Heatmaps: Ma'lumotlar to‘plami o‘rtasida munosabatlar va mosliklar tushunchalarini vizual ko‘rsatishda foydalaniladi.
 
Pie Charts

|
Heatmaps: Ma'lumotlar to‘plami o‘rtasida munosabatlar va mosliklar tushunchalarini vizual ko‘rsatishda foydalaniladi.
Pie Charts
|
bet | 9/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliHeatmaps: Ma'lumotlar to‘plami o‘rtasida munosabatlar va mosliklar tushunchalarini vizual ko‘rsatishda foydalaniladi.
Pie Charts: Ma'lumotlar to‘plami qisqa to‘plamlar (yog‘, ularning o‘rni, foizdagi ulushi) ko‘rsatish uchun ishlatiladi.
Violin Plots: Ma'lumotlarning distributsiyasi va o‘zgarishlarining ko‘rsatkichlari bo‘yicha vizual tushunchalar yaratishda foydalaniladi.
Bu usullar mashinali o‘qitishda ma‘lumotlarni vizual ravishda tahlil qilishda foydalaniladi. Ular ma'lumotlarning o‘qishini, bog‘lanishlarini va muhokama qilishini osonlashtiradi. Vizualizatsiya, ma‘lumotlar tahlili va tushuntirishda juda kuchli vosita hisoblanadi, chunki u tushunchalarini oshiradi va ma‘lumotlarni ko‘rishni osonlashtiradi.
12. Xatolik (cost) funksiyasi tushunchasi.
ChatGPT
Xatolik (cost) funksiyasi, mashinali o‘qitishda va optimallashtirishda sodir bo‘lgan xatolikni (yoki kamchilikni) aniqlash uchun foydalaniladi. Bu funksiya, asosan belgilangan modelning yoki algoritming qanday yaxshi amalga oshirishini baholash uchun ishlatiladi.
Xatolik funksiyasi, belgilangan bir amalga oshirish (optimizatsiya) masalasi uchun modelning aniqligini baholashda yoki ma'lumotlarga mos keluvchi modelni tanlashda muhimdir. Bu funksiya modellarning o‘zgaruvchilarni to‘g‘ri belgilash, natijalarni nazarda tutish, va boshqalar kabi parametrlarni boshqarishda foydalaniladi.
Maslahat berish maqsadida, xatolik funksiyasi modelning "xatolarini" baholash uchun xizmat qiladi. Agar modelimiz ma'lumotlarni qanday yaxshi aniqlashni talab qilsa, xatolik funksiyasi modelning kiritilgan ma'lumotlardagi xatolik darajasini baholash orqali aniqlaydi. Bu baholash esa modelni moslashtirish va uni yaxshilash uchun yo‘naltirishda yordam beradi.
Xatolik funksiyasi har bir masalada o‘ziga xos bo‘ladi, ya'ni masala turlariga va modelning ko‘rsatish xususiyatlariga bog‘liqdir. Misol uchun, regressiya masalasida o‘zgaruvchilar to‘g‘risidagi kvadratik xatolik funksiyasi yoki klassifikatsiya uchun logaritmik xatolik funksiyasi foydalanilishi mumkin.
Xatolik funksiyasi modellarning qanday yaxshi ishlashini baholashda muhim ahamiyatga ega bo‘lib, modelni yaxshilash va aniqlashda kritik parametr hisoblanadi. Bu funksiya modellarni yaxshilashda qo‘llaniladi va har bir modellarga o‘ziga xos holda ishlaydi.
13. Gradient tushish tushunchasi.
ChatGPT
"Gradient tushish" — bu matematik konsepti, funksiyaning eng tez o'sish yo'nalishini (o'zgarishlarini) ifodalovchi vektor. Tushish, funksiyaning har bir nuqtadagi o'zgarish tezligini bildiradi va bu tezlikning yo'nalishi esa funksiya bo'yicha eng tez o'sish yo'nalishini ko'rsatadi.
Agar funksiya har bir nuqtadagi o'zgarish tezligini aniqlash kerak bo'lsa, gradient tushish usuli qo'llaniladi. Bu usul matematikaviy jihatdan funksiya ning har bir o'zgaruvchisi bo'yicha funksiyaning o'zgarish tezligini aniqlab chiqadi.
Tezlikning yo'nalishi esa funksiyaning ularning balandlik yoki pastlik yo'nalishlarini ko'rsatadi. Masalan, tezlikning eng baland yo'nalishi funksiyaning eng tez o'sish yo'nalishi bo'ladi va funksiya tengsizliklarining yuqori nuqtalariga tegishli bo'ladi.
Gradient tushish funksiyasining ko'rinishi esa quyidagi formuladan foydalaniladi:
∇f(x,y,z)=(∂x∂f,∂y∂f,∂z∂f)
Bu formulada f — bu funksiya, x, y, va z esa u funksiya bo'yicha o'zgaruvchilar. ∂x∂f, ∂y∂f, va ∂z∂f esa murojaat qilingan o'zgaruvchilar bo'yicha funksiyaning birinchi murakkabliklarini ifodalovchi yo'nalishlar (partial derivatives).
Gradient tushish, optimizatsiya algoritmalarida, mashinali o'qitishda va boshqa hisob-kitoblarda ko'p qo'llaniladi. Maslahat berish maqsadida funksiyaning o'zgarish tezligi va yo'nalishini aniqlashda foydalaniladi. Bu esa funksiyaning eng ko'p o'sadigan yo'nalishini aniqlash va uni optimallashtirishga yordam beradi.
14. O‘qitish jarayonida regulyarizatsiyalash.
ChatGPT
O‘qitish jarayonida regulyarizatsiyalash, modelning overfitting (o‘zi bilan tortish) ni kamaytirish uchun ishlatiladigan usuldir. Overfitting, modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga juda yaxshi moslashishi, ammo o‘qitilmagan ma’lumotlarga yaxshi moslashishdan ko‘ra kam bo‘lishidir. Bu esa modelning amaliyotda aynan vaqtinchalik yaxshi ishlashini kamaytiradi.
Regulyarizatsiya, modellarga qo‘shimcha shartlar qo‘shish orqali o‘qitish jarayonida ishlatiladi. Ular asosan ikki turdadir: L1 regulyarizatsiya va L2 regulyarizatsiya.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Heatmaps: Ma'lumotlar to‘plami o‘rtasida munosabatlar va mosliklar tushunchalarini vizual ko‘rsatishda foydalaniladi.
Pie Charts
|