Raqamli texnologiyalarni rivojlantirish vazirligi muhammad al – xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti

---

 
RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNI RIVOJLANTIRISH 
VAZIRLIGI 
 
MUHAMMAD AL – XORAZMIY NOMIDAGI 
 
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI 
 
QARSHI FILIALI 
 
“
KOMPYUTER INJINIRINGI” fakulteti 
KI-13-19 s guruh talabasi 
Mansurov Sharofning 
“MASHINALI O’QITISHGA 
KIRISH” 
fanidan 
AMALIYOT ISHI 1 

---

1-Amaliy mashg’ulot: 
Mavzu: Mashinali o’qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, 
algoritmlari. 
Reja: 
1. Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari. 
2. Mashinani o‘qitishdagi qiyinchiliklar va cheklovlar 
3. Mashinani o‘qitish algoritmlari 
1.1 Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari. 
Mashinali o'rganish bu kompyuterlar o'rganadigan va odamlar singari harakat 
qiladigan bilimdir. Vaqt o'tishi bilan, o'zingizning haqiqatingizni kuzatish shaklida 
ma'lumotlarni taqdim etish orqali buni yaxshilashni o'rganing ». 
Yuqoridagi ta'rif Machine Learning-ning asosiy maqsadi. Ushbu maqolaning 
maqsadi Machine Learning qanday ishlashi haqida tushuncha berishdir. 
Har qanday kontseptsiyada bo'lgani kabi, kim bilan gaplashayotganingizga 
qarab, Machine Learning biroz boshqacha ta'rifga ega bo'lishi mumkin. To'rt amaliy 
ta'rif: 
1. 
"Mashinada o'qitishning eng oddiy shakli - bu ma'lumotlarni tahlil 
qilish, undan o'rganish va keyin dunyodagi har qanday narsa haqida bashorat qilish 
uchun algoritmlardan foydalanish amaliyoti." - Nvidia 
2. 
"Mashinali o'qitish - bu kompyuterlarni aniq dasturlashtirilmagan holda 
ishlashga oid fan". - Stenford 
3. 
"Mashinada o'qitish qoidalarga asoslangan dasturlashga tayanmasdan 
ma'lumotlardan o'rganish mumkin bo'lgan algoritmlarga asoslangan." - McKinsey & 
Co. 
4. 
Machine Learning savolga javob berishga harakat qilib, tajriba orqali 
avtomatik ravishda takomillashadigan kompyuter tizimlarini qanday qurishimiz 
mumkin va barcha o'quv jarayonlarini boshqaradigan asosiy qonunlar qanday? - 
Karnegi Mellon universiteti 

---

Mashinani o'rganish uchun turli xil algoritmlar mavjud. Har kuni yuzlab 
nashrlar chop etiladi. Ular odatda tomonidan guruhlanadi o'quv uslubi (nazorat 
ostida o'rganish, nazoratdan o'tkazilmaydigan o'rganish, yarim tekshiruvdan o'tish) 
yoki undan foydalanish shakl yoki funktsiya bo'yicha shartnomalar (masalan, 
tasniflash, regressiya, qarorlar daraxti, klasterlash, chuqur o'rganish va hk). O'quv 
uslubi yoki funktsiyasidan qat'i nazar, barcha kombinatsiyalar quyidagilardan iborat: 

Taklif (bir tasniflovchi yoki kompyuter tushunadigan til) 

Baholash (ob'ektiv / skoring funktsiyasi sifatida ham tanilgan) 

Optimallashtirish (qidirish uslubi, odatda eng yaxshi balli tasniflovchi, 
off-the-shelf va maxsus optimallash usullari qo'llaniladi) 
Machine 
Learning 
algoritmlarining 
asosiy 
maqsadi 
bundan 
oldin 
umumlashtirish, ya'ni ilgari hech qachon taqdim qilinmagan ma'lumotlarni 
muvaffaqiyatli talqin qilishdir. 
Mashinalarni oqitishning turli usullari mavjud. sun'iy nerv tarmoqlari 
qatlamlari ichiga oddiy qaror daraxt Klaster foydalanish (ikkinchi chuqur o'rganish 
uchun yo'l bergan). 
Ko'pincha eng yaxshi o'rganish algoritmini tanlashga diqqat qaratilgan bo'lsa-
da, tadqiqotchilar eng qiziqarli savollarning ayrimlari Mashinani o'rganish uchun 
mavjud bo'lgan algoritmlarga javob bermaganligini aniqladilar. 
Muhimi, Mashinani o'rganish faqatgina avtomatlashtirish emas. Agar shunday 
deb o'ylayotgan bo'lsangiz, albatta, sizga taqdim etadigan qimmatbaho tushuncha va 
imkoniyatlarni sog'inasiz. 
O'rganadigan mashinalar foydalidir, chunki barcha qayta ishlash kuchlari bilan 
ular katta ma'lumotlarning namunalarini tezroq topa oladilar. Aks holda bu qismlar 
odamlar tomonidan o'tkazib yuborilgan bo'lar edi. Mashinada o'rganish - bu 
muammolarni hal qilishni yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan vosita. U 
kasalliklarni aniqlash va global iqlim o'zgarishiga qarshi echimlarni topish kabi turli 
xil muammolar bo'yicha asosli xulosalar chiqarishi mumkin.