Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

11-Amaliy ish

Mavzu: Mashina ta’limi
Ishdan maqsad: Mashina ta’limi tushunchasini o’rganish.

Masalaning qo’yilishi: Mashina ta’limidagi usul va algoritmlarni o’rganish.
Uslubiy ko’rsatmalar: Mashina ta’limi Sun’iy intellektning katta qismini tashkil qiluvchi bo’limi hamda o’rganuvchi algoritmlarni tuzish metodlarni izlaydi. Mashina ta’limi ikki turga bo’linadi:

• 
  Pretsedentlar bo’yicha ta’lim yoki induktiv ta’lim. Berilgan tanlanmalar bo’yicha tanlanma elementlari orasidagi qonuniyatlarni topishga asoslanadi.
  
• 
  Deduktiv ta’lim. Ekspert bilimlarini formallashtirish hamda ularni bilimlar bazasi ko’rinishida kompyuterga ko’chirish.
  

Mashina ta’limi matematik statistika, optimallashtirish metodlari va klassik matematik qoidalar bilan bog’liq. Ko’p induktiv ta’limning metodlari klassik statistik yondashuvlarga alternativa sifatida ishlab chiqilgan. Mashina ta’limi ko’p metodlari axborotni olish va ma’lumotlarning intellektual analiziga bog’liq.

Mashina ta’limiga faqat matematik tarafdan emas balki amaliy tarafdan ham qarash lozim. Amaliyotda qo’llanuvchi algoritmlarni yaratish uchun nazatiy qism yetarli emas. Bunday metodlarni “yaxshi” ishlashi uchun qo’shimcha evristikalarni kashf etishga majbur qiladi. Har qanday mashina ta’limi tadqiqotlari amaliy qo’llash eksperimentlarsiz o’tmaydi. Bunday eksperimentlar modelli yoki real ma’lumotlar bilan o’tkaziladi hamda algoritmning amaliy qo’llashni tasdiqlab beradi.

Mashina ta’limining masalaning qo’yishilishiga qarab ikki turga bo’linadi:

Ustoz yordamida ta’lim(supervised learning) – ko’p tarqalgan tur. Har bir pretsedent o’z navbatida “obyekt va javob” juftlikni tashkil qiladi. Berilgan obyektlar xususiyatiga ko’ra javoblar o’rtasidagi bog’liqlik qonuniyatlarini topish algoritmlarini tuzishdan iborat ya’ni kirishga obyektning xususiyatlarni beriladi, chiqishda esa shu belgilarga mos javob hiqadi. Ushbu turga quyidagi masalalar kiradi:

• 
  Klassifikatsiya masalasi (classification);
  
• 
  Regressiya masalasi (regression);
  
• 
  Ranjirlash masalasi (learning to rank);
  
• 
  Bashoratlash masalasi (forecasting).
  

Ustozsiz ta’lim(unsupervised learning). Bunda javoblar berilmaydi va bu yerda obyektlar orasidagi bog’liqliklarni topish masalasi qo’yiladi. Ushbu turga quyidagi masalalar kiradi:

• 
  Klasterizatsiya masalasi (clustering);
  
• 
  Bog’liqlik qoidalarini topish masalasi (association rules learning);
  
• 
  Chiqindilarni filtrlash masalasi (outliers detection);
  
• 
  Ishonchlilik chagarasini qurish masalasi (quantile estimation);
  
• 
  O’lchamni qisqartirish masalasi (dimensionality reduction).
  

Amaliy qism:

Android Studioda Matn tanish dasturini tuzish

Bunda

implementation 'com.google.android.gms:play-services-vision:20.1.3'

kutubxonasidan foydalandim