Klasterlash (Clustering) - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 5/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliKlasterlash (Clustering): Ma'lumotlar to‘plamini kelib chiqqan turli guruhlarga (klasterlarga) bo‘lish. Bu usul, o‘xshash xususiyatlarga ega obyektlarni bir qator guruhlarga joylash uchun foydalaniladi.
Birlashtirish (Association): Ma'lumotlar orasidagi munosabatlarni aniqlash va bir-biriga qanday ta'sir qilishini tushuntirish. Bu usul tijoratda buyurtmalar, yangi yo‘nalishlarni aniqlash, va boshqa tahlillar uchun foydalaniladi.
Tahlil (Dimensionality Reduction): Ma'lumotlarni kamaytirib, ulardagi muhim tuzilmalarni aniqlash. Bu, ma’lumotlar to‘plamini eng muhim xususiyatlar bilan ifodalash uchun foydalaniladi va vizualizatsiya qilishni osonlashtiradi.
O‘z-o‘zini tuzatish (Self-Organizing Maps): Bu usulda, o‘z-o‘zini tuzatish, ma'lumotlar orasidagi bog‘lanishlarni aniqlash va obyektlarni o‘rganish uchun foydalaniladi.
O‘qituvchisiz o‘qitishda, algoritmlar o‘z-o‘zini o‘rganish va ma'lumotlarni tahlil qilish orqali o‘rganish jarayonlarini o‘rganadi. Bu tur usullar, ko‘p masofada, ma’lumotlar tahlil qilinib, umumiy qonunlar va munosabatlarning aniqlanishiga yo‘naltiriladi.
7. Mashinali o‘qitishda yarim nazoratda(semi- supervised) o‘qitish tushunchasi.
ChatGPT
Yarim nazoratda (semi-supervised) o‘qitish, mashinali o‘qitishning yomon-etiketlangan ma'lumotlarni qo‘llash va etiketlangan ma'lumotlarni bir vaqtning o‘zida ishlatish usulidir. Bu usul mashhur, chunki ko‘p hollarda ma'lumotlar to‘plamida etiketlangan ma’lumotlar kam, ammo etiketsiz ma'lumotlar ko‘p bo‘ladi.
Bu usulda qo‘llaniladigan qisqa ta'rif: Etiketlangan ma'lumotlar to‘plami (turli asosda ozuqlikda etiketlangan) bilan birlikda etiketsiz ma'lumotlar to‘plami ishlatiladi. Etiketlangan ma'lumotlar yordamida o‘rganish amalga oshiriladi va o‘z-o‘zini o‘rganish jarayonida etiketsiz ma'lumotlar ham foydalaniladi.
Yarim nazoratda o‘qitishning asosiy maqsadi, etiketlangan ma'lumotlardan foydalanib, etiketsiz ma'lumotlarni qo‘llab-quvvatlash orqali ma'lumotlar to‘plamining barcha qismini o‘z-o‘zini o‘rganishga tortishdir. Bu usul ma'lumotlar to‘plamining hajmi katta bo‘lsa yoki etiketlangan ma'lumotlar qiyinchilik bilan topilgan bo‘lsa, yarim nazoratda o‘qitish foydali bo‘ladi.
Masalan, elektron pochta xabarlari yoki sosial tarmoq ma’lumotlari yoki tibbiy ma’lumotlar to‘plami etiketlangan bo‘lsa, buning ustida mashinali o‘qitish amalga oshiriladi. Shuningdek, o‘z-o‘zini o‘rganish uchun etiketlanmagan ma’lumotlar da qo‘llaniladi va yorliqlar asosida o‘rganish natijalari yaxshi bo‘ladi. Bu usulda etiketlangan ma’lumotlar kiritilgan bo‘lsa-da, uning miqdori juda kam bo‘lsa, yarim nazoratda o‘qitish qulayliklar bilan foydalanishga imkoniyat beradi.
8. Chiziqli regressiya tushunchasi. Bir o‘zgaruvchili va ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya.
ChatGPT
Chiziqli regressiya statistik analizning bir qismidir va boshqa o'zgaruvchilarni boshqa o'zgaruvchilarga bog'lash uchun foydalaniladi. Bu regressiya turining asosiy maqsadi, bir yoki bir nechta o'zgaruvchilarni boshqa bir o'zgaruvchiga bog'lashdan kelib chiqqan bog'liqlikni aniqlash.
|
| |