Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish

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. 
   isualmanual-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.