“sun’iy inetllekt va neyron tarmoqlari” fanidan mustaqil ishi mavzu: Mashinali o’qitishda samaradorlikni baholash usullari. Tartibsizlik matritsasi

Platformaning mustaqilligi. Python ikkilik platformadan mustaqil dasturlash tili boʻlib, u bir qator platformalar va dasturiy taʼminot arxitekturalarida ishlay oladi. Ishlab chiquvchi kod yozishi, kompilyatsiya qilishi va bir nechta platformalarda ishlashi mumkin.

• Platformaning mustaqilligi. Python ikkilik platformadan mustaqil dasturlash tili boʻlib, u bir qator platformalar va dasturiy taʼminot arxitekturalarida ishlay oladi. Ishlab chiquvchi kod yozishi, kompilyatsiya qilishi va bir nechta platformalarda ishlashi mumkin.
• Python o'zining yuqori ko'p qirraliligi bilan mashhur bo'lib, u Windows, Macintosh, Linux, Solaris MacOS, Unix va boshqa har qanday platformada ishlashi mumkin. Pythonni Java, .NET, C/C++, Perl, PHP, R va boshqalar kabi boshqa tillar bilan integratsiya qilish oson.
• Yaxshi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish. Ma'lumotlar fanida va mashinaviy o’qitishda ma'lumotlarni taqdim etish juda muhimdir. Ma'lumotlarni inson o'qiy oladigan formatda taqdim etish uchun Python juda foydali ekanligini isbotladi. MatplotIib kabi Python kutubxonalari ma'lumotlarni, parametrlarni, raqamlarni va chizmalarni juda qulay tarzda o'rnatishga yordam beradigan ajoyib ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalariga ega. Bunday kutubxonalar ma'lumotlarni turli shakllarda taqdim etishga yordam beradi, shu jumladan chiziqli chizmalar, gistogrammalar, kontur va psevdokolor, tasvirlar, uch o'lchovli chizmalar, yo'llar va bir nechta pastki chizmalar.

Rekapitulyatsiya. Python o'zi uchun muhim o'rin yaratdi, chunki sanoat kelajak uchun ma'lumotlar asosiy rol o'ynaydigan qurilishga e'tibor qaratdi va Python o'zining jasorati bilan hamma uchun tanlagan №1 tilga aylandi. AI va ML mutaxassislari. Qabul qilishning ushbu ortishi bilan amaliy mutaxassislar kelgusi yillarda sun'iy intellekt va mashinaviy o’qitish dunyosida yaxshi natijalarga erishishga intilishlarini o'rganishlari kerak.

CONFUSION MATRIX

• True Positive – To’g’ri ijobiy tomonlar. Model to’g’rini bashorat qilgan va bu to’g’ri. Masalan, model odamni kasalligini bashorat qiladi va odam kasal ekanligini to’g’ri bashorat qilgan.
• True negative - To’g’ri negativ tomonlar. Model yolg'onni bashorat qildi va u haqiqatan yolg'on. Model kimdir kasal emasligini bashorat qildi va odam chindan kasal emas.
• False Positive - Noto'g'ri ijobiy tomonlar. Model rost deb bashorat qilgan va u noto'g'ri. Model kimdir kasal ekanligini bashorat qilgan va u odam aslida kasal emas.
• False Negative - Noto'g'ri salbiy tomonlari. Model yolg'onni bashorat qildi va bu aslida to’g’ri. Model odamni kasal emasligini bashorat qilgan va u odam aslida kasal ekanligi ma’lum.