Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi filiali magistratura

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
QARSHI FILIALI

MAGISTRATURA
2-BOSQICH MKI-11-22-GURUH TALABASI
JOMURODOVA ZARNIGORNING
“Su’niy intellect va neyron tarmoqlari” fanidan

6-MUSTAQIL ISHI

Qabul qildi: Yaxyoyev S.
Bajardi: Jomurodova Z.

Mashinani o'rganish (ML) - bu ma'lumotlardan o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning ishlashini yaxshilash mumkin bo'lgan kompyuter algoritmlarini ishlab chiqishga qaratilgan sun'iy intellektning bir tarmog'i. U ma'lumotlar fanlari sohasida tobora muhim vositaga aylandi va elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda qo'llaniladi. Mashinani o'rganish algoritmlari an'anaviy dasturlash usullari amaliy bo'lmagan yoki samarasiz bo'lgan hollarda qo'llaniladi va ular bashorat qilish, jarayonlarni avtomatlashtirish va katta ma'lumotlar to'plamlarida naqshlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu maqola mashinani o'rganish asoslari, jumladan ishlatiladigan algoritmlar turlari va ularning qo'llanilishiga kirishni ta'minlaydi. Mashinani o'rganish maqsadi aniq dasturlashni talab qilmasdan ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlay oladigan va bashorat qila oladigan algoritmlarni ishlab chiqishdir. Mashinani o'rganish algoritmlari elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda qo'llaniladi. Mashinada o'rganish algoritmlarining turlari. Mashinani o'rganish algoritmlarining bir nechta turlari mavjud, ularning har biri o'zining kuchli va zaif tomonlariga ega. Mashinani o'rganish algoritmlarining eng keng tarqalgan turlaridan ba'zilari nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish, yarim nazorat ostida o'rganish va mustahkamlovchi o'rganishni o'z ichiga oladi. Mashina o’qitish (ML) bo’yicha algaritimlar.  Chiziqli Regressiya  Logistik Regressiya  Chiziqli Diskriminant Tahlil  Tasniflash va regressiya daraxtlari  Sodda Bayes  K-Eng Yaqin Qo'shnilar  Vektorlarni Kvantlashni O'rganish  Vektorli Mashinalarni Qo'llab-Quvvatlash  Bagging va tasodifiy o'rmon  Boosting va AdaBoost Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmlari bashorat qilish uchun etiketli ma'lumotlardan foydalanadi. Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlariga misollar qatoriga chiziqli regressiya, logistik regressiya va chiziqli diskriminant tahlili (LDA) kiradi. Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun etiketlanmagan ma'lumotlardan foydalanadi. Nazoratsiz o'rganish algoritmlariga misollar klasterlash algoritmlari va asosiy komponentlar tahlilini (PCA) o'z ichiga oladi.

Yarim nazorat ostida o'rganish algoritmlari bashorat qilish uchun etiketli va yorliqsiz ma'lumotlarning kombinatsiyasidan foydalanadi. Yarim nazorat ostida o'rganish algoritmlariga misollar vektorli mashinalar (SVM) va sun'iy neyron tarmoqlari (ANN). O'rganishni kuchaytirish algoritmlari o'z muhitidan o'rganish uchun mukofot va jazolardan foydalanadi. Mustahkamlovchi o'rganish algoritmlariga misollar Q-o'rganish va chuqur Qo'rganishni o'z ichiga oladi. Mashina o'rganish uchun dasturlash tillari. Python foydalanish qulayligi va kutubxonalar va ramkalarning keng doirasi tufayli mashinani o'rganish uchun eng mashhur dasturlash tilidir. Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt uchun eng yaxshi Python kutubxonasi. Tensor Flow - TensorFlow yordamida siz qo'l yozuvi uchun chuqur neyron tarmoqlarni va NLP (tabiiy tilni qayta ishlash) uchun takroriy neyron tarmoqlarni qurishingiz mumkin.  Keras -  Theano  Scikit-learn  PyTorch  NumPy  Pandas  Seaborn Mashinani o'rganish uchun boshqa mashhur dasturlash tillari orasida R va Java mavjud. Mashina o'rganishning ilovalari. Mashinani o'rganish algoritmlari elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda qo'llaniladi. Mashinani o'rganishning eng keng tarqalgan ilovalariga bashoratli tahlil, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), tasvirni aniqlash va avtonom transport vositalari kiradi. Ushbu maqola mashinani o'rganish asoslari, jumladan ishlatiladigan algoritmlar turlari va ularning qo'llanilishiga kirishni taqdim etdi. Mashinani o'rganish algoritmlari elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda qo'llaniladi. Python foydalanish qulayligi va kutubxonalar va ramkalarning keng doirasi tufayli mashinani o'rganish uchun eng mashhur dasturlash tilidir. Mashinani o'rganish ma'lumotlar fanida tobora muhim vosita bo'lib, keng ko'lamli ilovalarda qo'llaniladi.