Mashinali o’qitish asoslari. Nazoratli va nazoratsiz o’rganish

Mashinali o’qitish asoslari. Nazoratli va nazoratsiz o’rganish

Mashinali o'qitish (Machine Learning, ML)ning asoslari, nazariy va amaliy bo'limlardan iboratdir. Nazariy bo'limlar o'rganilayotgan modellarni tushunish, ulardagi algoritmlarni tushunish va ularga qanday ishlov bajarilishini o'rgatishni o'z ichiga oladi. Amaliy bo'limlar esa amaliyotda modellarni yaratish, ularga ma'lumotlarni kiriting va natijalarni hisoblashni o'rgatadi.

Mashinali o'qitishdagi asosiy bo'limlar quyidagilardir:

1. 
   Ma'lumot Tahlili (Data Analysis): Mashinali o'qitish uchun birinchi navbatda kerakli ma'lumotlar to'plangan va tahlil qilinadi. Bu bosqichda ma'lumotlar orqali muammoni tushunish, ma'lumotlarni qanday ishlov bajarish kerakligini tushunish, va ularni dasturlash tili yordamida ishlatish uchun tuzilgan qoidalarni tuzish kerak.
   
2. 
   Ma'lumotlar Tuzish (Data Preprocessing): Ma'lumotlar o'qitish uchun tayyorlanadi. Bu bosqichda ma'lumotlardan noyob va zarur ma'lumotlarni tanlash, ma'lumotlarni normalizatsiya qilish yoki o'rtacha qiymatlarni aniqlash, ma'lumotlarni bo'shatish va boshqa ma'lumotlar orasidagi chegaralarni tekshirish kabi amallar bajariladi.
   
3. 
   Modellash (Modeling): Modellash jarayonida modellarni tanlash va ularni qurish mavjud. Ushbu bosqichda modellarni topish uchun algoritm tanlash, modellarni tayyorlash va ularni o'qitish, validatsiya va test qilish amallari bajariladi.
   
4. 
   O'qitish (Training): Tanlangan modellarga ma'lumotlarni kiritish va ularni o'qitish. Bu bosqichda modellarning parametrlari ma'lumotlar orqali yangilaydi va modellarning amaloti o'zgargan holda o'rgatiladi.
   
5. 
   Nazoratli O'rganish (Supervised Learning): Bu usulda o'qitilgan modellarga biror ma'lumotlarni boshqa ma'lumotlardan farqini aniqlash uchun kerakli ma'lumotlar bilan test qilish amallari bajariladi. Misol uchun, rasmlar bo'yicha modellarni o'rganib chiqishda, o'qitilgan modellarni test ma'lumotlarida tekshirib ko'rish mumkin.
   
6.