O ’zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi filiali


Download 289.03 Kb.
Pdf ko'rish
Sana14.05.2023
Hajmi289.03 Kb.
#1459516
Bog'liq
Egamberdiyev Akobir (MU) KI-12-19 Amaliy 2



O
’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA 
KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI 
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT 
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI 
 
 
 
 
 
 
KOMPYUTER INJINIRINGI FAKULTETI 
IV BOSQICH KI-12-19 SIRTQI GURUH TALABASINING 
MASHINALI O
‘QITISHGA KIRISH” FANIDAN 
AMALIY MASHG
‘ULOT 
Bajardi:
Egamberdiyev A
Qabul qildi: 
Dilmurodov Z 
Qarshi 
– 2023
 
 


2-AMALIY MASHG
’ULOT 
 
Mashinali o
’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayonining umumiy 
qadamlari. 
 
Ishdan maqsad: Ma'lumotlar to'plami bilan ishlash. 
NAZARIY QISM 
 
Mashinada o'qitish, kompyuterlar qanday qilib aniq dasturlashtirilmagan 
holda qanday qilib vazifalarni bajara olishlarini aniqlashni o'z ichiga oladi. Bu 
ma'lum bir vazifalarni bajarish uchun taqdim etilgan ma'lumotlardan 
kompyuterlarni o'rganishni o'z ichiga oladi. Kompyuterlarga berilgan sodda 
vazifalar uchun mashinaga qo'yilgan muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan 
barcha bosqichlarni qanday bajarishni aytib beradigan algoritmlarni dasturlash 
mumkin; kompyuter tomonidan hech qanday o'rganish kerak emas. Ilg'or 
vazifalar uchun kerakli algoritmlarni qo'lda yaratish inson uchun qiyin bo'lishi 
mumkin. Amalda, inson dasturchilariga kerakli har bir qadamni belgilashdan 
ko'ra, mashinaga o'z algoritmini ishlab chiqishda yordam berish samaraliroq 
bo'lishi mumkin. Yakuniy modelni yaratish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar 
odatda bir nechta ma'lumotlarga ega 
ma'lumotlar to'plamlari
. Xususan, uchta 
ma'lumotlar to'plamlari odatda modelni yaratishning turli bosqichlarida 
qo'llaniladi. 
Model dastlab a ga mos keladi o'quv ma'lumotlar to'plami, bu parametrlarga 
mos keladigan misollar to'plamidir (masalan, neyronlar orasidagi bog'lanish 
og'irliklari 
sun'iy neyron tarmoqlari
). Model (masalan, a 
asab tarmog'i 
yoki a 
sodda Bayes klassifikatori
) a yordamida ma'lumotlar bazasida o'qitiladi 
nazorat ostida o'rganish 
usuli, masalan, optimallashtirish usullaridan 
foydalanish kabi 
gradiyent tushish 
yoki 
stoxastik gradient tushish
. Amalda, 
o'quv ma'lumotlar to'plami ko'pincha ma'lumotlarning juftlaridan iborat 
vektor 
(yoki skalar) va mos keladigan chiqish vektori (yoki skalar), bu


erda javob klavishi odatda nishon (yoki yorliq). Amaldagi model o'quv 
ma'lumotlar to'plami bilan ishlaydi va natijani hosil qiladi, so'ngra
bilan taqqoslanadi nishon, o'quv ma'lumotlar to'plamidagi har bir kirish 
vektori uchun. Taqqoslash natijasi va foydalanilayotgan maxsus o'quv 
algoritmi asosida model parametrlari o'rnatiladi. Sinov ma'lumotlar to'plami 
ma'lumotlar to'plami 
anavi 
mustaqil 
o'quv ma'lumotlar to'plami, ammo bu 
xuddi shunday 
ehtimollik taqsimoti 
o'quv ma'lumotlar to'plami sifatida. Agar 
o'quv ma'lumotlariga mos keladigan model test ma'lumotlar to'plamiga juda 
mos bo'lsa, minimal 
ortiqcha kiyim 
bo'lib o'tdi (quyidagi rasmga qarang). 
Sinovlar to'plamidan farqli o'laroq, o'quv ma'lumotlar to'plamining yaxshiroq 
o'rnatilishi, odatda, haddan tashqari moslashishga ishora qiladi. 
ISHNI BAJARISH TARTIBI 
 
# Teachable Machine yordamida yaratilgan modelni mobil ilovaga 
aylantirish 
1. visualmanual-master.zip faylini C: diskda arxivdan chiqaramiz. 
2. Teachable Machien sahifasida model yarating va upload qiling 
3. isualmanual-master 
papkasidan 
app.js 
faylini 
oching 
va 
let imag
4. Windows CMD dasturida cd C:\visualmanual-master deb yozamiz 
va python -m https.server 8013 komandasini ishga tushamiz. 
TRAINED MODELNI KO
’CHIRIB OLDIM 


 
ENDI BU KO
’CHIRIB OLINGA MODELNI TURLI PROJECTLARDA 
FOYDALANSA BO
’LADI. 

Document Outline

  • 2-AMALIY MASHG’ULOT
  • NAZARIY QISM
  • ISHNI BAJARISH TARTIBI

Download 289.03 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling