Nazorat savollari - Kompyuter injiniring ” fakulteti Kompyuter injiniring

Nazorat savollari:
Chiziqli klassifikator nima?
Tasniflash masalalarining turlari?
Ikkilik klassifikatorning ishlashi?
Ikkilik klassifikatorning ishlashi qanday o'lchanadi?
Exploratory Data Analysis (EDA)
Nomutanosib ma'lumotlar to'plamini tekshirish va Korrelyatsiyani tekshirish?
Javoblar:
1. "Chiziqli klassifikator" degan so'zning to'g'ri tarjimasi yo'q. Agar siz ushbu so'zning ma'nosi yoki mazmuni haqida batafsilroq ma'lumot bering, men sizga yordam bera olishim mumkin. "Chiziqli klassifikator" degan so'z o'zbek tilida aniq ma'noni anglatmaydi. Ushbu so'zning ma'nosini ko'rsatib bering yoki boshqa bir so'zni tanishtiring, va men sizga yordam bera o'lishga harakat qilaman.
2. "Tasniflash masalalarining turlari" degan savol sizning batafsil ma'lumot so'raganizning konteksti haqida ma'lumot bermaydi, lekin tasniflash masalalari o'zbek tili darslarida o'qitiladigan konsept bo'lib, turli turlarda bo'lishi mumkin.
Umumiy ravishda tasniflash masalalari quyidagi turdagi bo'lishi mumkin:
1. **Qatorlash bo'yicha tasniflash:** Masalalarni bir-biriga bog'langan qatorlar bo'yicha tasniflash. Masalan, hayvonlar, oziq-ovqatlar, sport turlari kabi.
2. **Vaqt bo'yicha tasniflash:** Masalalarni belgilangan vaqt chegarasi bo'yicha tasniflash. Masalan, kunda bir kuni voqealarning tasnifi, oylar bo'yicha yangiliklar kabi.
3. **Manba bo'yicha tasniflash:** Masalalarni ularning manbalari yoki qulayliklariga ko'ra tasniflash. Masalan, elektron qurilmalar, kitoblar, internet manbalari kabi.
4. **Hajm bo'yicha tasniflash:** Masalalarni ularning hajmi yoki o'lchami bo'yicha tasniflash. Masalan, katta, o'rtacha va kichik hajmli mahsulotlar kabi.
5. **Holat bo'yicha tasniflash:** Masalalarni ularning holati, xususiyatlari yoki qobiliyatlari bo'yicha tasniflash. Masalan, ishchi hayvonlar, havo harorati bo'yicha tasniflash kabi.
6. **Tarixiy bo'yicha tasniflash:** Masalalarni tarixiy tartibda tasniflash. Masalan, asrlar bo'yicha yozilgan adabiyot, tarixiy voqealar kabi.
Bu faqat bir nechta misollar. Tasniflash masalalari bir nechta mamlakatlarda va soha bo'yicha turli turdagi maqolalarda yoki darsliklarda o'qitiladi. Agar sizga boshqa turdagi tasniflash masalalari kerak bo'lsa, ularni ayting, va men sizga yordam bera olish uchun yaratilgan tuzilgan model sifatida o'zingizni so'ragan so'z va ma'nolaringizni ko'rsatib bering.
3. Ikkilik klassifikator, ikkita turdagi obyektlarni boshqa-boshqa guruhlarga ajratish uchun ishlatiladi. Ushbu klassifikator "ha" yoki "yo'q" (1 yoki 0) yoki "A" yoki "B" kabi ikkita variant orasida ajratish uchun bo'lishi mumkin.
Ikkilik klassifikatorning umumiy ishlash tartibi quyidagicha bo'ladi:
1. **Ma'lumotlar to'plashi:** Uchun ma'lumotlar bazasidan yoki qo'llanmadi ma'lumotlar to'plangan bo'lishi kerak. Bu ma'lumotlar odatda klassifikatsiya qilinishi kerak bo'lgan obyektlarning xususiyatlarini o'z ichiga oladi.
2. **Ma'lumotlarni tayyorlash:** Ma'lumotlar qo'llanma uchun mos ravishda tayyorlanishi kerak. Bu jarayon asosan ma'lumotlar to'plamini raqamli ifodalash, normalizatsiya, yoki boshqa metodlar orqali amalga oshiriladi.
3. **Ma'lumotlarni bo'lgandagi qismi:** Ma'lumotlarning bir qismi ta'lim (training) maqsadiga xizmat qiladi. Bu qismi model uchun ma'lumotlarni to'plash, ulardan umumiy qoidalar va mantiqiy tuzilmalar o'rganib, modelni tayyorlash uchun ishlatiladi.
4. **Modelni tayyorlash:** Modelning strukturasini, tuzilmalarini tanlash va uning o'zgaruvchanlarini o'rganishdan iborat. Uchun modelni tayyorlash yoki sinovdan o'tqazishda mo'ljallangan ma'lumotlar ishlatiladi.
5. **Modelni sinovdan o'tqazish:** Modelni tayyorlaganidan so'ng, u sinov qilinadi. Sinov jarayoni ma'lumotlarning to'plamidan ajratilgan ma'lumotlar orqali olib boriladi. Modelning sinovdan o'tishi natijalarining tushuntirilishi va yaxshi bo'lishi uchun modelni o'zgartirishlarga imkoniyat yaratadi.
6. **Modelni boshqarish va optimallashtirish:** Model sinovdan o'tib qolgandan so'ng, uning amaliyotlarini boshqarish va optimallashtirish lozim. Bu jarayonda modelni optimallashtirish algoritmalari yordamida uning faolligini oshirish va yaxshi natijalarga yetishishga harakat qilinadi.
7. **Natijalarni qabul qilish:** Model natijalarni qaytaradi va ularning taxminan to'g'ri bo'lishini tekshirish uchun ta'lim qilgandan so'ng yangi ma'lumotlarga qo'llanilishi mumkin.
Ikkilik klassifikatorlar ko'p qo'llanmada maslahatlar berilgan tashqi va ichki marketing, telekomunikatsiya, tadbirkorlik, va boshqa sohalarida.
4. Ikkilik klassifikator, ikkita turdagi obyektlarni boshqa-boshqa guruhlarga ajratish uchun ishlatiladi. Ushbu klassifikator "ha" yoki "yo'q" (1 yoki 0) yoki "A" yoki "B" kabi ikkita variant orasida ajratish uchun bo'lishi mumkin.
Ikkilik klassifikatorning umumiy ishlash tartibi quyidagicha bo'ladi:
1. **Ma'lumotlar to'plashi:** Uchun ma'lumotlar bazasidan yoki qo'llanmadi ma'lumotlar to'plangan bo'lishi kerak. Bu ma'lumotlar odatda klassifikatsiya qilinishi kerak bo'lgan obyektlarning xususiyatlarini o'z ichiga oladi.
2. **Ma'lumotlarni tayyorlash:** Ma'lumotlar qo'llanma uchun mos ravishda tayyorlanishi kerak. Bu jarayon asosan ma'lumotlar to'plamini raqamli ifodalash, normalizatsiya, yoki boshqa metodlar orqali amalga oshiriladi.
3. **Ma'lumotlarni bo'lgandagi qismi:** Ma'lumotlarning bir qismi ta'lim (training) maqsadiga xizmat qiladi. Bu qismi model uchun ma'lumotlarni to'plash, ulardan umumiy qoidalar va mantiqiy tuzilmalar o'rganib, modelni tayyorlash uchun ishlatiladi.
4. **Modelni tayyorlash:** Modelning strukturasini, tuzilmalarini tanlash va uning o'zgaruvchanlarini o'rganishdan iborat. Uchun modelni tayyorlash yoki sinovdan o'tqazishda mo'ljallangan ma'lumotlar ishlatiladi.
5. **Modelni sinovdan o'tqazish:** Modelni tayyorlaganidan so'ng, u sinov qilinadi. Sinov jarayoni ma'lumotlarning to'plamidan ajratilgan ma'lumotlar orqali olib boriladi. Modelning sinovdan o'tishi natijalarining tushuntirilishi va yaxshi bo'lishi uchun modelni o'zgartirishlarga imkoniyat yaratadi.
6. **Modelni boshqarish va optimallashtirish:** Model sinovdan o'tib qolgandan so'ng, uning amaliyotlarini boshqarish va optimallashtirish lozim. Bu jarayonda modelni optimallashtirish algoritmalari yordamida uning faolligini oshirish va yaxshi natijalarga yetishishga harakat qilinadi.
7. **Natijalarni qabul qilish:** Model natijalarni qaytaradi va ularning taxminan to'g'ri bo'lishini tekshirish uchun ta'lim qilgandan so'ng yangi ma'lumotlarga qo'llanilishi mumkin.
Ikkilik klassifikatorlar ko'p qo'llanmada maslahatlar berilgan tashqi va ichki marketing, telekomunikatsiya, tadbirkorlik, va boshqa sohalarida.
5. Exploratory Data Analysis (EDA) - bu ma'lumotlarni tahlil qilish va ulardan tushuntirish jarayoni, u dataning asosiy xususiyatlari va qonunlarini aniqlashga yordam bera olish uchun amalga oshiriladi. EDA maqsadi - ma'lumotlar to'plamining umumiy tushunchalari va ulardan chiqadigan o'lchovlarni boshlang'ich tekshirish, natijada, ma'lumotlarni dastlabki tahlil qilishdan oldin, ular haqida umumiy tasavvur saqlashdir.
EDA jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat bo'ladi:
1. **Ma'lumotlarni Yuklash:** Ma'lumotlar olish va ulardan tahlil qilish jarayoniga boshlanadi. Bu ma'lumotlar statistik tahlil, vizualizatsiyalar yoki boshqa ma'lumotlarni ishlash vositalari orqali olinadi.
2. **Statistik tahlil:** Asosiy statistik keltirib olish, masalan, ma'lumotlar o'rtacha qiymati, modasi, medianasi va boshqa statistik keltirib olish usullari bilan.
3. **Vizualizatsiya:** Ma'lumotlarni grafiklarda yoki ko'rsatkichlarda tasvirlash. Bu, ma'lumotlarni o'qishni osonlashtiradi va moslashtirishga yordam beradi. Ko'p turlarda, histogrammalar, diagrammalar, qoldiqlar va boshqa vizualizatsiya vositalari ishlatiladi.
4. **Tahlilning asosiy maqsadi:** Ma'lumotlar tahlili qilishdan oldin, tahlilning maqsadini aniqlash. Bu maqsadlar ma'lumotlarni qanday tayyorlashni, ularni o'rganishni yoki ulardan nima olishni tahlil qiladi.
5. **Xususiyatlar orasidagi aloqalar:** Ma'lumotlarning bir-biriga qanday aloqador bo'lishini aniqlash. Ular orasidagi chiziqli, nisbat, va boshqa aloqalar tushuntiriladi.
6. **Noaniq qiymatlar yoki halolliklar:** Ma'lumotlarda noaniq qiymatlar yoki halolliklar mavjudligini aniqlash.
7. **Ma'lumotlarni tayyorlash:** Ma'lumotlarni modelga tayyorlash uchun kerak bo'lgan shakllarni aniqlash. Bu shakllar, masalan, ma'lumotlarni normalizatsiya qilish, tozalash, yoki boshqa ko'rsatkichlar orqali bajarilishi mumkin.
EDA natijalarini olish, qonuniy qoidalarni aniqlash va xususiy tushunchalarni tuzilgan modelga boshlang'ich ma'lumotlar sifatida ishlatishda yordam bera olish uchun juda muhimdir.
6. Nomutanosib ma'lumotlar to'plamini tekshirish (Outlier Detection) va korrelyatsiyani tekshirishning o'zaro farqi bor. Mana shu:
1. **Nomutanosib Ma'lumotlar (Outliers):** Nomutanosib ma'lumotlar, ma'lumotlar to'plamida umuman ko'rinadigan qo'shma (ya'ni, katta yoki kichik) bo'lmagan obyektlar hisoblanadi. Ular to'plamdagi qo'shimcha yoki noaniq qiymatga ega bo'lishi mumkin. Nomutanosib ma'lumotlar to'plamini tekshirishning maqsadi, to'plamdagi umumiy mavjud bo'lgan xususiyatlar va qonunlarni tushuntirish va ulardan foydalanishga imkon beradi. Nomutanosib ma'lumotlar odatda statistik tahlil, vizualizatsiyalar (masalan, boksdiagrammalar), yoki mahsus algoritmlar yordamida aniqlanadi.
2. **Korrelyatsiya:** Korrelyatsiya, ikkita yoki undan ko'p xususiyat (peremetr) o'rtasidagi o'lchovni tushuntiradi. Agar bir xususiyat boshqa xususiyat bilan mos kelgan bo'lsa, ular o'rtasida "mushakala" mavjud emas, ya'ni, ulardan biri o'zgarayotganida boshqasi ham o'zgaradi. Korrelyatsiya koeffitsiyentlari (-1 dan 1 gacha) orqali ifodalangan, va ularni aniqlash, umuman, ma'lumotlar to'plamining qanday darajada tartibga ega bo'lishini tushuntiradi.
Bularni birlashtirish uchun, nomutanosib ma'lumotlar to'plamini tekshirish va korrelyatsiyani tekshirish o'zaro bog'langan ishlardir. Nomutanosib ma'lumotlar to'plamini tekshirishda aniqlangan ma'lumotlar, to'plamdagi katta odatiy qiymatlar yoki to'plamning umumiy xususiyatlari bo'yicha paydo bo'ladigan noaniq ma'lumotlardan kelib chiqqan bo'lishi mumkin. Bu nomutanosib ma'lumotlarni aniqlashda alohida algoritmlar (masalan, IQR metod) ishlatiladi.
Nomutanosib ma'lumotlarni aniqlash va korrelyatsiyani tekshirish, ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishning muhim qismlarini tashkil etadi va yordamida ma'lumotlarni aniqlash, tushuntirish va optimallashtirishda yordam bera olish mumkin.
|