Mustaqil ishi Mavzu: Mashinali o’qitishda sinflashtirish masalalari. O’qitish jarayonida regulyarizatsiyalash Topshirdi : Sultanov I qabul qildi: Bekniyazova n nukus 2023 Mundarija

Mashinada o'qitish ham yaqin aloqalarga ega optimallashtirish
Mashinada o'qitish ham yaqin aloqalarga ega optimallashtirish: ko'plab o'quv muammolari ba'zilarini minimallashtirish sifatida shakllantiriladi yo'qotish funktsiyasi misollar to'plami bo'yicha. Yo'qotish funktsiyalari o'qitilayotgan modelning prognozlari bilan muammoning dolzarb misollari o'rtasidagi farqni ifodalaydi (masalan, tasniflashda misollarga yorliq berishni xohlaydi va modellar to'plamning oldindan belgilangan yorliqlarini to'g'ri bashorat qilish uchun o'qitiladi) misollar). Ikkala maydon o'rtasidagi farq umumlashtirish maqsadidan kelib chiqadi: optimallashtirish algoritmlari o'quv to'plamidagi yo'qotishlarni minimallashtirishi mumkin bo'lsa, mashinada o'rganish ko'rinmaydigan namunalardagi yo'qotishlarni minimallashtirish bilan bog'liq.
Statistika
Mashinada o'qitish va statistika usullari jihatidan bir-biri bilan chambarchas bog'liq bo'lgan sohalardir, ammo ularning asosiy maqsadi alohida: statistika aholi sonini jalb qiladi xulosalar dan namuna, mashinasozlik esa umumlashtiriladigan bashoratli naqshlarni topadi. Ga binoan Maykl I. Jordan, uslubiy printsiplardan nazariy vositalarga qadar mashinasozlik g'oyalari statistikada uzoq tarixga ega bo'lgan. Shuningdek, u ushbu atamani taklif qildi ma'lumotlar fani umumiy maydonni chaqirish uchun joy egasi sifatida.
Leo Breiman ikkita statistik modellashtirish paradigmalarini ajratib ko'rsatdi: ma'lumotlar modeli va algoritmik model, bunda "algoritmik model" mashinani o'rganish algoritmlari ko'pmi yoki ko'pmi degan ma'noni anglatadi Tasodifiy o'rmon.
Ba'zi statistik mutaxassislar mashinasozlik usullaridan foydalanib, o'zlari chaqiradigan birlashtirilgan sohaga olib kelishdi statistik o'rganish.
Asosiy maqolalar: Hisoblashni o'rganish nazariyasi va Statistik o'rganish nazariyasi
O'quvchining asosiy maqsadi - o'z tajribasidan umumlashtirish. Ushbu nuqtai nazardan umumlashtirish - bu o'quv mashinasining o'quv ma'lumotlari to'plamini boshdan kechirgandan so'ng yangi, ko'rilmagan misollar / vazifalar bo'yicha aniq bajarishi. O'quv misollari ba'zi bir noma'lum ehtimollik taqsimotidan kelib chiqadi (voqealar makonining vakili deb hisoblanadi) va o'quvchi ushbu makon haqida yangi holatlarda etarlicha aniq bashorat qilishga imkon beradigan umumiy modelni yaratishi kerak.
Mashinada o'qitish algoritmlarini hisoblash tahlili va ularning ishlashi nazariy informatika sifatida tanilgan hisoblash orqali o'rganish nazariyasi. Umumlashtirish sharoitida eng yaxshi ko'rsatkichga erishish uchun gipotezaning murakkabligi ma'lumotlar asosidagi funktsiyaning murakkabligiga mos kelishi kerak.