Timsol tan olish egalik qiladi the quyidagi xususiyatlari :
Timsollarni aniqlash bo'yicha trening va o'rganish
O'rganish - bu tizim o'qitiladi va aniq natijalarni berishga moslashadigan hodisa. O'rganish eng muhim bosqich bo'lib, tizimning tizimga taqdim etilgan ma'lumotlarga qanchalik yaxshi ishlashi ma'lumotlarda qaysi algoritmlardan foydalanilganiga bog'liq. Butun ma'lumotlar to'plami ikkita toifaga bo'lingan, biri modelni o'rgatishda foydalaniladi, ya'ni Trening to'plami va ikkinchisi treningdan keyin modelni sinab ko'rishda ishlatiladi, ya'ni Testing to'plami.
Trening to'plami:
O'quv majmuasi modelni yaratish uchun ishlatiladi. U tizimni o'rgatish uchun ishlatiladigan tasvirlar to'plamidan iborat. O'quv qoidalari va algoritmlari kirish ma'lumotlarini chiqish qarorlari bilan qanday bog'lash haqida tegishli ma'lumotlarni berish uchun ishlatiladi. Ushbu algoritmlarni ma'lumotlar to'plamiga qo'llash orqali tizim o'qitiladi, ma'lumotlardan barcha tegishli ma'lumotlar olinadi va natijalar olinadi. Odatda, ma'lumotlar to'plamidagi ma'lumotlarning 80% o'quv ma'lumotlari uchun olinadi.
Sinov to'plami:
Sinov ma'lumotlari tizimni sinab ko'rish uchun ishlatiladi. Bu tizim o'qitilgandan so'ng to'g'ri mahsulot ishlab chiqarayotganligini yoki yo'qligini tekshirish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar to'plami. Odatda, ma'lumotlar to'plamidagi ma'lumotlarning 20% sinov uchun ishlatiladi. Sinov ma'lumotlari tizimning aniqligini o'lchash uchun ishlatiladi. Misol uchun, ma'lum bir gul qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlaydigan tizim o'ntadan ettita toifani to'g'ri, qolganlarini noto'g'ri aniqlashga qodir bo'lsa, aniqlik 70% ni tashkil qiladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |