Ma‘lumotlar Sonini Oshirish

|
Ma‘lumotlar Sonini Oshirish
|
bet | 12/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliMa‘lumotlar Sonini Oshirish: Ma‘lumotlar sonini oshirish, yani yangi ma‘lumotlar qo‘shish yoki mavjud ma‘lumotlarni qo‘llash.
Cross-Validation: Ma‘lumotlarni o‘qitish va sinov (validation) uchun boshqa to‘plamlarga bo‘lish. Bu modelning umumiylik darajasini sinab ko‘rish uchun yordam beradi.
Regulyarizatsiya Qo‘llash: Modelning murakkabligini kamaytirish uchun regulyarizatsiya usullaridan foydalanish. Bu usullar modelning o‘zgaruvchilarini cheklashda yordam beradi.
Parametrlarni Cheklash: Modelning amalga oshirishida ishlatilgan parametrlarni ozg‘aruvchilarni tekshirib ko‘rish, misol uchun gradientni kamaytirish yoki optimum yechimni qidirish algoritmlaridan foydalanish.
Overfitting muammolari modelning o‘zini yaxshilash va yangi ma‘lumotlarga ham yaxshi moslashish uchun qulaydir. Bu esa modelning amaliyotda yaxshi ishlayotganini ta’minlash va o‘qitilgan ma‘lumotlar bilan sinovdan so‘ng yangi ma‘lumotlarga ham mos kelishini ta’minlash uchun muhimdir.
17. Bias va Variance tushunchasi.
ChatGPT
Bias va variance, modelning o‘zgaruvchilarni o‘zlashtirishda yoki modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga va yangi ma’lumotlarga moslashishida aniqlikni tushuntiradigan muhim konseptlardir.
Bias (Sesganlik): Bias modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga qanday yaxshi moslashishini ifodalaydi. Agar model juda simplifikatsiyalangan bo‘lsa (bias ko‘p bo‘lsa), bu model o‘qitilgan ma’lumotlarga ham yangi ma’lumotlarga ham yaxshi moslashmaydi. Bias, aslida modelning o‘zining umumiylik darajasini ifodalaydi.
Variance (Shuningdek, Varyans): Variance esa modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga nisbatan qanday hisobda ziddiyat ko‘rsatishi. Agar model juda yaxshi o‘qitilgan bo‘lsa (voltage kam bo‘lsa), ammo o‘qitilmagan ma’lumotlarga nisbatan ko‘p o‘zgarishi mumkin. Bu esa modelning moslashuvining ma‘lumotlarni qabul qilish qobiliyatini bildiradi.
Bizning maqsadimiz, modelni bias va variance ning o‘zaro munosabatini yaxshilashdir. Bias va variance o‘rtasida qotib chiqqan nuqta (optimal nuqta) modelning o‘zini yaxshilash uchun qo‘llaniladi. Model optimallashtirilganda, bias va variance orasidagi to‘g‘ri balansga ega bo‘lishi kerak. Agar model juda simplifikatsiyalangan bo‘lsa (high bias), bu underfittingga olib kelishi mumkin. Agar esa model juda murakkab bo‘lsa (high variance), bu overfittingga olib kelishi mumkin.
Optimal model, bias va variance ning o‘zaro qarashlari orasida eng to‘g‘ri balansni topgan modeldir. Bu esa modelning o‘zgaruvchilarini optimal darajada belgilab chiqish, o‘qitilgan va yangi ma’lumotlarga ham yaxshi moslashishiga imkoniyat beradi.
18. O‘rgatuvchi tanlama(dataset) tushunchasi.
ChatGPT
"O‘rgatuvchi tanlama" yoki "ma’lumot to‘plami" (dataset) bu, modelning o‘rgatilishi (training) va sinov (testing) jarayonlarida ishlatiladigan ma'lumotlar to'plami. Bu to‘plam o‘qitish jarayonida modelni o‘rgatish uchun, shuningdek, o‘rgatilgan modelni sinov jarayonida sinovlash uchun foydalaniladi.
Ma’lumot to‘plami o‘rtasida farq ko‘rsatilishi kerak — o‘rgatish (training) va sinov (testing) to‘plamlari. O‘rgatish to‘plami modelni o‘rgatish uchun foydalaniladi va uni optimal darajada parametrlash uchun ishlatiladi. Sinov to‘plami esa o‘rgatilgan modelning amaliyotda qanday yaxshi ishlashini tekshirish uchun foydalaniladi.
O‘rgatuvchi tanlama (dataset) quyidagi turdagi ma’lumotlarni o‘z ichiga oladi:
|
| |