Fan: Mashinali O’qitishga kirish

Bizga matematikani qay darajada bilishimiz zarur? 
Mashinali o'qitish kabi fanlararo sohani tushunishga harakat qilishda asosiy savol 
- bu talab qilinadigan matematikaning miqdori va ushbu usullarni tushunish 
uchun zarur bo'lgan matematikaning darajasi. Bu savolga javob ko'p o'lchovli 
bo'lib, shaxsning darajasi va qiziqishiga bog'liq. Mashinali o'qitishning 
matematik formulalari va nazariy rivojlanishi bo'yicha tadqiqotlar davom 
etmoqda, ba'zi tadqiqotchilar yanada ilg'or usullar ustida ishlamoqdalar. Men 

---

talaba / mashinali o'qitish bo'yicha muhandis bo'lish uchun zarur bo'lgan 
matematikaning minimal darajasi va har bir matematik kontseptsiya ahamiyatli 
deb hisoblayman. 
Bizni qiziqtirgan birinchi savol - mashinali o'qitishda qobiliyatli bo'lish uchun 
matematikani qaysi darajada tushunishingiz kerak? Bu savolga javob odamning 
o'zi darajasi va qiziqishiga bog'liq. Matematik formulalar va mashinada o'rganish 
nazariyalari bo'yicha tadqiqotlar davom etmoqda, ba'zi tadqiqotchilar yanada 
rivojlangan usullar ustida ish olib borishmoqda. Mashinali o’qitish muhandisi 
uchun zarur bo'lgan har bir matematik fanni tushunishning minimal darajalari 
quyida joylashgan doiraviy jadvalda keltirilgan. 
Mashinali o'qitishda matematik fanlarning ahamiyati: 
Chiziqli algebra - 35% 
Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika - 25% 
Ko'p o'zgaruvchan tahlil - 15% 
Algoritmlar va ularning murakkabligi - 15% 
Qolganlari 10%) 
Chiziqli Algebra: Mutaxassis olim Skyler Speakman yaqinda "Chiziqli algebra 
- bu 21-asr matematikasi", degan fikrni ilgari surdi bu va ayni haqiqat. Chiziqli 
algebra mashinali o’qitish dunyosining hamma joylarida namoyon bo'ladi. 
Asosiy komponentlar tahlili (PCA), Matritsaning ta'rifi, Matritsa amallari, 
Matritsaning darajasi va determinanti, Chiziqli tenglamalar tizimlari, 
Matritsaning turlari Maxsus vektorlar va xususiy qiymatlar, singular qiymat 
dekompozitsiyasi (SVD), matritsaning o'ziga xos qiymati dekompozitsiyasi, LU 
faktorizatsiyasi, QR faktorizatsiyasi, nosimmetrik matritsalar, ortogonalizatsiya 
va ortonormalizatsiya, matritsa operatsiyalari, proektsiyalar, o'z qiymatlari va 
o'zvektorlari, vektor bo'shliqlari va me'yorlari. Mashinali o’qitish uchun 
ishlatiladigan optimallashtirish usullarini tushunish uchun zarur. 
Chiziqli algebraning ajablantiradigan tomoni shundaki, u yerda juda ko'p onlayn 
manbalar mavjud. Internetda mavjud bo'lgan juda ko'p miqdordagi resurslar 

---

tufayli an'anaviy sinf xonasi o'lmoqda, deb hisoblanadi. Algoritmlarning katta 
ma'lumotlar to'plamlarida ishlashiga imkon yaratadi. 
Chiziqli algebrasiz mashinali o'qitish usullarini ishlab chiqish mumkin emas, 
ma'lumotlarning murakkab tuzilishini yaratish va boshqarish, katta ma'lumotlar 
to'plamlarida matritsa operatsiyalarini bajarish mumkin emas. 
Chiziqli algebra tushunchalari - vektorlar, vektor bo'shliqlari, skalar, 
ortonormalizatsiya, matritsali operatsiyalar, proektsiyalar, xususiy qiymatlar va 
xususiy vektorlar va boshqalar. 
Chiziqli algebra barcha mashina algoritmlari o'z natijalarini namoyish etadigan 
bosqich yoki platforma vazifasini bajaradi.