Mashinali o’qitishning matlab asosan raqamli hisoblash

MASHINADA O'QITISH ALGORITMLARINI O'RGANISH
Mashinani o'rganish algoritmlari ma'lumotlar misli ko'rilmagan tezlikda ishlab chiqarilayotgan bugungi dunyoda tobora ommalashib bormoqda. Ushbu algoritmlar tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va firibgarlikni aniqlash kabi turli muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. Agar siz mashinani o'rganish algoritmlarini o'rganishga qiziqsangiz, ushbu maqola sizga jarayon bo'yicha yo'l-yo'riq beradi.

1-qadam: Asoslarni o'rganing

Mashinani o'rganish algoritmlariga sho'ng'ishdan oldin, kompyuter dasturlash va matematikada mustahkam poydevorga ega bo'lish juda muhimdir. Dasturlash ko'nikmalari sizga mashinani o'rganish algoritmlarini amalga oshirish uchun kod yozish imkonini beradi, matematik bilim esa ushbu algoritmlarning asosiy tushunchalarini tushunishga yordam beradi.

Siz bilishingiz kerak bo'lgan eng muhim matematik tushunchalar qatoriga chiziqli algebra, hisob-kitoblar va ehtimollar nazariyasi kiradi. Chiziqli algebra vektor va matritsa ko'rinishidagi ma'lumotlarni ko'rsatish va manipulyatsiya qilish uchun ishlatiladi, bu ko'plab mashinalarni o'rganish algoritmlarining asosiy komponentidir. Hisoblash xarajat funktsiyasini minimallashtirish orqali mashinani o'rganish modellarini optimallashtirish uchun ishlatiladi. Ehtimollar nazariyasi ma'lumotlardagi noaniqlikni modellashtirish va ehtimollar asosida bashorat qilish uchun ishlatiladi.

2-qadam: Dasturlash tilini tanlang

Mashinani o'rganishda keng tarqalgan bo'lib foydalaniladigan bir nechta dasturlash tillari mavjud, jumladan Python, R, MATLAB va Java. Python soddaligi, o'qilishi va keng jamoatchilik tomonidan qo'llab-quvvatlanishi tufayli mashinani o'rganishda eng mashhur tildir. R - statistik tahlil va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatiladigan yana bir mashhur til. MATLAB ilmiy hisoblash, jumladan, mashina o'rganish uchun akademiya va sanoatda keng qo'llaniladigan tijorat dasturidir. Java umumiy maqsadli dasturlash tili bo'lib, odatda korporativ ilovalarda qo'llaniladi.

Python-dan boshlash tavsiya etiladi, chunki uning soddaligi va Scikit-learn, TensorFlow va PyTorch kabi mashinalarni o'rganish uchun mavjud bo'lgan juda ko'p kutubxonalar mavjud.

3-qadam: Mashinani o'rganish algoritmlari turlarini tushuning

Mashinani o'rganish algoritmlarining uchta asosiy turi mavjud: nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish va mustahkamlovchi o'rganish. Nazorat ostidagi o'rganishda algoritm maqsadli o'zgaruvchini bashorat qilish uchun belgilangan ma'lumotlardan o'rganadi. Nazoratsiz o'rganishda algoritm ma'lumotlardagi naqsh yoki tuzilmani topish uchun etiketlanmagan ma'lumotlardan o'rganadi. Mustahkamlovchi ta'limda algoritm o'z xatti-harakatlarini optimallashtirish uchun muhitdagi fikr-mulohazalardan o'rganadi.

Har bir ta'lim turida chiziqli regressiya, logistik regressiya, k-eng yaqin qo'shnilar, qarorlar daraxtlari, tasodifiy o'rmonlar, qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinalari va neyron tarmoqlar kabi keng tarqalgan ishlatiladigan o'ziga xos algoritmlar mavjud. Har bir algoritmning kuchli va zaif tomonlarini tushunish va siz hal qilmoqchi bo'lgan muammo uchun mosini tanlash juda muhimdir.

4-qadam: Haqiqiy dunyo ma'lumotlar to'plami bilan mashq qiling

Mashinani o'rganish algoritmlarini o'rganishning eng yaxshi usuli bu haqiqiy dunyo ma'lumotlar to'plami bilan mashq qilishdir. Ma'lumotlar to'plamini onlayn topishingiz yoki Scikit-learn kabi mashina o'rganish kutubxonalari tomonidan taqdim etilgan ma'lumotlar to'plamidan foydalanishingiz mumkin. Oddiy ma'lumotlar to'plami va asosiy algoritmlardan boshlang va asta-sekin murakkablikni oshiring. Mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llashdan oldin tozalash, normallashtirish va xususiyatlarni ajratib olish kabi ma'lumotlarni qayta ishlash bosqichlarini tushunish juda muhimdir.

5-qadam: Boshqalardan o'rganing

Va nihoyat, mashinani o'rganish tajribasiga ega bo'lgan boshqalardan o'rganish juda muhimdir. Kaggle yoki GitHub kabi onlayn hamjamiyatlarga qoʻshiling va boshqa maʼlumotlar olimlari va mashinani oʻrganish boʻyicha mutaxassislar bilan muloqot qiling. Mashina oʻrganish sohasidagi soʻnggi ishlanmalardan xabardor boʻlish uchun seminarlar va konferentsiyalarda qatnashing, ilmiy maqolalar va bloglarni oʻqing.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, mashinani o'rganish algoritmlarini o'rganish juda qiyin vazifa bo'lishi mumkin, ammo yuqorida ko'rsatilgan qadamlarni bajarib, siz ushbu sohada malakali bo'lish uchun zarur bo'lgan bilim va ko'nikmalarga ega bo'lishingiz mumkin. Asoslardan boshlashni, dasturlash tilini tanlashni, algoritmlar turlarini tushunishni, haqiqiy ma'lumotlar to'plamlari bilan mashq qilishni va boshqalardan o'rganishni unutmang. Vaqt va amaliyot bilan siz mashinani o‘rganish algoritmlarini real muammolarga qo‘llay olasiz va ushbu qiziqarli sohaga katta hissa qo‘sha olasiz.

Muhammadov Nozimbek KI_11-19-guruh