Reja: Statistik usullar va ularning xususiyatlari Mashinali o’qitish nima?

Mashinali o’qitish. Mashinali o’qitish algoritmlari

Reja:
1. Statistik usullar va ularning xususiyatlari Mashinali o’qitish nima?

2. O’qitish masalasi
3. Mashinali o’qitish algoritmlari
◦ Supervised o’qitish
◦ Unsupervised o’qitish
4. Data set (Ma’lumotlar to’plami) nima?
5. SciPy paketida Mashinali o’qitish qo’llanilishi
6. Foydalanilgan adabiyotlar
SI uchun statistik usullar

Hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy statistik usullardan foydalanilmoqda. Berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan. Quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda SI algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda:

◦ Regressiya
◦ Sinflashtirish ◦ Klasterlash
◦ Ehtimollar nazariyasi ◦ Qoidalar daraxti

Mashinali o’qitish

Mashinali o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, dasturning ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir.
[Mashinali o’qitish] kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir - Arthur Samuel, 1959
A dastur bu E tajriba asosida T masalani yecishda P samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va T masala samaradorligi P orqali tekshiriladi va aniqligi E tajriba asosida amalga oshiriladi - Tom Mitchell, 1997







O’qitish masalasi
X- obyektlar to’plami
Y-javoblar to’plami

y:X->Y no’malum bog’liqlik esa target function(maqsad funksiya) deyiladi.

Berilgan:

{x1, . . . , xℓ } X — o’qtiluvchi to’plam(training sample) yi = y (xi ), i = 1, . . . , ℓ — ma’lum javoblar

O’qitish masalasi
Demak o’qitish masalasi deganda a : X → Y moslikni xal qilivchi algoritmga aytiladi (decision function).

Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari.

Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli qaramasdan quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:

• 
  Muammoni aniqlash.
  
• 
  Ma’lumotlarni tayyorlash.
  
• 
  Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash).
  
• 
  Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.
  
• 
  Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish.
  

Mashinali o’qitish turlari.

• 
  O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, sinflashtirish)
  
• 
  O’qituvchisiz o’qitish (Unsupervised learning) – bu modelni
  

xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish.(Klasterlash)

• 
  Semi-supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
  
• 
  Reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.
  

Mashinali o’qitish turlari.

Supervised learning.

O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Bunday turdagi o’qitish usullariga Regressiya va Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin.
Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud
bo’lishi nazarda tutiladi.

Regression Classification

Supervised learning.

Modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi.

O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi.

Supervised learning.

Regressiya nima?

Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi.
Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi.
Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o’qitish sohasi bilan mos keladi.

Regressiya va uning turlari.

Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o'tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.

Regressiyaga misol (chiziqli)

Avtomobil narxini hisoblash modelini yaratish