1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

10.Mashinali o'qitish masalasining qo'yilishi, ma'lumotlar, xususiyatlari, ishlov berish algoritmlari, o'qituvchi bilan o'qitish. Tasniflash, chiziqli regressiya.
**Mashinali O'qitish Masalasining Qo'yilishi:**

Mashinali o'qitish masalasi, modellarni ma'lumotlarni o'rganish va u bilan ta'minlash maqsadida yaratishda o'rganiladi. Ushbu masalalarda modelning uchra olishi kerak bo'lgan belg'ilangan ma'lumotlar (input) va bu ma'lumotlar orqali amalga oshirilishi kerak bo'lgan vazifalar (task) ko'rsatiladi. Yani, ma'lumotlar va ularga mos keladigan natijalarni olish uchun modellarni o'rganish va yaratish bo'yicha bir qatlam tuziladi.

**Ma'lumotlar:**

- **Amaliy Ma'lumotlar:** Ushbu turdagi ma'lumotlar, modellarni amaliyotda o'rgatish uchun ishlatiladi. Misol uchun, tasvirli ma'lumotlar, video, yozma va boshqa turdagi ma'lumotlar.

- **Ko'rib Chiqilgan Ma'lumotlar:** Bu turdagi ma'lumotlar, modellarni amaliyotda o'rgatish uchun ishlatilmagan, ammo umumiy ma'lumotlar, texnologik, iqtisodiy va boshqa sohalardagi ma'lumotlardir.

**Xususiyatlar:**

- **Hajmi va Ko'rsatuvlar:** Modelni o'rganish uchun juda katta ma'lumotlarga ega bo'lishi kerak. Ko'rsatuvlar (features) esa har bir ma'lumot obyektining ma'lum bir xususiyatlaridir.

- **Etikadlar va Murojaatlar:** Ma'lumotlar etikadiy ravishda saqlanishi va ularga murojaat qilinishi kerak.

- **Xush Kelishuv:** Modelni o'rganish vaqtida ma'lumotlar xususiyatlarini aniqlashda yaxshi xush kelishuv kerak.

**Ishlov Berish Algoritmlari:**

- **Tasniflash (Classification):** Ma'lumotlarni belgilangan qatorlarga joylash uchun ishlatiladi. Misol uchun, elektron pochta xabarlarini spam va spam emas deb tasniflash.

- **Chiziqli Regressiya (Linear Regression):** Ushbu algoritm, ma'lumotlar orasidagi chiziqli bog'lovning eng yaxshi mos keladigan qatlamini aniqlash uchun ishlatiladi. Ma'lumotlar o'rtasidagi o'zgaruvchilikni belgilaydi.

**Tasniflash:**

Tasniflash masalasida, algoritmga ma'lumotlar to'plamini qanday qilib ma'lum bir sinf, toifaga yoki kategoriyaga qo'yish mumkinligi o'rgatiladi. Algoritmlar sinflarni tanib, har bir sinfning xususiyatlarini o'rganish uchun amaliy ma'lumotlarni ishlatadi va keyinchalik yangi ma'lumotlarni belgilangan sinf va toifalarga qo'yadi.

**Chiziqli Regressiya:**

Chiziqli regressiya masalasida, o'zgaruvchilikning o'zgarishi natijalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Ma'lumotlar to'plamini o'rganishda, algoritm natijalarni bashorat qiladigan o'zgaruvchilikning eng yaxshi bog'lanishini izlaydi.

**O'qituvchi bilan O'qitish:**

- **Modelni Tuzish:** O'qituvchi o'z talabalarga modellarni tuzishda yordam bera oladi, masalan, optimal xususiyatlar tanlash, ko'rsatkichlarni aniqlash va boshqa tugallanishi kerak bo'lgan qadamlar orqali.

- **Ma'lumotlarni Ishlov Berish:** O'qituvchi o'z talabalarga ma'lumotlarni ishlov berish uchun algoritmlarni qanday qilib yaratishni o'rgatadi va ularga ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish va qo'llab-quvvatlashda yordam bera oladi.

- **Natijalarni Tahlil Qilish:** O'qituvchi model o'rganish va amalga oshirish jarayonida olishilgan natijalarni tahlil qilishda va o'zgaruvchiliklarni yaxshi tushuntirishda yordam bera oladi.

Bu qatlamli o'qitish jarayonida, o'qituvchi o'z talabalarni model yaratishda, ma'lumotlarni tahlil qilishda va modelning natijalarini tahlil qilishda ko'maklashadi.