MASHINALI O’QITISH MOHIYATI VA QO’LLANILISH SOHALARI

|
MASHINALI O’QITISH MOHIYATI VA QO’LLANILISH SOHALARI
|
bet | 6/9 | Sana | 04.10.2024 | Hajmi | 1,42 Mb. | | #273551 |
Bog'liq 18. Mashinali o`qitishMASHINALI O’QITISH MOHIYATI VA QO’LLANILISH SOHALARI
Kompyuterlar, ya’ni elektron hisoblash mashinalari yaratilgandan keyin katta hajmdagi ma’lumotlar oqimini o‘rganish usullarining algoritmlari yordamida borliqni anglash uchun katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlash tushunchasi mashinali o‘qitish (MO’) tushunchasini paydo qildi. Ya’ni insonlar katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlash usullarini ishlab chiqib, mashinani katta hajmli axborotlar va/yoki ma’lumotlar oqimini real vaqtda tahliliy hamda mantiqiy hulosalash aloritmlari bilan ta’minladi. Shu bilan katta hajmli ma’lumotlar oqimini MO’orqali tezkor qarorlarni qabul qilish imkoniyati tug‘ildi va rivojlantirildi.
Agar katta hajmli ma’lumotlarni avtomatik qayta ishlash uchun elektron hisoblash mashinasidan foydalanadigan bo‘lsak, u holda mavjud ma’lumotlar oqimini ushbu mashinaga o‘qitishimiz zarur, elektron hisoblash mashinasi esa ma’lumotlarni qayta ishlash usullarining va mantiqiy hulosalash mexanizmi algoritmlari bilan ta’minlangan dasturiy ta’minot bilan ishlaydi.
Mashinani o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir.
Mashinali o’qitish - bu ma'lumotlardan ma'lumot olishdir. Bu statistika, sun'iy intellekt va informatika chorrahasida joylashgan ilmiy maydon bo'lib, prognozli analitik yoki statistik o'rganish sifatida ham tanilgan. So'nggi yillarda mashinada o'qitish usullarini kundalik hayotda qo'llash odatiy holga aylandi. Ko'pgina zamonaviy veb-saytlar va qurilmalar filmlarni tomosha qilish, oziq-ovqat yoki oziq-ovqat mahsulotlariga buyurtma berish, shaxsiylashtirilgan onlayn radioeshittirishlar va fotosuratlardagi do'stlar timsollarini tanib olish uchun avtomatik tavsiyalardan tortib, kompyuterni o'rganish algoritmlaridan foydalanadilar. Facebook, Amazon yoki Netflix kabi murakkab saytni ko'rsangiz, saytning har bir bo'limida bir nechta mashinani o'rganish modellari mavjud bo'lishi ehtimoldan yiroq emas.
MO’ ning qo`llanilish sohalariga quyidagilar kiradi:
Teoremalarni isbotlash;
O`yinlar;
Timsollarni tanib olish;
Qaror qabul qilish;
Adaptiv (moslashuvchan) dasturlash;
Mashinada musiqalarini bastalash;
Tabiiy tilda ma’lumotlarni qayta ishlash;
O`qituvchi to`rlar (neyroto`rlar);
Og`zaki kontseptual o`qitish.
MO’ quyidagi sohalarga qo’llanilmoqda: timsollarni tanib olish, ma’lumotlarni ishlash, timsollardagi ma’lumotlarni to’ldirish, assosiativli qidiruv, sinflash, bashoratlash, tashxis qo’yish, signallarni ishlash, jarayonlarni boshqarish, ma’lumotlarni segmentlash, ma’lumotlarni siqish, murakkab jarayonlarni boshqarish, mashinali ko’rish, nutqlarni tanish va h.k.
Iqtisod va biznes. Bozorlar va banklarning sinishini oldindan aytish, avtomatik diling, kreditlarni qaytarmaslikning oqibatini baholash, ko’chmas mulk narxini baholash, avtomatik reytinglash, buyum va pulli oqimlarni optimallashtirish, chek va shakllarni hisoblashni avtomatlashtirish kabi masalalarni yechishda qo’llaniladi.
Tibbiyot. Bu sohada tibbiy tasvirlarni ishlash, bemorlarning holatini monitoring qilish, tashxis qo’yish, davolashni samaradorligini faktotli tahlil qilish, davolashni nazorat qilish kabi masalalar yechiladi. Misol: ko’z qatlami tomirlaridagi melonomlarni oldindan tashhislash tizimi.
|
| |