Support Vector Machines (SVM) modellari

|
Support Vector Machines (SVM) modellari
|
bet | 3/4 | Sana | 24.05.2024 | Hajmi | 60,64 Kb. | | #252852 |
Bog'liq mashinali ok13.Support Vector Machines (SVM) modellari
Support Vector Machine (SVM) modellari, ma'lumotlar tahlil qilinishi va klasifikatsiya qilinishi uchun ishlatiladigan ma'lumotlar tahlilining bir turidir. SVM lar ma'lumotlar ni ikki yoki undan ko'p guruhga ajratib, ularni klassifikatsiya qilishda foydalaniladi. Bu modellar kuchli va yuqori samaradorlikka ega bo'lishi bilan ajralib turadi.
SVM lar bir qator bosqichlarda ishlaydi:
Ma'lumotlar to'planadi va ularga xususiyatlar aniqlanadi.
Ma'lumotlar guruhlarga ajratiladi.
SVM modeli yaratiladi. Bu bosqichda, model ma'lumotlarni o'rganadi va ularga mos guruhlarni aniqlaydi. Bu bosqichda, ma'lumotlar orasida kuchli bog'lanish yaratiladi.
Model o'qitiladi. Bu bosqichda, model ma'lumotlarning bir qismini o'rganadi va boshqa qismini sinab ko'radi.
Model sinovdan o'tqaziladi. Bu bosqichda, modelni sinovdan o'tqazish maqsadga muvofiq, ma'lumotlarning boshqa qismini sinab ko'radigan holda bajariladi.
Model test qilinadi. Bu bosqichda, model yangi ma'lumotlarni sinab ko'radi va ularga mos guruhlarni aniqlaydi.
SVM lar har qanday ma'lumotlar turi uchun foydalanishga qodir va aniq natijalarni aniqlashda yaxshi ish bajaradi. Uning kuchli yuritish qobiliyati bor, shuningdek, kuchli bog'lanishlarga ega. Bu esa, SVM larning yuqori samaradorligi bilan bog'liqdir. SVM lar shunday darajada samarador bo'lishi uchun ma'lumotlar, aniq qarorlar qabul qilish uchun "g'ayrioddiy" ko'rsatkichlarga asoslangan dengizni o'tkazadi, bu esa ularni to'g'ri aniqlash uchun juda kuchli qilishadi.
SVM lar ma'lumotlar tahlilida va klasifikatsiyada ko'p yo'l bilan ishlatiladi, masalan, ma'lumotlarni rasmlarda yoki video larni kuzatishda, marketing va ishonchliqlashda, tibbiyot va boshqa sohalarda.
Neural tarmoqlar (Neural Networks)
Neural tarmoqlar (Neural Networks) - bu ma'lumotlar tahlilida qo'llaniladigan modellar to'plami. Bu modellar o'zlarida o'qish, tushunish va aniqlash uchun dasturlar yaratishni o'rganuvchilarga o'xshash, balki tabiiy barmoqlarga ega hisoblanadi. Bu tarmoqlar asosan, boshqa tahlil modellaridan farqli ravishda ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ma'lumotlar o'zaro bog'liqliklarini o'rganishga harakat qiladi.
Neural tarmoqlar ma'lumotlar tahlilida ko'plab qadamli amallarni bajaradi, bu amallarning har biri axborotning alohida tarkibi bo'yicha xususiyatlarni aniqlaydi. Bu qadamli amallar ko'pincha quyidagilardan iborat bo'ladi:
Ma'lumotlarni tayyorlash: Ma'lumotlar sonlarni ishlatib hisoblanishga yoki aksar tizimlarning tushunuvchanligi uchun boshqa ko'rinishda tayyorlanadi.
Bog'lanishlarni tuzish: Ma'lumotlarning o'zaro bog'lanishlari tuziladi. Bu bog'lanishlar ma'lumotlar tizimining nisbi o'zgarishlari bilan bog'liq bo'lishi mumkin, yoki xususiyatlarning alohida ko'rinishi bo'lishi mumkin.
Neuronlar: Neuronlar ma'lumotlarning maqsadga muvofiq modellarda qayta ishlanishiga yordam beradi. Neuronlar ma'lumotlarning bog'lanishini o'z ichiga oladi va uni ma'lumotlarning alohida tarkibi boyicha xususiyatlarini hisoblash uchun ishlatiladi.
Sinapslar: Sinapslar bog'lanishlarning miqdorini aniqlash uchun ishlatiladi. Sinapslar bilan neyronlar o'zaro bog'liq hisoblash uchun alohida talablar aniqlanadi.
Qayta ishlov: Qayta ishlov ma'lumotlarni o'rganish va o'zaro bog'liq hisoblashni yaxshilash uchun qayta ishlanadi.
Neural tarmoqlarning aksariyati ko'pincha yuqori samaradorlikka ega va ko'p yo'l bilan ishlatiladi. Masalan, rasmlar, video larni tahlil qilishda, murojaat va ishonchliqlashda, tibbiyot va boshqa sohalarda.
Xulosa:
Bu yerda biz ma'lumotlar tahlilidagi kuchli algoritmlar haqida chaqirganmiz. K-means, Naive Bayes, Decision tree, SVM va Neural Networks kabi algoritmlar qo'llaniladigan ma'lumotlar tahlilining asosiy usullari hisoblanadi. Bu usullar o'zlarida foydalanuvchi tomonidan yaratilgan ma'lumotlarni to'plab tahlil qilish, ma'lumotlarni klasifikatsiya qilish va vaqtinchalik (time-series) ma'lumotlarini tahlil qilishni o'rganish uchun qo'llaniladi.
K-means algoritmi ma'lumotlar qatorlarini o'zaro o'zgaruvchilar bo'yicha guruhlaydi va ularga mos guruh raqamini taqsimlaydi. Naive Bayes klasifikatori esa ma'lumotlar tarkibiga qarab ma'lumotlar to'plamining klasifikatsiyasini bajaradi. Decision tree algoritmi esa ma'lumotlar tahlil qilishda ma'lumotlar tarkibidagi xususiyatlarni ko'rib, har bir xususiyat bo'yicha ishlatiladigan ko'p qatlamli shartnomalarni yaratadi. SVM esa ma'lumotlar tarkibidagi burchaklarning alohida chegaralari orqali mos holatda guruhlaydi. Va oxirgi holda, Neural Networks ma'lumotlar tahlilini o'zaro bog'liqliklarini aniqlash uchun ishlatadi va ko'plab sohalarda foydalaniladi.
Ma'lumotlar tahlilining usullari ko'pincha biznes, sotsial, tibbiyot va boshqa sohalar bo'yicha foydalaniladi. Ma'lumotlar tahliliga qo'llaniladigan algoritmlarning foydalanish shakli va muhimligi xaridorgohlar, ilmiy tadqiqotchilar, tibbiyot olimlari va boshqa ko'plab sohalar uchun juda muhimdir.
|
| |