunarli tilda yozilgan bo'lib, asosiy muhim
algoritmlar uchun psevdokodni o'z ichiga oladi.
Ehtimollik
Chuqur o'rganish
L1 muntazamligi
optimallashtirish
Matnni qayta ishlash
Computer Vision ilovalari
Robototexnika ilovalari

Statistik Ta'limning Elementlari
Mashinani o'rganish bo'yicha ushbu darslik o'zining kontseptual asoslari va
turli xil mavzulari uchun ko'pincha sohada tan olinadi.Ushbu kitobdan neyron
tarmoqlar va sinov usullari, shuningdek, mashinani o'rganishga oddiy kirish kabi
mavzularni chuqurroq o'rganishi kerak bo'lgan har bir kishi uchun ma'lumotnoma
sifatida foydalanish mumkin.Kitob o'quvchini har qadamda o'z tajribalari va
tekshiruvlarini o'tkazishga agressiv ravishda undaydi, bu esa uni mashinani
o'rganish qobiliyati yoki ishida tegishli yutuqlarga erishish uchun zarur bo'lgan
qobiliyat va qiziqishni rivojlantirish uchun qimmatli qiladi.Bu statistiklar va biznes
yoki ilm-fan sohasida ma'lumotlarni qidirishga qiziqqan har bir kishi uchun muhim
vositadir. Ushbu kitobni boshlashdan oldin chiziqli algebrani kamida
tushunganingizga ishonch hosil qiling.
Ushbu kitobda naqshni aniqlash va mashinani o'rganish dunyolari to'liq
o'rganilishi mumkin. Naqshni aniqlashga Bayescha yondashuv dastlab ushbu
nashrda taqdim etilgan.Bundan tashqari, kitob ko'p o'lchovli, ma'lumotlar fani va
fundamental chiziqli algebra haqida amaliy tushunchaga muhtoj bo'lgan qiyin
mavzularni o'rganadi.
Mashinani o'rganish va ehtimollik bo'yicha ma'lumotnoma ma'lumotlar
to'plamidagi tendentsiyalarga asoslangan murakkablik darajasi tobora qiyin bo'lgan
boblarni taklif qiladi. Oddiy misollar naqshni aniqlashga umumiy kirishdan oldin
keltirilgan.Kitobda aniq echimlar amaliy bo'lmagan hollarda tez yaqinlashtirish
imkonini beruvchi taxminiy xulosa chiqarish usullari mavjud. Ehtimollik
taqsimotini tavsiflash uchun grafik modellardan foydalanadigan boshqa kitoblar
yo'q, lekin shunday.
Ma'lumotlar bazasi tizimlari, mashinalarni o'rganish va statistikani o'rganish
yondashuvlaridan foydalangan holda, ma'lumotlarni qazib olish usullari bizga katta
hajmdagi ma'lumotlarda naqshlarni topishga imkon beradi.Agar siz, xususan,
ma'lumotlarni qazib olish texnikasini o'rganishingiz yoki umuman mashina
o'rganishni o'rganishni rejalashtirmoqchi bo'lsangiz, "Ma'lumotlarni qazib olish:
amaliy mashinalarni o'rganish vositalari va usullari" kitobini olishingiz
kerak.Mashinani o'rganish bo'yicha eng yaxshi kitob uning texnik tomoniga
ko'proq e'tibor beradi.

Bashoratli Ma'lumotlar Tahlilidan Mashinani O'rganish Asoslari
Agar siz mashinani o rganish asoslarini o zlashtirgan bo lsangiz vaʻ ʻ ʻ
bashoratli ma lumotlar tahliliga o tmoqchi bo lsangiz, bu kitob siz uchun!!! Katta
ʼ ʻ ʻ
ma'lumotlar to'plamidan naqshlarni topish orqali Machine Learning prognoz
modellarini ishlab chiqish uchun ishlatilishi mumkin.Ushbu kitob ML dan
foydalanishni amalga oshirishni ko'rib chiqadi Bashoratli ma'lumotlar
tahlili nazariy tamoyillar va haqiqiy misollarni o'z ichiga olgan chuqur."Prognozli
ma'lumotlarni tahlil qilish uchun mashinani o'rganish asoslari" sarlavhasi og'zaki
bo'lishiga qaramay, ushbu kitob bashoratli ma'lumotlar tahlili bo'yicha
ma'lumotlardan xulosaga qadar bo'lgan sayohatni tavsiflaydi.Shuningdek, u to'rtta
mashinani o'rganish yondashuvlarini muhokama qiladi: ma'lumotga asoslangan
o'rganish, o'xshashlikka asoslangan o'rganish, ehtimollikka asoslangan o'rganish va
xatolarga asoslangan o'rganish, ularning har biri texnik bo'lmagan kontseptual
tushuntirishga ega, keyin matematik modellar va misollar bilan algoritmlar.
Agar siz mashinani o'rganish bo'yicha oraliq yoki mutaxassis bo'lsangiz va
"asoslarga qaytishni" istasangiz, bu kitob siz uchun! U Machine Learning-ning
ulkan murakkabligi va chuqurligiga to'liq kredit beradi, shu bilan birga uning
birlashtiruvchi tamoyillarini hech qachon yo'qotmaydi (juda yutuq!).Mashinani
o'rganish: Algoritmlar san'ati va ilmi murakkabligi ortib borayotgan bir nechta
amaliy tadqiqotlarni, shuningdek, ko'plab misollar va rasmlarni (qiziqligini saqlash
uchun!) o'z ichiga oladi.Kitob shuningdek, mantiqiy, geometrik va statistik
modellarning keng doirasini, shuningdek, matritsalarni faktorizatsiya va ROC
tahlili kabi murakkab va yangi mavzularni qamrab oladi.
riut

XULOSA
Men Mashinani o’rganishga nazariy kirish mavzusi bo’yicha amaliy ko’nikmaga
ega bo’ldim. Mashinaga kirish bu amaliy va nazariy jihatdan dasturlashda kod
yozish orqali amalga oshiriladi va bu jarayonda eng zamonaviy daturlash tillariga
beihtiyor murojaat qilamiz. Bu esa o’z navbatida kishida dasturlash tillarini
o’rganishga ehtiyoj hosil bo’ladi. Eng yangi dasturlash tillarini o’rganish esa IT
sohasidan bo’ladigan turli xil yangiliklardan xabardor bo’lish imkonini beradi.
Hozirgi globallashuv davrida barcha dasturlash tillarida o’xshash xususiyat
mavjud. Bularga asos sifatida (shaxsiy fikr) C++ dasturlash tilini tushundim.

Foydalanilgan Adabiyotlar
1. .Страуструп Б. Язик программирования С++. Специальное издание. –
Москва 1997. -1055 с.
2. Фролов А.Б. Фролов Г.Б. Язик С# Самоучитель. Москва 2003.-559 с. 4.
3. Герберт Ш. C ++ Базовый курс.
4. Xakimov O.Sh Statistika ma’lumotlarini yig’ish.
Internet manbalari :
1. www.cyber-form.ru
2. W3schools.com
3. Edx.org.com

Mashinani o‘rganishga nazariy kirish

Купить

Похожие документы
2001-yil sentabr voqealri va uning xalqaro munosabatlarga
1945-1990-yillarda Buyuk Britaniya
1918-1923 yillarda xalqaro munosabatlar, Versal Vashington siyetemasining tuzilishi
Ahmad al-farg‘oniy
Almashlab ekishni loyihalashtirish va joriy etish