Машинное обучение

Amaliy foydalanish

• Regressiya masalasi  - bu turli xil xususiyatlarga ega bo'lgan ob'ektlar namunasiga asoslangan prognoz. Chiqarilgan mahsulot haqiqiy songa ega bo'lishi kerak (2, 35, 76.454 va boshqalar), masalan, kvartira narxi, olti oydan keyin xavfsizlik qiymati, do'konning keyingi oy uchun kutilayotgan daromadi, ko'r-ko'rona sinovlarda sharob sifati.

• Tasniflashning vazifasi - bu xususiyatlar to'plamiga asoslangan kategorik javobni olishdir. Javoblarning cheklangan soniga ega (odatda "ha" yoki "yo'q" formatida): fotosuratda mushuk bormi, inson qiyofasi tasvirlanganmi yoki bemor saraton kasalligiga chalinganmi?

• Klasterlash vazifasi - bu ma'lumotlarni guruhlarga taqsimlash: uyali aloqa operatorining barcha mijozlarini to'lov qobiliyati darajasi bo'yicha ajratish, kosmik ob'ektlarni u yoki bu toifaga (sayyora, yulduz, qora tuynuk va hk) taqsimlash.

• O'lchovni qisqartirish vazifasi, keyinchalik ularni vizualizatsiya qilish uchun qulay bo'lishi uchun (masalan, ma'lumotlarni siqish) ko'p sonli xususiyatlarni kichikroq (odatda 2-3) gacha kamaytirishdir.

• Anomaliyalarni aniqlashning vazifasi anomaliyalarni standart holatlardan ajratishdir. Bir qarashda, bu tasniflash vazifasiga to'g'ri keladi, ammo bitta muhim farq bor: anomaliyalar kamdan-kam uchraydigan hodisa bo'lib, bunday ob'ektlarni aniqlash uchun mashina o'rganish modelini o'rgatish mumkin bo'lgan o'quv misollari juda g'alati yoki oddiy emas, shuning uchun bu erda tasniflash usullari ishlamaydi. ... Amalda bunday vazifa, masalan, bank kartalari bilan firibgarlikni aniqlashdir.

• 1. Дерево принятия решений Это метод поддержки принятия решений, основанный на использовании древовидного графа: модели принятия решений, которая учитывает их потенциальные последствия (с расчётом вероятности наступления того или иного события), эффективность, ресурсозатратность. Для бизнес-процессов это дерево складывается из минимального числа вопросов, предполагающих однозначный ответ — «да» или «нет». Последовательно дав ответы на все эти вопросы, мы приходим к правильному выбору. Методологические преимущества дерева принятия решений – в том, что оно структурирует и систематизирует проблему, а итоговое решение принимается на основе логических выводов.