Tahlil va taqqoslash - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 135/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20242. Tahlil va taqqoslash:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # Ma’lumotlarni tahlil qilish
print(data.describe())# Ko‘rsatkichlar va mijozlar o‘rtasida taqqoslash
sns.pairplot(data, hue='target_column’)
plt.show()# Korelyatsiya matricasini ko‘rsatish
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()
3. Sun’iy intellektning qo‘llanilishi:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error # X va y larni tayyorlash
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target’] # Ma’lumotlarni train va test qismiga ajratish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Modelni tayyorlash va o‘qitish
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train) # Modelni baholash
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
4. Ma’lumotlar bazasini optimallashtirish:
Ma’lumotlar bazasini ishlatish orqali:
import sqlite3 # Ma’lumotlar bazasini yaratish
conn = sqlite3.connect('example.db’)# Ma’lumotlarni yuklash
data.to_sql('table_name’, conn, index=False, if_exists='replace’)
# Indekslarni optimallashtirish
conn.execute('CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name);')
5. Automatik mashina o‘qitish (AutoML):
from tpot import TPOTRegressor # Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('dataset.csv') # X va y larni ajratib olish
X = data.drop('target’, axis=1)
y = data['target’] # Automatik mashina o‘qitish
tpot = TPOTRegressor(generations=5, population_size=20, random_state=42, verbosity=2)
tpot.fit(X, y) # Natijalarni ko‘rsatish
print(tpot.score(X_test, y_test))
Bu misollar umumiy shaklda katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish jarayonlarini ko‘rsatadi. Sizning maqsadlaringizga mos kelgan usullarni tanlab, misollarni o‘zgartirishingiz mumkin.
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, katta ma’lumotlar loyihalarida mashinali o‘qitish va Python texnologiyalarini birlashtirish muhimligini ta’kidlab, asosiy xulosalar va asosiy fikrlarni umumlashtirish mumkin. Shunga o‘xshash:
Ushbu ish Python-ning katta ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish loyihalarida qo‘llanilishini ko‘rib chiqdi. Ta’kidlanishicha, Python o‘zining moslashuvchanligi va keng kutubxonalar to‘plami tufayli ma’lumotlar sohasida keng qo‘llaniladigan kuchli va ko‘p qirrali vositadir.
Pyspark kutubxonasidan mashinali o‘qitishni katta hajmdagi ma’lumotlarga ega loyihalarga integratsiya qilish uchun foydalanishga alohida e’tibor qaratilgan. Ushbu texnologiya taqsimlangan muhitda ma’lumotlarni samarali qayta ishlash va tahlil qilish imkonini beradi, bu esa katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlashning asosiy jihatiga aylanadi.
Ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish bilan bog’liq amaliy muammolarni hal qilish uchun Python dasturlash tilida sun’iy intellektning muvaffaqiyatli qo‘llanilishi namoyish etildi. Bu qimmatli tushunchalarni samarali olish va xabardor qarorlar qabul qilish uchun katta ma’lumotlar kontekstida zamonaviy mashinali o‘qitish texnologiyalaridan foydalanish muhimligini ta’kidlaydi.
Umuman olganda, mashinali o‘qitish va Python texnologiyalarini katta ma’lumotlar loyihalariga integratsiya qilish zamonaviy analitik vazifalar uchun istiqbolli va kuchli vosita bo‘lib, ma’lumotlarni qayta ishlash va mashinali o‘qitish modellarini yaratishda yuqori samaradorlik va aniqlikni ta’minlaydi.
|
| |