Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg‘ona filiali universiteti kompyuter injiniringi(KI) kafedrasi

4. Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari 
 
MO’ - bu ma'lumotlardan ma'lumot olishdir. Bu statistika, sun'iy intellekt va 
informatika chorrahasida joylashgan ilmiy maydon bo'lib, prognozli analitik yoki 
statistik o'rganish sifatida ham tanilgan. So'nggi yillarda mashinada o'qitish 
usullarini kundalik hayotda qo'llash odatiy holga aylandi. Ko'pgina zamonaviy veb- 
saytlar va qurilmalar filmlarni tomosha qilish, oziq-ovqat yoki oziq-ovqat 
mahsulotlariga buyurtma berish, shaxsiylashtirilgan onlayn radioeshittirishlar va 
fotosuratlardagi do'stlar timsollarini tanib olish uchun avtomatik tavsiyalardan 
tortib, kompyuterni o'rganish algoritmlaridan foydalanadilar. Facebook, Amazon 
yoki Netflix kabi murakkab saytni ko'rsangiz, saytning har bir bo'limida bir nechta 
mashinani o'rganish modellari mavjud bo'lishi ehtimoldan yiroq emas. 
Echimni 
evolyutsiyalash 
(evoluate 
solution) 
Mashinali o'qitish 
algoritmi (Train ML 
algoritm) 
Muammoni 
o'rganing 
(Study the 
prorblem) 
Ishga tushirish 
(Launch) 
Ma’lumotlar 
bazasi (DATA) 
Mashinalo o’qitishning programmadan farqi 
Odatiy programmaning ishlashi 
Programma 
Chiqish 
Ma’lumot 
Mashinali o’qitish 
Chiqish 
Programma 
Kompyuter 
Kompyuter 

---

1.6-rasm. MO’ jarayoni blok sxemasi. 

---

O’qitish masalasi quyidagicha qo’yiladi: 
X - obyektlar to’plami, Y- javoblar to’plami uchun f:X→Y no’malum 
bog’liqlik maqsad funksiya(target function)ni aniqlashning hal qiluvchi (decision 
function) R:X→Y algoritmini qurish. 
Berilgan: 
{x
1
, . . . , x
ℓ
 } X - o’qtiluvchi to’plam (training sample) 
y
i
 = y (x
i
), i = 1, . . . , ℓ - ma’lum javoblar. 
Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli bo’lishiga qaramasdan 
quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:

muammoni aniqlash.

ma’lumotlarni tayyorlash.

algoritmni ishlab chiqish va baholash.

natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.

yakuniy natijani taqdim qilish.
MO’ masalalarini yechishda qo’llaniladigan asosiy tushunchalarni 
keltiramiz: 
 obyekt - nuqta yoki to’plamning elementi bo’lib, u nomga va belgilar 
naboriga ega bo’ladi. Masalan, obyekt sifatida bemorning ismi qatnashsa, belgilar 
nabori sifatida uning yoshi, harorati, bosimi, og’irligi, bo’yining uzunligi va h.k. lar 
hisobga olinadi; 
 sinf deganda o’qituvchi tanlovdagi ba’zi bir obyektlar to’plami tushuniladi. 
Bu obyektlar to’plami o’xshash xususiyatlari bo’yicha sinflarga birlashtiriladi; 
 timsol(timsol) – obyekt, hodisa yoki jarayon bo’lib, ular ustida tanish yoki 
sinflashtirish amallari amalga oshiriladi; 
 belgi – obyektda o’lchash mumkin bo’lgan oddiy yoki murakkab 
xarakteristikasi; 
 belgilar alfaviti – obyektlar guruxini tavsiflovchi barcha mumkin bo’lgan 
belgilar ro’yxati; 
 invariant belgi – reseptor maydonida ba’zi almashtirishlar natijasida 
o’zgarmaydigan belgi; 
 timsollar fazosi – shunday fazoki, uning o’qiga belgilar o’qi, nuqtalar 
fazosiga mos sinflarning obyektlar to’plami mos keladi; 
 tanlov – bu obyektlar to’plami bo’lib, obyektlarda belgilar alfaviti 
aniqlangan bo’ladi; 
 o’qituvchi tanlov – tanlovdan ixtiyoriy yoki maxsus qoidalar asosida ajratib 
olingan obyektlar to’plami bo’lib, ular sinflarga ajratilgan bo’ladi. Ushbu sinflarda 
obyektlar to’plami va ularda aniqlangan belgilar alfaviti berilgan bo’ladi. O’qituvchi 
tanlov predmet soha mutaxasisi tomonidan ham tanlab olinishi mumkin. O’qituvchi 
tanlovdan har bir sinfga xos bo’lgan namunaviy obyektlar va ularga xos belgilar 
tizimosti topiladi. Topilgan namunaviy obyektlar va ularga xos belgilar tizimostiga 
mos qaror qabul qiluvchi qoida quriladi. Bu qoidalar yangi obyektlarni tanishda 

---

qo’llaniladi. 
 sinov tanlov – bu obyektlar to’plami bo’lib, ular o’qituvchi tanlovdan hosil 
qilingan qaror qabul qiluvchi funksiya yordamida sinflashtiriladi yoki taniladi; 

---

 o’qitish jarayoni – bu shunday jarayonki, bunda o’qituvchi tanlovda 
joylashgan har bir sinfdagi obyektlarning belgilar alfavitidan har bir sinf uchun 
shunday muhim yoki muhim emas belgilar topiladi va ular asosida qaror qabul 
qiluvchi funksiya quriladi; 
 avtomatik o’qitish jarayoni - bunda o’qituvchi tanlovni tuzishda 
mutaxasis(ekspert) bevosita qatnashmaydi. Bunda sinflar haqida aprior ma’lumotlar 
ma’lum bo’lmaydi va obyektlar hamda belgilar alfaviti berilgan bo’ladi. Sinflar 
avtomatik ravishda hosil qilinadi. 
 qaror qabul qiluvchi qoida - bu o’qituvchi tanlovdan har bir sinf uchun 
tanlab olingan muhim yoki muhim emas belgilar tizimiga mos keluvchi funksiya 
bo’lib, undan sinov tanlovdagi yangi obyektlarni tanishda yoki sinflashtirishda 
foydalaniladi;