O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar

|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
bet | 74/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Biznes jarayonlarini optimallashtirish va strategik qarorlar qabul qilishda sun’iy intellektning roli:
Qanday qilib sun’iy intellekt tashkilotdagi qaror qabul qilish jarayonlariga ta’sir qilishi mumkin?
Biznes jarayonlarini optimallashtirishda, ayniqsa avtomatlashtirish va samaradorlikni oshirishda sun’iy intellektning roli qanday?
Python-da biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilishdan foydalanish misollari:
Python yordamida biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitishni muvaffaqiyatli qo‘llashning aniq misollarini keltira olasizmi?
Biznesni optimallashtirish uchun ma’lumotlarni tahlil qilish va mashinali o‘qitish kontekstida qaysi Python kutubxonalari va vositalaridan ko‘proq foydalaniladi?
Sun’iy intellektni mavjud biznes jarayonlariga kiritishda qanday asosiy qadamlar qo‘yilishi kerak?
Sun’iy intellekt texnologiyalarini tashkilotga integratsiyalashda yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan muammolar va qiyinchiliklardan qanday qochish kerak?
Sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etishda xodimlarni o‘qitish va jamoani tayyorlash qanday rol o‘ynaydi?
Biznes jarayonlarini optimallashtirishda sun’iy intellektdan foydalanganda qanday muammolar va qiyinchiliklar paydo bo‘lishi mumkin va ularni qanday engish mumkin?
VI.BOB. MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH VAZIFALARIDA PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH 6.1.Python va Scikit - mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish
Kalit so‘zlar: Scikit-learn, Machine Lear, NumPy, SciPy, Matplotlib, indeks, identity, grafik, vizualizatsiya, Reshape.
Ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlash zamonaviy dunyoning ajralmas qismiga aylandi. Har kuni biz katta hajmdagi ma’lumotlarga duch kelamiz va ulardan ma’lumot olish va bashorat qilish uchun bizga kuchli vositalar kerak.
Dasturlash dunyosida ma’lumotlar bilan ishlash uchun eng mashhur tillardan biri Python hisoblanadi. Bu universal va ishlatish uchun qulay dasturlash tili bo‘lib, unda ma’lumotlarni qayta ishlash uchun juda ko‘p kutubxonalar va ramkalar mavjud. Bunday vositalardan biri Scikit-learn.
Scikit-learn - bu Python uchun mashinali o‘qitish kutubxonasi bo‘lib, u ma’lumotlarni tahlil qilish va modellarni yaratish uchun keng ko‘lamli usullar va algoritmlarni taqdim etadi. Scikit-learn-dan foydalanib, siz ma’lumotlar to‘plamini yaratishingiz, ma’lumotlar ustida asosiy operatsiyalarni bajarishingiz, shuningdek, modellarni o‘rgatishingiz va olingan ma’lumotlar asosida bashorat qilishingiz mumkin.
Ushbu Python va Scikit-learn yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlashning asosiy bosqichlarini ko‘rib chiqamiz. Biz maʼlumotlarni yuklashni, maʼlumotlarni oldindan qayta ishlashni, modellarni tanlash va oʻrgatish hamda bashorat sifatini baholashni oʻrganamiz. Ma’lumotlarni tahlil qilishda qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan ba’zi mashhur usullar va yondashuvlar ham muhokama qilinadi.
Python va Scikit-learn: Machine Learning yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilishni amalga oshirish.
Python ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish uchun eng mashhur dasturlash tillaridan biridir. U turli xil ma’lumotlar to‘plamlari va mashinali o‘qitish usullari bilan ishlash uchun keng ko‘lamli vositalar va kutubxonalarni taqdim etadi. Python-da mashinali o‘qitish uchun eng mashhur kutubxonalardan biri bu Scikit-learn.
Scikit-learn dasturini amalga oshirish uchun asos Python dasturlash tilidir. Python oddiy va tushunarli sintaksisga ega, bu uni ma’lumotlar bilan ishlash uchun ideal vositaga aylantiradi. Bundan tashqari, Python ko‘plab uchinchi tomon kutubxonalari va ramkalarini qo‘llab-quvvatlaydi, bu sizga Scikit-learn-dan ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlashning turli sohalarida foydalanish imkonini beradi.
Scikit-learn-dan foydalanish sizga mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish imkonini beradi. Buning uchun siz ma’lumotlar to‘plamini yaratishingiz, ushbu ma’lumotlarga asoslangan modellarni tayyorlashingiz va yangi ma’lumotlar bo‘yicha bashorat qilishingiz kerak.
Scikit-learn chiziqli va logistik regressiya, qaror daraxtlari, tasodifiy o‘rmonlar, vektorli mashinalarni qo‘llab-quvvatlash va boshqalarni o‘z ichiga olgan mashinali o‘qitish usullarining keng spektrini taklif etadi. Kutubxona shuningdek, ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash vositalarini taqdim etadi, jumladan masshtablash, o‘qitish va namunalarni sinash, etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash va kategorik xususiyatlarni kodlash.
|
| |