Fan: Mashinali O’qitishga kirish

Pythonnıng kamshiliklari. Quyidagi kamchiliklarga ega: 
- 
korporativ yechimlarni ololmaydi; 
- 
boshqa tillardan foydalanishdagi qiyinchiliklarning mavjudligi;
- 
mobil hisoblash texnikasining zaifligi;
- 
tezlikni pasaytirishligi; 
- 
ishlash vaqtidagi xatolarning mavjudligi;
- 
matumotlar bazasiga kirish qoplamalarining rivojlanmaganligi.
30. Pythonnıng MatLabdan asosiy afzalliklari nimalarda ko’rinadi? 
 
Pythonnıng MatLabdan afzalliklari. Quyidagi afzalliklarga ega:` 
- Python kodi MatLab kodiga qaraganda ixcham va o'qish osonroq; 
- Python MatLabdan farqli o'laroq, blokni asta-sekin ko'rsatish uchun end 
operatorini ishlatadi;` 

---

- Pythonda obyektaa yo'naltirilgan dasturlash (OYD) oddiy egiluvchanlik 
xususiyatiga ega, MatLabda esa - OYD sxemasi murakkab va tushunarsizdir; 
- Python bepul va ochiq; 
- Python ishlab chiqaruvchilari foydalanuvchilarni dasturiy ta'minot uchun 
tavsiyalar kirituvchilarni rag'batlantiradi, MatLab ishlab chiquvchilari esa buni taklif 
etmaydi;
- Python grafik paket va asboblar majmualarida kengroq tanlov majmualarini 
taklif etadi.
Mashinali o’qitish nazariyasi - bu ma'lumotlardan takroriy o'rganish va aqlli 
dasturlarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan yashirin g'oyalarni topish 
natijasida paydo bo'ladigan statistik, ehtimollik, hisoblash va algoritmik jihatlarni 
kesib o'tuvchi soha. Mashinali o’qitishning ulkan kuchiga qaramay, 
algoritmlarning ichki ishlarini yaxshi tushunish va yaxshi natijalarga erishish 
uchun ushbu usullarning ko'pini matematik jihatdan chuqur tushunish zarur. 
Matematikani nega o’rganish kerak? 
Matematikani mashinali o’qitish muhim bo'lganligi uchun juda ko'p sabablar bor 
va men ulardan ba'zilarini quyida ta'kidlab o'taman: 
1. To'g'ri algoritmni tanlash, bu aniqlik, o'qitish vaqti, modelning murakkabligi, 
parametrlar soni va funktsiyalar sonini hisobga olishni o'z ichiga oladi. 
2. Sozlamalar va skanerlash strategiyasini tanlash. 
3. Noto'g'ri savdo-sotiqni tushunib, mos bo'lmagan va ortiqchalarni aniqlash. 
4. To'g'ri ishonch oraliqlar va noaniqlikni baholash.