nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Ochiq ta`lim tizimi - O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi

|
O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi
|
bet | 67/179 | Sana | 27.06.2024 | Hajmi | 3,07 Mb. | | #265905 |
Bog'liq O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw mOchiq ta`lim tizimi. Ochiq ta`lim tizimi xx asrning 60-70 yillarida dastlab Angliyada, keyinchalik Amerikada paydo bo`ldi. Ochiq ta`lim tizimiga ko`ra, bolalar o`z tengdoshlari bilan bevosita muloqotda bo`lishadi, o`zlarini qiziqtirgan muammolarni birgalikda mustaqil tanlashadi, tanlangan muammoni hamkorlikda hal etishadi. Bu tizimda bolalarning o`zaro yordami man etilmaydi, aksincha, ta`lim o`zaro yordam, musobaqalashuv yo`li bilan amalga oshiriladi. Ta`limni tashkil etish, boshqarishga shu yo`sinda yondashuv o`quvchilar o`rtasidagi raqobatni yo`qotadi, ularning bir-biriga hurmatini oshiradi.
Amerikalik olimlardan R.Xorvits, K.Karpenter o`tkazgan ilmiy tadqiqotladra ochiq ta`lim tizimi klassik tizimlarga taqqoslab o`rganilgan. Bu ikki xil yondashish bo`yicha ishlagan o`qituvchilar o`z o`quv predmetlari bo`yicha bir xil o`zlashtirish berishgan. Ammo ochiq ta`lim tizimi asosida o`qigan yoshlar klassik tizimlar asosida tayyorlangan bolalarga nisbatan o`z oldiga qo`yilgan muammolarga ijodiy yondashishgan, ularda birga ishlash ishtiyoqi paydo bo`lgan, mustaqillik yuqori darajada rivojlangan.
P.Massena, A.Xyustonlarning yozishicha, ochiq ta`lim tizimi bir to`g`ri chiziqning uchlarida joylashgan ikki xil metodikadir. Chiziqning bir uchida o`qituvchining tushuntirishi, aytib berishi, qilib ko`rsatishi, tavsiyalari asosida bajariladigan topshiriq tursa, ikkinchi uchida bolalarning o`z xohishlari bo`yicha tanlanadigan va mustaqil bajariladigan topshiriqlar turadi. To`g`ri chiziqning ikki uchi orasida ko`p nuqtalar bo`lganidek, bu ikki xil metodika o`rtasida ta`limning juda ko`p samarador variantlari, usullari, vositalari mavjud. O`qituvchi bolalar oldiga o`zi qo`ygan yoki bolalar o`z xohishi bo`yicha tanlangan topshiriq mohiyatidan kelib chiqib, ta`limni turli yo`llar bilan amalga oshiradi: topshiriqni bajarish usullari, yo`llarini to`liq tushuntiradi (1), ayrim topshiriqni bolalarning o`zlariga mustaqil bajarish uchun beradi (2), boshqa bir variantda mustaqil ishning o`ta murakkab qismini o`zi tushuntirib, qolgan osonroq qismini hal etishni o`quvchilarga buyuradi (3).
Sinfda o`zaro yordam, hamkorlikni ta`minlash maqsadida bolalar guruhlarga ajratiladi. Dastur va darsliklar barcha o`quvchilar uchun bir xil. Mashg`ulotlar guruhlar o`rtasida musobaqa, estafeta shaklida o`tkaziladi. Har bir guruhda topshiriqlar bajarilgach, qilingan ishlarning natijasi birgalikda muhokama etiladi. Demak, ochiq ta`lim tizimi o`zaro bir-biriga bilim berish asosida amal qiladigan zamonaviy didaktik tizimdir.
|
| |
www.pedagoglar.uz - 26 may 2022 3-to’plam 16-bet Kichik maktab

|
26 may 2022 3-to’plam 16-bet Kichik maktabBog'liq 26-11-PBwww.pedagoglar.uz
26-son 3 –to’plam may 2022
Sahifa: 104
faoliyatidan foydalanish orqali rivojlanadi. Bundan tashqari, innovatsiyalarning
paydo bo'lishi loyihalash ishlarining natijasi bo'lishi mumkin, bunda mavjud ilmiy
nazariyalar va tushunchalar asosida amaliy harakatlarni amalga oshirish
imkoniyatini aks ettiruvchi instrumental va texnologik bilimlar rivojlanadi.
Shunday qilib, innovatsion loyihalar yaratiladi, bu esa keyinchalik yangi
texnologiyalarning paydo bo'lishiga olib keladi. Innovatsiyalar ta'lim faoliyati
jarayonida ham rivojlanadi. O'quv jarayonida bolalarning nazariy va amaliy
bilimlari rivojlanadi, keyinchalik ular amaliy hayotning innovatsiyalar yaratish
bilan bog'liq turli sohalarida qo'llanilishi mumkin.
Bugungi kunga qadar bepoyon Vatanimizda bolalar bog‘chalarida yuzdan ortiq
ta’lim texnologiyalari qo‘llanilmoqda. Ular orasida quyidagilarga alohida e'tibor
qaratish lozim:
*sog'liqni saqlash texnologiyalari;
*loyiha faoliyati bilan bog'liq texnologiyalar;
*loyiha faoliyatida foydalaniladigan texnologiyalar;
*axborot-kommunikatsiya texnologiyalari;
*har bir shaxsga yo'naltirilgan texnologiyalar (shaxsga yo'naltirilgan);
*o'yin texnologiyalari deb ataladi.
Mutaxassislarning ta’kidlashicha, maktabgacha ta’lim muassasalariga
innovatsion texnologiyalarni joriy etish nafaqat mumkin, balki zarur. Shu bilan
birga, maktabgacha yoshdagi bolalarning ta'lim jarayonida qo'llaniladigan
pedagogik texnologiyalarga bir nechta qat'iy talablar qo'yilganligini yodda tutish
kerak. Bularga quyidagilar kiradi:
1.Konseptuallik, ta'lim jarayoni ma'lum bir ilmiy kontseptsiyaga asoslanishi
kerakligini taklif qiladi.
2.Muvofiqlik - bu texnologiyalar tizimga xos bo'lgan barcha xususiyatlarga ega
bo'lishi kerakligini ko'rsatadigan talab. Ya'ni, ular yaxlit, mantiqiy bo'lishi va
ularning tarkibiy elementlari o'zaro bog'liq bo'lishi kerak.
|
| |
PySpark MLlib - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 131/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20243. PySpark MLlib:
PySpark MLlib orqali mashina o‘qitish algoritmlarini ishlatish:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression # Spark session yaratish
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# Ma’lumotlarni yuklab olish
data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# X va y larni tayyorlash
feature_cols = ["feature1", "feature2"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
data = assembler.transform(data).select("features", "label")
# Modelni o‘rnating va o‘qitish
lr = LinearRegression()
model = lr.fit(data) # Modelni baholash
print("Coefficient: ", model.coefficients)
print("Intercept: ", model.intercept)
Bu misollar sizga Python bilan Big Data loyihalarida ishlash uchun ko‘proq yordam berishi mumkin. Lekin, ular quyidagi vaziyatlarda mos kelmagan bo‘lishi mumkin: ma’lumotlar hajmi juda katta bo‘lishi, distributiv qulaylash texnologiyalari yoki ML algoritmlarini foydalanishni talab etish. Iltimos, o‘zingizning maqsadlaringiz va tizmingiz uchun mos keladigan misollarni o‘rganib chiqishingizga salmoqchi.
Mashinali o‘qitishni Big Data loyihalariga integratsiya qilish uchun PySpark kutubxonasidan foydalanish quyidagi bosqichlar orqali amalga oshiriladi:
1. PySparkni o‘rnatish:
PySpark-dan foydalanish uchun avval, PySpark kutubxonasi o‘rnatilishi kerak.
pip install pyspark
2. PySpark yaratish:
from pyspark.sql import SparkSession # Spark session yaratish
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
3. Ma’lumotni yuklash:
Ma’lumotni yuklash uchun PySpark DataFrame ishlatiladi. Ma’lumotni CSV, Parquet, Avro, JSON yoki boshqa formatlarda yuklash mumkin.
# CSV dan ma’lumot yuklash
data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
|
| |
Ma’lumotni tayyorlash - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 132/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20244. Ma’lumotni tayyorlash:
Mashina o‘qitish algoritmlarini ishlatish uchun, ma’lumotlarni tayyorlash zarur. Masalan, VectorAssembler orqali mavjud o‘zgaruvchilarni bir vectorga joylashtirish:
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
feature_cols = ["feature1", "feature2"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
data = assembler.transform(data).select("features", "label")
5. Mashinali o‘qitish modelini tayyorlash va o‘qitish:
Masofaviy qo‘llanma uchun MLlib kutubxonasidan foydalanish mumkin. Modelni tayyorlash, o‘qitish va baholashni o‘rganamiz:
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
# Modelni tayyorlash va o‘qitish
lr = LinearRegression()
model = lr.fit(data)# Modelni baholash
predictions = model.transform(data)
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print(f"Root Mean Squared Error (RMSE): {rmse}")
6. Tavsiyalar tizimini integratsiya qilish:
Tavsiyalar tizimini integratsiya qilish uchun PySpark kutubxonasi orqali ishlatiladigan mashhur algoritmalar mavjud. Misol uchun, ALS (Alternating Least Squares) algoritmi, PySpark MLlib dagi tavsiyalar tizimida ishlatiladi.
from pyspark.ml.recommendation import ALS
# ALS modelini tayyorlash va o‘qitish
als = ALS(rank=10, maxIter=5, userCol="userId", itemCol="itemId", ratingCol="rating")
model = als.fit(training_data)
# Foydalanuvchi uchun mahsulotlarni tavsiya qilish
user_recommendations = model.recommendForAllUsers(5)
Bu misol, PySpark orqali mashina o‘qitish algoritmlarini Big Data loyihalari uchun integratsiya qilishni ko‘rsatadi. Sizning maqsadlaringizga qarab, foydalanilayotgan algoritmlar, ma’lumotlar strukturasini va mahsulotlarni tanlash usullarini o‘zgartirishingiz mumkin.
|
| |
Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash

|
Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash
|
bet | 133/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 10.3. Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash
Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish bilan bog’liq amaliy muammolar yechish uchun bir nechta texnikalar va usullar mavjud. Bu texnikalar sun’iy intellekt (SI), ma’lumotlar tahlili, va boshqa ma’lumotlarni o‘rganish usullari orqali amalga oshiriladi. Quyidagi muhim bosqichlarni ko‘rib chiqamiz:
1. Ma’lumotlarni yuklash:
Ma’lumotlarni qayta ishlashdan oldin, ularni yaxshi yuklash kerak. Ma’lumotlarni maqbul, noisni pasaytiradigan va xotiradigan (memory-efficient) ko‘rinishda yuklash juda muhimdir. Pandas yoki Dask kabi kutubxonalar ma’lumotlar ustida asosiy operatsiyalarni bajarish uchun juda mos keladi.
2. Ma’lumotlarni qayta ishlash:
Ma’lumotlarni qayta ishlashda quyidagi amaliyotlar o‘zgaradi:
Noto‘g’ri qiymatlarni aniqlash va ularni to‘g’rilash.
Kechiktirish va o‘tkir ma’lumotlarni tozalash.
Ma’lumotlarni aniqlash va o‘zgartirish uchun dasturlar yaratish.
Kategoriali ma’lumotlarni shakllantirish.
3. Tahlil va taqqoslash:
Ma’lumotlarni tahlil va taqqoslashda, statistik analiz, vizualizatsiya, va boshqa usullarni qo‘llash mumkin. Python kutubxonalari, masalan, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, va Plotly ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish, tahlil qilish va taqqoslashda keng foydalaniladi.
4. Sun’iy intellektning qo‘llanilishi:
Sun’iy intellekt algoritmlari, masalan, mashina o‘qitish, klasterrashtirish, prediktiv analiz, va boshqa algoritm turlari, ma’lumotlarni o‘rganish va tahlil qilishda juda samarali bo‘lishi mumkin. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, va LightGBM kabi kutubxonalar bu maqsad uchun yaxshi foydalaniladi.
5. Otomatlashtirilgan tizimlar:
Muammolar bilan yuzma-mashinaviy (automated machine learning) yoki otomatlashtirilgan tizimlar yordamida avtomatik ravishda qanday ma’lumotlarni qayta ishlash, qanday algoritmlarni ishlatish va natijalarni baholash mumkinligini tekshirishning yo‘llari ko‘rish mumkin.
|
| |
Dasturiy ta’minot ishlab chiqish modellari

|
Dasturiy ta’minot ishlab chiqish modellari
|
bet | 24/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaDasturiy ta’minot ishlab chiqish modellari
Xulosa
Man o’zimga biriktirilgan “Dasturiy ta’minotni modellashtirish” mavzusi orqali modellar haqida kerakli xulosalarni oldim. Dasturiy ta'minotning hayot tsikli modellar. Hayotiy tsiklni modellar deb hisoblash mumkin. Hozirgi kunda eng keng tarqalgan:kaskadli, ortib boruvchi (oraliq boshqaruvga ega bo'lgan bosqichli model ) va spiral hayot tsikli modellari. Kaskad modeli (ing.) palapartishlik modeli) Bu dasturiy ta'minotni ishlab chiqish jarayonining modeli, uning hayot aylanishi talablarni tahlil qilish va loyihalash bosqichlaridan ketma-ket o'tib ketadigan oqimga o'xshaydi. amalga oshirish, sinovdan o'tkazish, birlashtirish va qo'llab-quvvatlash.
Rivojlanish jarayoni mustaqil qadamlarning tartiblangan ketma-ketligi yordamida amalga oshiriladi. Model har bir keyingi qadam oldingi bosqich to'liq bajarilgandan so'ng boshlanadi deb taxmin qiladi. Modelning barcha bosqichlarida loyihalarni boshqarish, baholash va sifatni boshqarish, tekshirish va tasdiqlash, konfiguratsiyani boshqarish va hujjatlarni ishlab chiqish kabi yordamchi va tashkiliy jarayonlar va tadbirlar amalga oshiriladi. Bosqichlarning bajarilishi natijasida keyingi bosqichlarda o'zgarib bo'lmaydigan oraliq mahsulotlar hosil bo'ladi.
Hayotiy tsikl an'anaviy ravishda quyidagi asosiyga bo'linadibosqichlar:
Talablarni tahlil qilish,
Dizayn,
Kodlash (dasturlash),
Sinov va disk raskadrovka,
Foydalanish va texnik xizmat ko'rsatish.
Modelning afzalliklari:
rivojlanishning butun tsikli davomida talablarning barqarorligi;
har bir bosqichda to'liqlik va izchillik mezonlariga javob beradigan to'liq loyiha hujjatlari to'plami shakllantiriladi;
model bosqichlarining aniqligi va ravshanligi va uni qo'llash qulayligi;
mantiqiy ketma-ketlikda olib boriladigan ishlarning bosqichlari barcha ishlarning tugash vaqtini va tegishli resurslarni (pul, moddiy va insoniy) rejalashtirishga imkon beradi.
|
| |
Modelning kamchiliklari - Dasturiy injiniring kafedrasi

|
Dasturiy injiniring kafedrasi
|
bet | 25/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaModelning kamchiliklari:
talablarni aniq shakllantirishning murakkabligi va butun hayot tsikli davomida ularning dinamik o'zgarishi mumkin emasligi;
loyihani boshqarishda past moslashuvchanlik;
rivojlanish jarayonining chiziqli tuzilishining ketma-ketligi, natijada paydo bo'lgan muammolarni hal qilish uchun avvalgi bosqichlarga qaytish xarajatlarni ko'payishiga va ish jadvalining buzilishiga olib keladi;
oraliq mahsulotning foydalanishga yaroqsizligi;
noyob tizimlarni moslashuvchan modellashtirishning mumkin emasligi;
ishlab chiqish oxirida barcha natijalarni bir vaqtning o'zida birlashtirish tufayli yig'ilish muammolarini kech aniqlash;
tizimni yaratishda foydalanuvchining etarli darajada ishtirok etmasligi - boshida (talablarni ishlab chiqishda) va oxirida (qabul testlari paytida);
foydalanuvchilar butun ishlab chiqish jarayoni tugaguniga qadar ishlab chiqarilayotgan mahsulot sifatiga ishonch hosil qila olmaydilar. Ularda sifatni baholash imkoniyati yo'q, chunki siz rivojlanishning tayyor mahsulotini ko'ra olmaysiz;
foydalanuvchi tizimga asta-sekin ko'nikishi uchun imkon yo'q. O'quv jarayoni hayotiy tsikl oxirida, dasturiy ta'minot allaqachon ishga tushirilganda amalga oshiriladi;
har bir bosqich keyingi harakatlarni amalga oshirishning zaruriy sharti bo'lib, bu o'xshash usulga ega bo'lmagan tizimlar uchun ushbu usulni xavfli tanlovga aylantiradi, chunki bu moslashuvchan modellashtirishga qarshi turadi.
Dastlabki bosqichlarga qaytmasdan va yuzaga keladigan muammolarni bartaraf etish uchun ularning natijalarini o'zgartirmasdan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish murakkabligi sababli, palapartishlik hayotining tsikli modelini amalga oshirish qiyin.
Sharshara modelining ko'lami
Sharshara modeli doirasining cheklanishi uning kamchiliklari bilan belgilanadi. Uni ishlatish quyidagi hollarda eng samarali hisoblanadi:
aniq, o'zgarmas loyihalarni ishlab chiqishdahayot sikli talablar, aniq amalga oshirish va texnik metodologiya;
ilgari ishlab chiquvchilar tomonidan ishlab chiqilgan bir xil turdagi tizimni yoki mahsulotni yaratishga yo'naltirilgan loyihani ishlab chiqishda;
mavjud mahsulot yoki tizimning yangi versiyasini yaratish va chiqarish bilan bog'liq loyihani ishlab chiqishda;
mavjud mahsulotni yoki tizimni yangi platformaga o'tkazish bilan bog'liq loyihani ishlab chiqishda;
bir nechta yirik rivojlanish guruhlari ishtirokidagi yirik loyihalarni amalga oshirishda.
|
| |
Hodimlarni boshqarish - Dasturiy injiniring kafedrasi

|
Dasturiy injiniring kafedrasi
|
bet | 19/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaHodimlarni boshqarish
Dasturiy taminot ishlab chiqaruvchi tashkilotlarda ishlayotgan hodimlar tashkilotning qimmatli hodimlaridir. Bu yaxshi hodimlarni(mutaxassislarni) ishga jalb qilish va saqlab qolishda ko‘p ahamiyatga ega va tashkilotning sarmoyadan mumkin bo‘lgan eng yaxshi foyda kelishini ta`minlash ham dasturchilarga bog`liq. Mivofaqqiyatli kompaniyalar va xo‘jaliklarda hodimlar tashkilot tomonidan xurmat qilinganda, malakasi va tajribasini ko`rsatadigan javobgarlik belgilanganda erishiladi. Dasturiy loyiha boshqaruvchilari dasturiy ta‘minot rivojlanish ishiga ta‘sir qiluvchi texnik masalalarni tushunishi muhim. Shunga qaramay, baxtga qarshi, yaxshi dasturiy injinerlar kerakli darajada yaxshi shaxs boshqaruvchilari emas. Dasturiy injinerlarda kuchli texnik malaka bor, lekin loyiha yaratuvchi jamoani umumlashtirish va boshqarish imkoniyatini beruvchi hislat yo‘q. Loyiha boshqaruvchisi sifatida, siz hodimlarni boshqarishning potensial muammolaridan xabardor bo‘lishingiz va boshqaruv malakangizni oshirishga urinish kerak. Mening fikrimcha, hodimlarni boshqarishda to‘rtta muhim omil bor:
1. Loyiha jamoasidagi bir xil hodimlarga qiyosiy yo‘sinda munosabat bo‘lishi kerak. Hech kim hamma mukofot bir xil bo‘lishini kutmaydi lekin hodimlar ularning tashkilotga hissasi past baholanganini his etmasligi kerak.
2. Turli hodimlarda turli mahorat borligini hurmat qiling va menejerlar bu farqlarni hurmat qilishi lozim. Jamoaning har bir a`zosiga o‘z xissasini qo‘shishi uchun imkon berish kerak. Bazi hollarda, albatta, hodimlarni jamoaga mos emas deb hisoblaysiz va ular davom etolmaydi, lekin loyihaning dastlabki bosqichlarida hulosaga shoshilmaslik kerak.
3. Jalb qilingan hodimlar boshqalar uni tinglayotganini his etganda samarali hissa qo‘shadi va taklifini ham hisobga oladi. Ishchi muhitni rivojlantirish juda muhim qayerdaki, hamma fikrlar, hatoki u eng quyi hodimga tegishli bo`lsa ham, hisobga olingan joyda.
4. Menejer sifatida rostgo‘ylik, siz doim jamoada nima yaxshi va nima yomon ketayotganligi haqida rostgo‘y bo‘lishingiz lozim. Siz texnik bilim darajangiz haqida va ochiq ko`ngillik bilan zarurat bo‘lganda yetarli bilim ta‘minlash uchun ishni kechiktirishda ham rostgo‘y bo‘lishingiz kerak. Agar siz bilimsizlik va muammolarni yopib yuborsangiz, sizdan habar topishadi va jamoani hurmatini yo‘qotasiz. Hodimlarni boshqarish, fikrimcha, tajribaga bog‘liq bo‘lgan narsa, kitobdan o‘rgangandan ko‘ra. Bu bo‘limdan mening maqsadim va keyingi jamoaviy ish haqidagi bo‘lim oddiygina muhim insonlarni va jamoani boshqarishdagi dasturiy loyiha boshqaruviga ta‘sir etuvchi muammolarni tanishtirish. Umid qilamanki, texnik talantli jamoalar bilan kelishishda menejerlar duch keladigan bir qancha muammolarga ta`sirchanligingizni oshirdi.
|
| |
float yoki double - O„zbekiston respublikasi oliy va o„rta maxsus ta‟lim vazirligi samarqand davlat universiteti...

|
O„zbekiston respublikasi oliy va o„rta maxsus ta‟lim vazirligi samarqand davlat universiteti s. Eshtemirov, F. M. Nazarov Pdf ko'rish
|
bet | 128/164 | Sana | 25.01.2024 | Hajmi | 2,67 Mb. | | #146073 |
Bog'liq ALGORITMLASH VA DASTURLASH ASOSLARIfloat yoki double turi berilsa, satr ko‗rinishidagi sonni double ko‗rinishidagi,
ya‘ni sonning mantissasi va tartibini ko‗tsatish bilan yoki o‗nli kasr ko‗rinishiga
o‗tkazadi. Agar songa aylantirilayotgan satr chegaradan chiqib ketsa, funksiya
kutilmagan qiymatni oladi.
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
int k,n,m; double i,j ;
char satr1[]="3.14D15E+2";
char satr3[30]="21.34254254E15", satr4[30]="745.8215";
n=atoi(satr1); i=atof(satr3); j=atof(satr4);
cout<<"i="<system("pause");
return 0;
}
Dastur natijasi quyidagicha bo‗ladi
i=2.13425e+016
j=745.822
n=3
3.itoa (n,satr,m) funksiyasi. Bu funksiya int turiga mansub bo‗lgan n sonini m
lik sanoq sistemasiga o‗tkazib, satr turiga o‗tkazadi va hosil bo‗lgan qiymatni
satrli massivga beradi.
ltoa (n,satr,m) funksiyasi vazifasi ham itoa() funksiyasi vazifasi kabi. Faqat
ltoa() funksiyasi long turiga mansub sonlarni ham satrga aylantiradi. Quyidagi
dasturni tahlil qilib, bunga ishonch hosil qilish mumkin.
#include
207
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
int n=3245,m; long int i,j=568324557; long double k=5.6e4;
char satr1[20],satr2[20],
satr3[20],satr4[20],satr5[20],satr6[20],*satr7;
itoa(n,satr1,2); itoa(n,satr2,8);itoa(n,satr3,16);itoa(n,satr4,10);
cout<<"satr1="<tr4="<ltoa(j,satr1,2); ltoa(k,satr2,8);ltoa(j,satr3,16);ltoa(j,satr4,10);
cout<<"satr1="<="<itoa(n,satr5,10);ltoa(j,satr6,10);satr7=strstr(satr6,satr5);cout<<"
satr7="<system("pause");
return 0;
}
Dastur natijasi quyidagicha bo‗ladi.
satr1=110010101101
satr2=6255
satr3=cad
satr4=3245
satr1=100001110111111111000111001101
satr2=155300
satr3=21dff1cd
satr4=568324557
satr7=324557
4. gcvt (son,raqamlar soni, satr) funksiyasi. Bu funksiya float yoki doudle
turidan sonni satrga aylantiradi. Bunda son float yoki double turiga mansub son
bo‗lilshi kerak,raqamlar soni satrga aylantirilgan sonning raqamlar soni. Agar
sonning raqamlari soni ko‗rsatilgan sondan ortiq bo‗lsa, quyidagi ikki hol bo‗lishi
mumkin.
1)
Butun son berilgan bo‗lsa, unEm ko‗rinishida ifodalanadi;
2)
O‗nli kasar ko‗rinishida bo‗lsa, ortiqcha raqamlari yaxlitlanadi.
Quyidagi dasturda bu imkoniyatlar o‗z aksini topgan
208
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
int n=4; double i=4562, m=1234567,k=12.455476;
char satr[20];
gcvt(i,n,satr);cout<<"i ning satr korinishi="<gcvt(m,n,satr);cout<<"m ning satr korinishi="<gcvt(k,n,satr);cout<<"k ning satr korinishi="<system("pause");
return 0;
}
Dastur natijasi quyidagicha bo‗ladi.
i ning satr korinishi=4562
m ning satr korinishi=1.235e+006
k ning satr korinishi=12.46
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
O„zbekiston respublikasi oliy va o„rta maxsus ta‟lim vazirligi samarqand davlat universiteti s. Eshtemirov, F. M. Nazarov
|
Darsni mustahkamlash - 1-dars Sana: 6-sinf mavzu: fizika nimani o’rganadi? Fizik hodisalar. Fizika taraqqiyoti tarixidan...

4. Darsni mustahkamlash..
Savollar. 1. Daryo suvining tezligi qaysi joyida katta bo’ladi: keng joyidami yoki tor joyidami? Sirtidami yoki chuqur joyidami?
2. Samoloyot qanotiga doim ko’taruvchi kuch ta’sir etib tursa, ko’tarilishni qanday qilib to’xtatish mumkin?
Darsni mustahkamlash maqsadida masala yechilib ko’rsatiladi.
Masala: Chuqurligi 30 m bo’lgan ko"l tubida bosim qanchaga teng bo’ladi?
Berilgan:
|
Formula:
|
Yechilishi:
Javob: P=300000 Pa
|
p-?
|
Sinfda yechish uchun tavsiya qilinadigan masalalar:
1. Benzin bilan to’ldirilgan sistemada 4 m chuqurlikda kesimining yuzi 30 sm bo’lgan jo’mrak bor. Benzin jo’mrakka qanday kuch bilan ta’sir qiladi?
2. Dengizda qanday chuqurlikda suvning bosimi 450000Pa ga teng bo’ladi?
|
Yangi mavzuning bayoni - 1-dars Sana: 6-sinf mavzu: fizika nimani o’rganadi? Fizik hodisalar. Fizika taraqqiyoti...

Yangi mavzuning bayoni
O’qituvchining mini ma’ruzasi. Yangi mavzu yuzasidan qo’shimchalar qiladi. O’quvchilarga o’tmas pichoq, qaychi berib, biron narsani kesish yoki qirqish tavsiya qilinadi. So’ngra shu narsani o’tkir pichoq yoki qaychi bilan qirqishga beriladi. Natijaning sababini aniqlash maqsadida "aqliy hujum" uyushtiriladi. "Aqliy hujum" natijasida kuch ta’siri:
1) kuch kattaligiga;
2) kuch ta’sir etayotgan yuzaga qanday bog’liqligi aniqlanadi. Bosim tushunchasi kiritiladi.
Birligi 1 Pa (Paskal)
Bosimlar haqida kengroq tasavvurga ega bo’lish uchun texnikada uchraydigan bosimlardan misol keltiriladi.
VAZ 2103 avtomobili g’ildiraklari bosimi: Oldingi: 172 KPa orqa: 188Kpa Avtomobil baloni ichidagi bosim. 170-230 KPa
Bunda F= P • S "Kuch" emas, balki "bosim kuchi" ekanligi tushuntirilishi kerak. Bosim kuchi har doim yuzaga tik ( perpendikulyar ) yo’nalgan bo’ladi.
Tabiatdagi kuchlar va uning uzviy davomi bo’lgan bosim mavzusini takrorlashni "debat" usulida o’tkazish mumkin. Buning uchun sinfda ikkita guruh tashkil qilinadi. O’qituvchi va bir-ikkita o’quvchidan iborat hakamlar va "taymkipper" belgilanib debat boshlanadi. Bahs uchun quyidagicha mavzu tanlanishi mumkin:
Bahslashuvchilardan qaysi birlari ko’proq misol va ishonarli dalillar keltirsa, o’sha guruh g’olib hisoblanadi. Albatta, bunda faol o’quvchilar alohida baholanadilar. Debat yakunidan so’ng yangi mavzuga doir tajriba-namoyishni shprisga kiydirilgan teshikchalari bor sharcha orqali namoyish qilib ko’rsatiladi darslikda keltirilgan. Ichki bosim mavjudligini bo’sh baklashka olib, undan bir xil balandlikda bigiz bilan teshikchalar ochiladi. Unga gugurt cho’plarining uchini ochib, tiqib qo’yiladi va suv quyiladi. Cho’plar olinsa, undan suv otilib chiqadi. Albatta bunda suvning otilib chiqish tezligi suv ustunining balandligiga bog’liq bo’lishi ko’rinmasligi uchun teshikchalar bir xil balandlikda olinadi. Shundan so’ng Paskal qonunini tushuntirish mumkin. Paskal qonunini amalda qo’llanilishini ko’rsatish maqsadida gidravlik press o’rganiladi. Gidravlik press bo’lmasa, ikkita bir marta ishlatiladigan meditsina shprisini olib, ular uchini "kapelnitsa" naychasi bilan tutashtirib yasash mumkin. Bunda shprislar shtativga mahkamlab qo’yiladi. Gidravlik pressda munosabat o’rganilganidan so’ng mustahkamlash uchun masala yechib ko’rsatiladi.
|
-mashg‘ulot - Cover ict stb indd

103
4
Ma’lumotlar bazasidan maqsadli foydalanish
Ma’lumotlar bazasi uchun
Ma’lumotlar bazasini yaratishdan oldin siz quyidagilarni hal qilishingiz kerak:
• ma’lumotlar bazasining maqsadi;
• ushbu maqsadni amalga oshirish uchun to‘plashingiz kerak bo‘lgan ma’lumotlar;
• siz foydalanmoqchi bo‘lgan
maydonlar.
Maydon - bitta, alohida ma’lumotlar bo‘lagi. U quyidagicha bo‘lishi mumkin:
• ismingiz;
• familiyangiz;
• tug‘ilgan sanangiz.
Sizning manzilingiz kabi ma’lumotlar bir nechta maydonlarga bo‘linishi mumkin. Bu tanlov bo‘lgani
uchun uni kimdir o‘zi yoki birgalikda ishlatishiga imkon beradi. Quyidagi maydonlarni kiritishingiz
mumkin:
Tayanch iboralar - Menejment va marketing

|
Menejment va marketing
|
bet | 121/192 | Sana | 19.01.2024 | Hajmi | 2,21 Mb. | | #140803 |
Bog'liq Toshkent – 2023 Mavzu 1«Menejment va marketing asoslari» fanininTayanch iboralar
axborot
tashqi axborot
chki axborot
tiskari aloqa
verbal belgi
noverbal belgi
doimiy axborot
o`zgarib turuvchi axborot
dastlabki axborot
hujjat
|
direktiv axbloot
o¨zaki axborot
avozli axborot
o`ta muhim axborot
ishonchli axborot
ehtimolli axborot
axborotlpar tizimi
kommunikatsiya
gorizantal kommlunikatsiya
vertikal kommunikatsiya
noformal kommunikatsiya
|
O’z-o`zini tekshirish uchun savollar
Axborot nima? Uning boshqarishdagi roli nimalardan iborat?
Axborotga nisbatan qanday talablar qo`yiladi?
Teskari aloqa nima?
Axborotlar qanday turukmlanadi?
Axborotlarning qanday tizimlarini bilasiz?
Rahbarning axborot bilan ishlash uslubi qanday bo`lishi kerak?
Kommunikatsiya nima?
Komunikatsion jarayon deganda nimani tushunasiz?
Shaxslar aro axborot almashuvda qanday muammolar tu¨ilishi mumkin?
Samarali quloq solish san’atining 10 qoidasini bilasizmi?
Hujjat nima? Ish yuritish-chi?
Hujjatlarning qanday turlarini bilasiz?
Korxona (firma)larda ish yuritish qanday tamoyillarga asoslanadi?
Hujjatlar bilan ishlash jarayoni qanday bosqichlarni o`z ichiga oladi?
Hujjat oqimi (oborot) deganda nimani tushunasiz?
|
| |
H u j j a t l a r n i - Menejment va marketing

|
Menejment va marketing
|
bet | 119/192 | Sana | 19.01.2024 | Hajmi | 2,21 Mb. | | #140803 |
Bog'liq Toshkent – 2023 Mavzu 1«Menejment va marketing asoslari» fanininH u j j a t l a r n i
qabul qilish
qayd
qilish
Ijro
etish
Jo`natish
Saqlash
13.3-sxema. Hujjatlar bilan ishlash jarayoni.
Korxonaga kelgan hujjatlar kirish korrespondentsiyasi deb ataladi. ¡abul qilingan korrespondentsiyaning adres bo`yicha kelganligi tekshirilishi va konvertlar hujjatlarga zarar etkazilmagan holda ochilishi kerak. Biror shaxsga atalgan konvertlarni ochish tavsiya etilmaydi.
Korrespondentsiyani qayd qilishda jurnal va kartochka tizimi qo`llaniladi. Jurnalda hujjatlar kelishi tartibi bo`yicha kitobchada qayd qilinadi. Bunday usulni hujjat oboroti uncha katta bo`lmagan (bir kunda 10-15 ta xat olinadigan) korxonalarda qo`llanish tavsiya etiladi.
Kartochka usuli eng zamonaviy bo`lib, eng kam mehnat sarflagan holda uchyotga olish, nazorat qilish va axborot-ma’lumotnoma qidiruv ishlarining puxta tizimini tashkil qilish, hujjatlar oboroti vaqtini qisqartirish imkonini beradi.
Ish korrespondentsiyasi ijro etilish xususiyatiga ko`ra ikki qismga bo`linadi. Birinchi qismi korxona rahbariga beriladi. U har bir hujjat bo`yicha ijro etish tartibi, muddatlari va ijrochilar haqida ko`rsatma beradi. ¡olgan korrespondentsiyasi tarkibiy bo`linmalar rahbarlariga yuboriladi. Bu erda ijrochilar haqidagi masala hal etiladi. Hujjatlarning ijro etilishini nazorat qilishni yaxshi uyushtirish muhim ahamiyatga ega. Shu maqsadda maxsus nazorat kartotekalarini qo`llash ¨oyat qulaydir.
Korxonada jo`natiladigan hujjatlar chiqish korresponden-tsiyasi deyiladi. Har bir hujjatda indeks bo`lishi shart. Bu narsa boshqa muassasalar bilan yozishmalarda ularni ko`rsatish hamda delolarda va arxivda ularni qidirib topish imkonini beradi.
Ijro etilgan hujjatlar ma’lum bir tizimda saqlanadi. Delolarni guruhlarga ajratishning eng tarqalgan belgilari qo`yidagilar hisoblanadi:
¡ayd qilingan guruhlash belgilari bir-biriga muvofiq bo`lishi, ya’ni bir hil hujjatlar xronologik belgiga, boshqalari esa nominal belgiga ko`ra delolarda joylashtirilishi lozim. Bundan tashqari, har bir bo`linmada arxivga topshirilmasdan doimiy saqlanishi talab qilinadigan hujjatlar uchun delolar ajratish kerak.
Hujjatlar muayyan oqimda harakat qiladi. Hujjatlar oqimi deyilganda hujjatlarning belgilangan izchillikda tayyorlangan paytdan boshlab korxonadan jo`natilgunga qadar yoki arxivga topshirilgunga qadar harakati tushuniladi.
|
| |
§ashga tegadigan holatlarni bartaraf qiling

|
§ashga tegadigan holatlarni bartaraf qiling
|
bet | 116/192 | Sana | 19.01.2024 | Hajmi | 2,21 Mb. | | #140803 |
Bog'liq Toshkent – 2023 Mavzu 1«Menejment va marketing asoslari» faninin §ashga tegadigan holatlarni bartaraf qiling
|
Rasm chizib turmang, stolga urmang, qo¨ozlarni bir joydan ikkinchi joyga qo`z¨atavermang, ehtimol eshikni ¸pib qo`yilsa, xonada sokinlik bo`ladi?
|
Bardoshli bo`ling
|
Vaqtni ayamang. So`zlaguvchini bo`lmang. Chiqishga zo`r bermang, eshik tomon qadam bosmang.
|
So`zlovchiga hamdard bo`ling
|
So`zlovchini o`zingizning o`rningizga qo`yib ko`ring.
|
Xarakteringizni saqlay biling
|
§azablangan kishi suhbat mazmuniga noaniqlik kiritish payida bo`ladi.
|
Bahsga va tanqidga yo`l qo`ymang
|
Bunday hol so`zlovchini himoyaga o`tishga majbur qiladi. U jim bo`lib qolishi ¸ki jahllanishi mumkin. Aynan bahsda ¨olib chiqib, bu bilan yutqazgan bo`lasiz.
|
Savollar bering
|
Bu so`zlovchini ilhomlantiradi, u sizning uni quloq sola¸tganingizga yana bir bor iqror bo`ladi. Bu oldinga jilishga ¸rdam beradi.
|
So`zlashdan to`xtang
|
Birinchi maslahat ham shundan boshlangan. Oxiri ham shu bilan tugaydi. Zero, qayd qilinganlarning barchasi shunga bo¨liq. Siz gapirishdan to`xtamas ekansiz, demak samarali quloq solishni ham bilmaysiz.
|
Tabiat odamga ikkita quloq, ammo faqat bitta til ato etgan. Ohistagina aytmoqchi bo`lsak, bu degan so`z - gapirishdan ko`ra ko`proq eshitish kerak. Eshitish uchun ikkita quloq zarur: biri - so`z mohiyatini qabul qilish, ikkinchisi - so`zlovchi hissi¸tini ilib olish uchun kerak.
¡uloq solishni istamaydiganlar asosli qarorlar qabul qilish uchun etarli axborotni olishga muvaffaq bo`lmaydilar. £zingizning quloq solish qobiliyatingizni o`stirish niyatida bo`lsangiz so`zlashuvdan so`ng o`zingizga o`zingiz baho berishga harakat qiling. Buning uchun shu jarayonda qayd qilingan 10 qoidaga binoan qanday samarali ish qilganingizni o`zingizdan so`rang. Shundan so`ng qaysi qoidalar ustida ishlashingiz va o`zingizni takomillashtirishingiz ayon bo`lib qoladi.
|
| |
Qo'shimcha model - Dasturiy injiniring kafedrasi

|
Dasturiy injiniring kafedrasi
|
bet | 26/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatma
Qo'shimcha model
Qo'shimcha model (ing.) o'sish - o'sish, o'sish) bosqichli chiziqli ketma-ketlik bilan dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni nazarda tutadi, lekin bir necha bosqichlarda (versiyalarda), ya'ni. dasturiy ta'minotni ishlab chiqish hayot tsikli tugaguniga qadar butun vaqt davomida mahsulotni rejalashtirilgan takomillashtirish bilan.
Spiral model
Spiral model: Hayotiy tsikl - spiralning har bir burilishida mahsulotning keyingi versiyasi yaratiladi, loyiha talablari aniqlanadi, uning sifati aniqlanadi va keyingi navbatning ishi rejalashtiriladi. Rivojlanishning dastlabki bosqichlariga - tahlil va dizaynga alohida e'tibor qaratiladi, bu erda ba'zi texnik echimlarning maqsadga muvofiqligi tekshiriladi va prototiplash orqali asoslanadi.
-amaliy ish.
Dasturiy ta’minotning arxitekturasi.
Reja:
Kirish. Dasturiy ta’minot jarayonlari
Sifatli va tezkor dasturiy ta’minot ishlab chiqish
Tizim uchun talablarni shakllantirish
Dasturiy ta’minotni modellashtirish
Kirish. Dasturiy ta’minot jarayonlari
1Biz zamonaviy dunyoni dasturiy ta’minotsiz tasavvur qila olmaymiz. Milliy infrastrukturalar va utilitalar kompyuterga asoslangan tizimlar tomonidan nazorat qilinadi va ko’pgina elektrli mahsulotlar o’z ichiga kompyuter va nazorat dasturlarni oladi. Sanoatda ishlab chiqarish va tarqatish to’liq kompyuterlashtirilgan. Musiqa sanoati, kompyuter o’yinlari, film va televizorlarda dasturiy ta’minotdan foydalanishadi. Shu sababli dasturiy injiniring milliy va xalqaro jamiyatlar funksionalligi uchun muhimdir. Dasturiy ta’minot tizimlari mavhum va nomoddiy bo’lib ular materiallarning xususiyatlari yoki fizik qonunlar bilan chegaralanmagan. Dasturiy ta’minotning potensialiga hech qanday tabiiy cheklanuvlar yo’q.
Dasturiy injiniring tarixi
“Dasturiy injiniring” atamasi 1968 - yil konfrensiyada taklif qilingan. 1970 - 1980 - yillarda strukturali dasturlash va obyektga yo’naltirilgan ishlab chiqish kabi dasturiy injiniring usullari va metodlari ishlab chiqildi. Standard atamalar ishlab chiqildi va hozirgi kunda keng qo’llanilmoqda.
Professional dasturiy ta’minotni ishlab chiqish
Ko’p odamlar dasturlar yozishadi. Odamlar ishda o’z ishlarini osonlashtirish uchun elektron jadval ko’rinishli dasturlar tuzushadi, tadqiqotchilar va injinerlar
ilmiy tajribaga oid ma’lumotlarga ishlov berish uchun dasturlar tuzishadi, yoki qiziqish sabab dasturlar tuzishadi. Professional dasturiy ta’minot bu dasturchidan tashqari boshqa insonlar ham foydalanishi maqsadida ishlab chiqiladi va odatda individual bo’lib emas guruh bo’lib ishlanadi.
Dasturiy injiniring professional dasturiy ta’minotni qo’llab quyyatlashga yo’naltirilgan bo’lib u dasturning o’ziga xos xususiyatlari, dizayni va evolutsiyasini ta’minlovchi usullarni o’z ichiga oladi. Dasturiy injiniring nimaligi haqida sizga kengroq tushuntirish maqsadida quyida ko’p so’ralgan savollarga qisqacha javoblarni havola etamiz (Jadval 1.1)
|
| |
Ta`lim jarayoni qonuniyatlari - O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi

|
O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi
|
bet | 71/179 | Sana | 27.06.2024 | Hajmi | 3,07 Mb. | | #265905 |
Bog'liq O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw mTa`lim jarayoni qonuniyatlari. Qonuniyatlar ta`lim jarayonida takrorlanib turadigan universal aloqalardir. Didaktikada ta`lim jarayoni qonuniyatlari alohida tadqiqot predmeti sifatida o`rganilmagan bo`lsa-da, ularning imkoniyatini ochish, tartibga solishga oid qator urinishlar mavjud. Rus didakti I.Y.Lerner o`zining bir ommabop risolasida ta`lim jarayonining quyidagicha qonuniyatlarini belgilashga uringan: tarbiyalovchan ta`lim, o`qitish, o`qish faoliyatlarining o`quv materiali bilan aloqadorligi: ta`limning o`qituvchi va o`quvchi maqsadlarining o`zaro mosligi asosida amalga oshishi: ta`lim metod, vositalarining ma`lumot mazmuni va maqsadiga mosligi: ta`limda bolalarning faol ishtiroki va sh.k. Ta`lim jarayoni qonuniyatlarini tasnif etish va tavsiflashga prof. Y.K.Babanskiy ham alohida e`tibor bergan. U ta`lim jarayonida amal qiladigan qonuniyatlarning quyidagicha xususiyatlarini ajratadi: doimiylik, sababiyatli bog`lanishlar shaklida amal qilish: tizimning samarali amal qilishini ta`minlash. Shu talablar asosida ta`lim jarayonining qonuniyatlari ajratiladi.
Ta`lim jarayoni bola shaxsini har tomonlama rivojlantirish, ularda ijodiy qobiliyatlarni tarkib toptirish bilan mutlaq bog`liq. Bu qonuniyatga ko`ra, ta`lim jarayonining vazifalari, vazifalar asosida esa ma`lumot mazmuni, ta`lim vositalari, metodlari, tashkilliy shakllari aniqlanadi.
Ta`lim jarayoni yoshlarni ma`lumotli qilish, bola shaxsini rivojlantirish va tarbiyalash jarayonlari bilan qonuniyatli bog`langan. Ta`lim jarayonining ma`lumotli qilish, rivojlantiruvchan va tarbiyalovchan funksiyalariga amal qilishi yo`li bilan bu qonuniyatga rioya qilinadi. Shu qonuniyatlariga ko`ra, ta`limning yo`nalishlari belgilanadi, nazariya va amaliyot birligi, ta`limning turmushga bog`liqligi hal etiladi.
Ta`lim jarayoni samaradorligi o`qituvchining mahoratiga va bolalarning real o`qish imkoniyatlariga daxldor. Bu qonuniyatga ko`ra, ta`limning unumdor vositalari, usullari, tashkiliy shakllari tanlanadi, bilimlarni tushunarli, ommabop bayon qilish kabi ishlar bajariladi.
Ta`lim o`zi amal qiladigan tashqi shart-sharoitlarga bog`liq. Bu qonuniyatga ko`ra, ta`lim uchun gigiyenik fiziologik, psixologik sharoit yaratiladi. Psixologik muhit hosil qilinadi.
Ta`lim jarayonida o`qituvchi va o`quvchi faoliyati o`zviy bog`liq. Bu qonuniyatga ko`ra, o`qituvchi va o`quvchi maqsadi o`zaro muvofiqlashtiriladi, ta`lim sub`yektlari o`rtasida koordinatsiya (faoliyatlarni o`zaro moslashtirish)ga rioya qilinadi, mustaqillik va faollik, ko`rgazmalilik va onglilik kabi prinsiplar amalga oshiriladi.
Shunday qilib, ta`lim jarayoni qonuniyatlariga ko`ra ta`lim prinsiplari, vositalari, metodlari, tashkiliy shakllari tanlanadi, ma`lumot mazmuni ishlab chiqiladi, ma`lumot mazmunini moddiylashtirish yo`llari aniqlanadi.
|
| |
Sinfi tanib olish (Classification)

|
Sinfi tanib olish (Classification)
|
bet | 101/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Sinfi tanib olish (Classification):
Bu usulda, ma’lumotlar bir yoki bir nechta sinflarga bo‘linadi. Algoritmlar modelni o‘qitishda ta’lim ma’lumotlaridan foydalaniladi va keyinchalik model test ma’lumotlariga qo‘yiladi.
Logistic Regression: Oddiy, lekin samarali tanib olish usuli.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
K-Nearest Neighbors (KNN): Sinfni o‘rganishda o‘xshash sinflardagi eng yaqin obyektlarni qo‘llash.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier()
Support Vector Machines (SVM): Ma’lumotlarni sinflar orasida ajratib bo‘lish uchun ishlatiladi.
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
Decision Trees va Random Forests: Qaror qabul qilish va bag’rikdosh modellarini yaratish.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
Regression (Regressiya):
Bu usulda ma’lumotlar sonli qiymatlarga ega bo‘lgan qisqaqtirish vaqtida o‘rganiladi. Mashhur regressiya algoritm turlari:
Linear Regression: O‘qitish ma’lumotlariga mos ravishda o‘zgaruvchilarni aniqlaydi.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
Ridge va Lasso Regression: Katta o‘zgaruvchilarni kuchaytirish yoki yashirish uchun ishlatiladi.
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge()
from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso()
Clustering (Qo‘shma tahlil):
Bu usulda, ma’lumotlar bir-biri bilan o‘xshash obyektlar bo‘ylab guruhlarga bo‘linadi.
K-Means Clustering: Ma’lumotlarni bir nechta guruhlarga ajratish uchun ishlatiladi.
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)
Hierarchical Clustering: Qo‘shma tahlilni ilgariy qo‘shish vaqtida o‘rganish.
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
|
| |
Sinfi tanib olish (Classification)

|
Sinfi tanib olish (Classification)
|
bet | 100/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Sinfi tanib olish (Classification):
Logistic Regression: Odatiy sinfi tanib olish algoritmi. Barcha inputlarni bitta sinfga joylashtiradi va chet elon qiladigan chiziqlar orqali sinfga kiradi.
K-Nearest Neighbors (KNN): Sinfi tanib olish uchun oddiy algoritm. Test punktlarini test setiga qo‘yadi va test setidagi eng yaqin K ta obyektlarni hisoblaydi.
Support Vector Machines (SVM): Sinfi tanib olishda mashhur. Bitta sinfga joylashtirilgan qo‘llab-quvvatlovchi vektorlar (support vectors) orqali sinfga joylashtirishga harakat qiladi.
Regression (Qarama-qrash):
Linear Regression: Odatiy ma’lumotlar uchun mo‘ljallangan. O‘qitish natijalari lineyka qarshi chiqarish orqali hisoblanadi.
Decision Trees: Qarama-qrash algoritmi. Ma’lumotlarni o‘rganish va tasniflash uchun yuqori natijalarga olib boradi.
Random Forest: Boshqa modellovlar bilan bir nechta qarama-qrash algoritmlarini birlashtiradi va ko‘p tarqalgan variantini chiqaradi.
Deep Learning (Chuqur o‘qitish):
Neural Networks: Bir nechta qatlamli sinflash algoritmi. Bir ko‘pni chuqur o‘rganish uchun mo‘ljallangan.
Convolutional Neural Networks (CNN): Tasvirlar uchun mo‘ljallangan. Pixel bilan ishlaydi va tasniflashda foydalaniladi.
Recurrent Neural Networks (RNN): Ketma-ket o‘qitish uchun mo‘ljallangan. Ta’kidlash, tarjima va boshqa ishlar uchun foydalaniladi.
Unsupervised Learning (Noma’lum tanib olish):
K-Means Clustering: Ob’ektlarni bir nechta guruhga bo‘lib ketish uchun ishlatiladi.
Hierarchical Clustering: Ob’ektlarni hiarxik bir tuzilma orqali ketma-ket guruhlarga ajratish.
Principal Component Analysis (PCA): Variyatsiyalarni qisqa qilish va ma’lumotlar uchun eng muhim o‘lchovni aniqlash uchun ishlatiladi.
Reinforcement Learning (Qayta o‘rganish usullari):
Q-Learning: Qidirg’och va natijalarni boshqarish uchun ishlatiladi.
Deep Q Networks (DQN): Qayta o‘rganishda chuqur o‘qitish algoritmi.
Avtomatik tanib olish va tasniflash usullari turlari ko‘p va ma’lumotlarni modelga o‘qitishda, natijalarni baholashda, va amaliyotda yaxshi ishlaydi. Moslashtirish uchun, ma’lumotlarni sifatli tayyorlash, qisqa vaqt ichida hisoblash, va test qilishda barcha muhimdir.
|
| |
Supervised Learning (O‘qitish bilan bajariladigan o‘qitish)

|
Supervised Learning (O‘qitish bilan bajariladigan o‘qitish)
|
bet | 99/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Supervised Learning (O‘qitish bilan bajariladigan o‘qitish):
Bu usulda, ma’lumotlarning bir qismini o‘qitish uchun ishlatiladi va boshqa qismini sinovdan o‘tkazish uchun. Ushbu usul, “ko‘rib chiqish” (label) ma’lumotlari bo‘yicha sinflarni bilmagan model o‘rganishga mo‘ljallangan.
Ko‘rib chiqish modeli yaratish:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# Ma’lumotlarni tayyorlash
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)# Ko‘rib chiqish modelini yaratish va o‘qitish
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)# Test ma’lumotlarini sinfga o‘tkazish va natijalarni hisoblash
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
Unsupervised Learning (O‘qitishsiz o‘qitish):
Bu usulda, ma’lumotlarning sinflari yoki turlari avvaldan bilmagan model orqali o‘rganiladi. Ushbu usul, o‘rganilayotgan modelni o‘z-o‘zidan aniqlash, gruppalar qilish, yoki boshqa maqsadlarga qiziqish uchun foydalaniladi.
K-means tanib olish modeli:
from sklearn.cluster import KMeans # Ma’lumotlarni tayyorlash
X = prepare_data(features)# K-means modelini yaratish va o‘qitish
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)# Har bir obyektni guruhga joylash
labels = model.labels_
Reinforcement Learning (Qayta qo‘llash o‘qitishi):
Bu usulda, model bajarayotgan har bir harakat uchun mukofot yoki jazga olish uchun bir muqobil yondashuvni o‘rganadi. Misol uchun, bir oyinchining o‘yin oynash jarayonida o‘rganish.
Qayta qo‘llash o‘qitish uchun OpenAI Gym:
import gym # O‘yin muhitini yaratish
env = gym.make('CartPole-v1') # Modelni yaratish va o‘rganish
model = create_rl_model()
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
total_reward = 0
while not done:
action = model.select_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
total_reward += reward # Modelni qayta qo‘llash uchun ma’lumotni o‘rganish
model.learn(state, action, reward, next_state, done)
state = next_state
print(f"Episode: {episode}, Total Reward: {total_reward}")
Bu misollar avtomatik tanib olish va tasniflashning bir nechta mashhur usullarini o‘z ichiga oladi. Muammoni hal qilish uchun, ma’lumotlar, maqsad va kerakli natijalar bo‘yicha qo‘llaniladigan usulni tanlash kerak.
Avtomatik tanib olish va tasniflash (machine learning) muammolari uchun bir nechta mashinali o‘qitish usullari mavjud. Bu usullar turli turdagi ma’lumotlar bilan ishlash uchun moslashtirilgan. Quyidagi usullar avtomatik tanib olish va tasniflashning asosiy qismidir:
|
| |
Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish

|
Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish
|
bet | 98/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 8.2.Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish
Avtomatik tanib olish (machine learning) va tasniflash (classification) muammolari uchun mashinali o‘qitish usullari quyidagilar emas, balki ko‘p xil va turli xil bo‘lishi mumkin. Bu muammolarni yechish uchun turli algoritm turlaridan foydalanish mumkin. Quyidagi mashinali o‘qitish usullari bilan tanib olish va tasniflash muammolari hal qilinishi odatiy:
Naive Bayes: Bu usul statistik ma’lumotlar asosida ishlaydi. Masalan, matnlar uchun Naive Bayes algoritmi xuddi ham korpusda berilgan so‘zlarning qaysi sinfka tegishli bo‘lishining ehtimoliyati asosida ishlaydi.
K-nearest Neighbors (KNN): Bu usul, ma’lumotlar orasidagi oddiy masofani o‘rganishda foydalaniladi. Har bir nuqtaning xususiyatlar bo‘yicha sinfqa bo‘lgan masofasi hisoblanadi va k-eng yaqin nuqtalarning ko‘payishi natijasida sinf aniqlanadi.
Decision Trees: Ma’lumotlarni qo‘llash orqali qarorlar qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydigan yirik daraxtni yaratishda foydalaniladi. Har bir bog’ning qiymatlari orqali qanday qilib sinf aniqlanishini o‘rganadi.
Random Forest: Bu usul, bir nechta yirik daraxtlarning (decision trees) natijalari yig’indisini olishda foydalanadi. Bunday yirik daraxtlar ko‘p avlodli va tasodifiy ma’lumotlar bilan ishlashga qodir.
Support Vector Machines (SVM): Bu usul, ma’lumotlar o‘rtasida ayrim qilish uchun bo‘lishgan “ayiruvchi”larni qurishda foydalaniladi. Ushbu “ayiruvchilar” orqali sinflarni ayrimlash va tasniflashda yordam beradi.
Neural Networks: Bu usul, biologik neyron tizimlaridan olingan modeldan inspiratsiya olingan algoritmlardir. Deep learning (kengaytirilgan o‘qitish) mavzusiga kiradi va kompleks ma’lumotlar uchun juda samarali bo‘ladi.
Ensemble Learning: Bu, bir nechta tanib olish modellarini (masalan, Random Forest) birlashtirib yana bir model yaratish asosida ishlaydigan usuldur. Bunday usul muayyan muammolarga qarshi ommaviy natijalarni olishda yordam bera olishi mumkin.
Tanib olish algoritmlari ma’lumotlar uchun bo‘lgan tasniflashning bir qismini ifodalaydi. Ushbu usullar o‘zlariga xos ma’lumotlar va vazifalarga mos ravishda tanilishi mumkin. Shuningdek, ma’lumotlarni tuzish, sinflarni tasniflash, natijalarni baholash, va modelni boshqarishni tashkil etish bo‘yicha boshqa bir nechta muhim vazifalarni hal qilish kerak.
Avtomatik tanib olish (machine learning) va tasniflashning muhim qismi, ma’lumotlardan o‘z-o‘ziga tushadigan qonunlarni aniqlash va sinfi yoki turini belgilashdir. Bu muammolarni hal qilish uchun turli mashinali o‘qitish (machine learning) usullaridan foydalanish mumkin. Quyidagi mashhur usullardan bir necha tanishamiz:
|
| |