Айрим ҳаётий масалалар

Sana01.01.1970
Hajmi
#122302
Bog'liq
Айрим ҳаётий масалалар



Айрим ҳаётий масалалар
Мутахассисларни фикрича алгоритмларни лойиҳалаш ва таҳлил қилиш учун биринчи навбатда 
қаралаётган ҳаётий масалаларни шакллантиришнинг ўзи камида 50% ишни бажарганлик каби баҳоланади. 
Қолган 50% эса алгоритмларни танлаш, ёки ишлаб чиқиш, дастурий таъминотларини яратиш, уларни тадбиқ 
этиш, баҳолаш ва ҳакозалар ҳисобланади.
Демак , ҳаётий масалаларни шакллантириш маълумотларга дастлабки ишлов беришда, яъни ҳаётий 
муаммоларнинг алгоритмик ва математик таъминотини ишлаб чиқишда энг муҳим босқич ҳисобланар экан. 
Қуйида айрим масалалар билан танишамиз. 
Норавшан қоида хулосаларига асосланган кластерлаш ва синфлаштириш модел масалалари 
Тажрибавий тадқиқотларни амалга ошириш учун норавшан ёндашувли усулни қўллаш асосида қуйидаги 
масалалар ечилади: 

Норавшан қоидалар базасини ҳосил қилиш ҳамда норавшан қоидалар базасининг норавшан 
модели параметрларини нейрон тўрлар ёрдамида созлаш орқали қоидалар тўпламини 
қисқартириш баробарида юқори самарадорликка (таниб олишнинг юқори фоиздаги 
кўрсаткичига) эришувчи баҳолаш норавшан моделини қуриш.

Турли масалаларда олинган натижаларнинг қиёсий таҳлилини жадвалли ва графикли 
кўринишда амалга ошириш. 
Ишлаб чиқилган усул ва алгоритмларни экспериментал синовдан ўтказиш мақсадида бир қатор 
алгоритмларни тестлаш учун кенг қўлланилувчи модел масалаларни ечиш жараёнини кўриб ўтамиз. Бугунги 
кунда кенг қўлланилаётган модел масалалар сифатида икки спирал масаласи (two spirals), ирис гулини 
синфлаштириш масаласи (Iris Data Set), шиша масаласи (Glass Identification Data Set), аёлларда диабет
хасталигини ташхис қилиш масаласи (Pima Indians Diabetes), экологик ҳолатни синфлаштириш масаласи 
(Ecoli Data Set), хаберман синфлаштириш масаласи (Haberman's Survival Data Set), вино сортини 
синфлаштириш масаласи (Wine Data Set), жигар касаллигини ташхислаш, синфлаштириш масаласи (Liver) 
каби масалаларни олиш мумкин. Санаб ўтилган масалаларнинг дастлабки ҳисоблаш маълумотлари, эталон 
жадвал маълумотларини интернетдаги http://www.ics.uci.edu/~mlearn/databases/ электрон манзилидан олиш 
мумкин бўлади. 

Download

Do'stlaringiz bilan baham:




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling