Mavzu: O'qituvchisiz ta'lim tushunchasi va uning usullari.
Klasterlash masalasini hal qiling.
Reja:
1. Mashinali o‘qitishga kirish fanining maqsadi, vazifalari va
kutiladigan natijalari.
2. Ma’lumotlar va bilimlar.
3. Mashinali o‘qitish ma’nosi.
4. Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari
5. Mashinali o’qitishning sun’iy intellektda qo’llanilishi.
6. Mashinali o’qitishning amaliy sohalari tahlili
Tayanch iboralar. Obyekt, ma’lumot, bilim, empirik ma’lumotlar, qaror
qabul qiluvchi qoida, belgilar tizimi, mashinali o‘qitish,
obyektlarni tanib olish,
mantiqiy, uzluksiz, ehtimolli, nominal, intellekt (intelligence), sun'iy intellekt
(artificial intelligence), sun'iy intellekt tizimi (artificial intelligence system),
algoritm (algorithm), DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, SHRDLU,
LUNAR,
PLANNER, Prolog (Prologue), ekspert tizim (expert system).
Mashinali o’qitishga kirish fanining maxsadi,vazifalar va kutiladigan
natijalar
Fanni o’qitishdan maqsad – talabalarga mashinali o’qitishga kirish fanini
o’qitishdan maqsad - talabalarga mashinali o’qitish
algoritmlaridan foydalana
olish, o’rgatuvchi tanlanmani yaratish va tanlanma asosida modelni o’qitish va
sodda neyron tarmoqlarini qurish hamda maxsus
instrumental dasturiy
vositalardan foydalana olish ko’nikmalarini hosil qilishdan iborat.
Fanning vazifasi - fan talabalarni nazariy bilimlar, amaliy ko’nikmalar,
mashinali o’qitishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini
bajaradi.
Fanni o’zlashtirish natijasida talaba:
chiziqli algebra asosiy tushunchalari, ehtimollar nazariyasi, dasturlash
asoslari, mashinali o’qitish uchun kerakli bo’ladigan instrumental dasturiy
vositalar
haqida tasavvurga ega bo’lishi;
Regression model qurish, bir va ko’p o’zgaruvchili chiziqli
regression modellarni yaratish va ularning xatoligini aniqlish;
Matlab/Python muhitida vektorlar va matrisalar ustida skalyar amallar
bajarish, maxsus funksiyalarni bilishi va ulardan foydalana olishi;
o’rgatuvchi tanlanmani yaratish,
mavjud tanlanmalar bilan
ishlash, modelni o’qitish va shu orqali sinflashtirish hamda klasterlash
masalasini yechish;
sodda neyron tarmoqlarini qurish va uni o’qitish, mashinali
o’qitishning tasvirlarni sinflashtirish yoki boshqa masalalar uchun
foydalanish ko’nikmalariga
