2-amaliy mashg’ulot mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayonining umumiy qadamlari. Ishdan maqsad

---

2-AMALIY MASHG’ULOT 
Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayonining umumiy 
qadamlari. 
Ishdan maqsad: Ma'lumotlar to'plami bilan ishlash. 
NAZARIY QISM 
Mashinada o'qitish, kompyuterlar qanday qilib aniq dasturlashtirilmagan 
holda qanday qilib vazifalarni bajara olishlarini aniqlashni o'z ichiga oladi. Bu 
ma'lum bir vazifalarni bajarish uchun taqdim etilgan ma'lumotlardan 
kompyuterlarni o'rganishni o'z ichiga oladi. Kompyuterlarga berilgan sodda 
vazifalar uchun mashinaga qo'yilgan muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan 
barcha bosqichlarni qanday bajarishni aytib beradigan algoritmlarni dasturlash 
mumkin; kompyuter tomonidan hech qanday o'rganish kerak emas. Ilg'or vazifalar 
uchun kerakli algoritmlarni qo'lda yaratish inson uchun qiyin bo'lishi mumkin. 
Amalda, inson dasturchilariga kerakli har bir qadamni belgilashdan ko'ra, 
mashinaga o'z algoritmini ishlab chiqishda yordam berish samaraliroq bo'lishi 
mumkin. Yakuniy modelni yaratish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar odatda bir 
nechta ma'lumotlarga ega 
ma'lumotlar to'plamlari
. Xususan, uchta ma'lumotlar 
to'plamlari odatda modelni yaratishning turli bosqichlarida qo'llaniladi. 
Model dastlab a ga mos keladi o'quv ma'lumotlar to'plami,
bu parametrlarga mos 
keladigan misollar to'plamidir (masalan, neyronlar orasidagi bog'lanish 
og'irliklari 
sun'iy neyron tarmoqlari
).
Model (masalan, a 
asab tarmog'i
 yoki 
a 
sodda Bayes klassifikatori
) a yordamida ma'lumotlar bazasida o'qitiladi 
nazorat 
ostida o'rganish
 usuli, masalan, optimallashtirish usullaridan foydalanish kabi 
 
gradiyent tushish
 yoki 
stoxastik gradient tushish
. Amalda, o'quv ma'lumotlar 
to'plami ko'pincha ma'lumotlarning juftlaridan iborat 
vektor
 (yoki skalar) va mos 
keladigan 
chiqish 
vektori 
(yoki 
skalar), 
bu 
erda 
javob 
klavishi 
odatda nishon (yoki yorliq). Amaldagi model o'quv ma'lumotlar to'plami bilan 
ishlaydi va natijani hosil qiladi, so'ngra bilan taqqoslanadi nishon, o'quv 

---

ma'lumotlar to'plamidagi har bir kirish vektori uchun. Taqqoslash natijasi va 
foydalanilayotgan maxsus o'quv algoritmi asosida model parametrlari o'rnatiladi.
Sinov ma'lumotlar to'plami 
ma'lumotlar to'plami
 anavi 
mustaqil
 o'quv ma'lumotlar 
to'plami, ammo bu xuddi shunday 
ehtimollik taqsimoti
 o'quv ma'lumotlar to'plami 
sifatida. Agar o'quv ma'lumotlariga mos keladigan model test ma'lumotlar 
to'plamiga juda mos bo'lsa, minimal 
ortiqcha kiyim
 bo'lib o'tdi (quyidagi rasmga 
qarang). Sinovlar to'plamidan farqli o'laroq, o'quv ma'lumotlar to'plamining 
yaxshiroq o'rnatilishi, odatda, haddan tashqari moslashishga ishora qiladi. 
ISHNI BAJARISH TARTIBI 
# Teachable Machine yordamida yaratilgan modelni mobil ilovaga aylantirish 
1. visualmanual-master.zip faylini C: diskda arxivdan chiqaramiz. 
2. Teachable Machien sahifasida model yarating va upload qiling 
3.visualmanual-master 
papkasidan 
app.js 
faylini 
oching 
va 
let 
imageModelURL="https://teachablemachine.withgoogle.com/models/0N4LSCZ4
A/" qo'shtirnoq ichida modelga link bering 
4. Windows CMD dasturida cd C:\visualmanual-master deb yozamiz 
va python -m https.server 8013 komandasini ishga tushamiz. 
Natijada kompyuter o`zi ulangan tarmoqda local host hosil qiladi va local hostda 
biz kiritgan papkani ulashadi.

---