Fan: Mashinali O’qitishga kirish

Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish uchun instrumental vositalar 
9.Bir pogʻonali MO’Tlarda belgilar haqidagi ma’lumotlar qanday olinadi? 

---

10.Koʻp pogʻonali MO’Tlarda belgilar haqidagi ma’lumotlar qanday olinadi?
 Chuqur o’qitish – bu ko'p pog’onali taqdimotni o'rganishga asoslangan 
mashinali o'qitish algoritmlari to'plamidir. Bir nechta taqdimot pog’nalari 
abstraktsiyaning bir nechta pog’onasini anglatadi 
11.MO’Tlarni sinflashtirishning uchinchi tamoyilini keltiring? 
• sinflashtirish - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, 
o’qitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik 
haqidagi qiymat qabul qiladi 
12.Oʻqituvchili va oʻqituvchisiz etalon tizimlarni izohlang. 
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) - bu modelni xususiyatlari aniq 
bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Oʻqituvchili MO’Tlarda obyektlar to’plami (OT) 
va ularning belgilari hamda bu belgilarning qanday sinfga qarashli ekanligi, ya’ni 
sinflarning nomi berilgan boʻladi.
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) - bu mashinani o’qitish usulidan 
biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga 
oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga 
o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. Oʻqituvchisiz MO’Tlarda faqat OT va 
ularning BT berilgan boʻlib, obyektlarning qaysi sinfga qarashli ekanligi berilmaydi 
14.MO’Tlarni sinflashtirishning toʻrtinchi tamoyilini izohlang? 

---

18.Chuqur o’qitish qanday jarayon hisoblanadi? 
Chuqur o’qitish asosan neyron tarmoqlari asosida amalga oshiriladi va 
bunda quriladigan neyron tarmog’i xususiyatlari va o’qitish jarayoni muhim 
hisoblanadi hamda neyron tarmog’i aniqligini oshirishga xizmat qiladi. 
Chuqur o’qtitishda quyidagi mashinani o’qitish usullaridan foydalaniladi: 
19.Chuqur o’qitishda asosan qanday usuldan foydalaniladi? 
O’qitish uchun katta ma'lumotlar to'plamlari (Obtain huge training 
datasets) - CNN kabi chuqur o’qitish usullari ba'zi hollarda tibbiyot va boshqa 
sohalardagi mutaxassislarning bilimlariga mos ishlaydi. Hozirgi vaqtda mashina 
o'qitish jarayoni nafaqat ma’lumotar aniq bo’lishini, balki yetarlicha keng va 
universal bo'lgan o'quv ma'lumot to'plamlarini talab qiladi. 
Mashinani o’qitish (MO’) uchun asosiy instrumenta vositalar, bu Python - 
MatLab – R dasturiy muhitlari hisoblanadi. MatLab, Python va R dasturiy muhitlari 
matematika va statistika asoslarini o'qitishda samarali ishlatiladi. Bu dasturiy muhitlar 
malumotlarga asoslangan muhitdagi katta hajmli ma'lumotlarni statistik tahlillar orqali 
o'rganishda, ayniqsa qaror qabul qilishda juda qulay hisoblanadi. 
23. GNU Octave matematik hisoblash tizimining qanday xususiyatlari mavjud? 
GNU Octave - bu MATLAB bilan mos keladigan yuqori darajadagi tilni 
ishlatadigan bepul matematik hisoblash tizimi. Bu chiziqli va chiziqli bo'lmagan 
matematik masalalarni echish hamda boshqa raqamli tajribalarni bajarish uchun 
interaktiv buyruq interfeysini taqdim etadi. Bundan tashqari, Oktav partiyani qayta 
ishlash uchun ishlatilishi mumkin 
27. MatLabning afzalliklari va kamchiliklari nimalardan iborat?
Quyida MatLab, Python va R dasturiy muhitlarning har birining afzalliklari va