nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Buxoro Davlat Universiteti Kimyo-biologiya fakulteti

Buxoro Davlat Universiteti Kimyo-biologiya fakulteti
Ekologiya va tabiatdan foydalanish ta’lim yo’nalishi bitiruvchisi G’aniyev Bunyod Nabi o’g’lining
“ Tuproqda organizmlarning mohiyati va ularning tarqalishi”
mavzusida bajargan bitiruv malakaviy ishiga
T A Q R I Z
Ma’lumki, tirik organizmlar tashqi ekologik omillar bilan o’zaro munosabatda bo’lib, ular orasidan tuproq asosiy o’rin egallaydi. Tuproqning organizmlar uchun ahamiyati ekologik muhit sifatida juda katta. U haqda ma’lumotlar to’plash uni o’rganish , xususiyatlarini bilish dolzarb muammolarga kiradi.
Bitiruv malakaviy ishining dolzarbligi, mavzuning tuproq ekologik muhit sifatidagi ahamiyatni ochib berishga harakat qilgan. Uning boiekologik xususiyatlari mikroorganizmlar va umuman organizmlar uchun ahamiyati yuqori. Uni o’rganish turi, yer resurslari ekologik muhit sifatida uni asrash, muhofaza qilish, ilmiy izlanishlar asosida uni o’rganib borish hayotiy ahamiyatga egaligini Shu sababli mazkur mavzuni ijodiy ish sifatida o’rganib, u haqda ma,lumotlar to’plash, ularni tahlil qilishni hozirgi asosiy zarur muammo deb hisoblashni ko’rsatib bergan.
Bitiruv malakaviy ishining maqsadi aniq ko’rsatilgan bo’lib, tuproq va undagi organizmlar to’g’risida ma‘lumotlar yig’ish, ushbu ma’lumotlar asosida tuproqdagi organizmlarning biologik xilma – xillikka, shu jumladan inson hayotidagi ahamiyatini chuqurroq o’rganish, bilim va ko’nikmalar hosil qilish yo’llarini ochib bergan.
Bitiruv malakaviy ishida insoniyat soni keskin oshayotgan, shu bilan bir qatorda ularning oziq ovqatga bo’lgan ehtiyojlarining oshayotganligini inobatga olib qishloq xo’jalik ekinlarini hosildorligini oshirish bo’yicha tuproqda sodir bo’ladigan barcha biologik jarayonlarni va bu jarayonlarning barqarorligini ta’minlaydigan omillarni boshqarishni, ulardan foydalanish texnologiyalarini o’rganish haqida keng ma’lumotlar berilgan.
Tuproqning xossalari, shu bilan birga, ma’lum darajadagi qattiqroq yaxlit tana bo’lsa ham, uning zarrachalar orasi o’simliklarni mineral va organik moddalar bilan ta’minlovchi oziqa manbai, erigan makro va mikroelementlar, organik moddalar to’planadigan jarayonlarni tushuntirib bergan. Mazkur bitiruv malakaviy ishining ijobiy tomoni tuproqning ta’rifi , xossalaridan boshlangan. Eng oldin tuproq evolutsiyasi, undagi organizmlarning tarqalganligi, tuproqning kiyoviy tarkibi , tuproq muhofazasi haqida aniq ma’lumotlar berilgan.
Tuproq muhofazasida ifloslantiruvchi manbalar , agrotizimda tuproqning ahamiyati keltirilgan. Bitiruv malakaviy ishining mavzu bo’yicha aniq ma’lumot berilgani va dolzarbligini hisobga olgan holda himoyaga loyiq deb hisoblayman.
|
Shunday qilib, CorelDRAW Graphics Suite - bu ilovalar to'plami, xususan

|
Shunday qilib, CorelDRAW Graphics Suite - bu ilovalar to'plami, xususan
|
bet | 3/3 | Sana | 22.02.2024 | Hajmi | 11,74 Kb. | | #160986 |
Bog'liq Corel Powettrace x5 haqida Dasturni yuklab olish O’rnatish Xulos-fayllar.orgShunday qilib, CorelDRAW Graphics Suite - bu ilovalar to'plami, xususan:
Ekrandagi tanlovni suratga olish imkonini beruvchi Corel CAPTURE.
Corel-TRACE, bu rastr ob'yektlarini Corel Draw dasturida keyinchalik qayta ishlash uchun vektor ob'ektlariga aylantiradi.
Animatsion ob'ektlar bilan ishlash imkonini beruvchi Corel R.A.V.E.
Rastrli grafikadagi tasvirlarni tahrirlovchi Corel PHOTO-PAINT.
Shriftlarni boshqaradigan Corel Shrift menejeri.
Bepul dastur Corel Draw foydalanuvchilarga katta imkoniyatlar beradi. Siz ..
qila olasiz; siz ... mumkin:
Raqamli tasvirlarni, rastr va vektor grafikalarini kornata oldim va bu dasturning nima haqida ekanligini bilib oldim dastur menga juda yoqdi.
Dasturni ijtimoiy tarmoq orqali yuklab oldim.
Hechqancha vaqtim ketmadiyam, sababi internet tarmogi judayam yaxshi.
Foydalanilgan adabiyotlar
Mamarajabov M.E., Tursunov S.Q., Nabiulina L.M. Kompyuter grafikasi va
web-dizayn: darslik. O`zbekiston Respublikasi Oliy va o`rta maxsus ta`lim vazirligi.
- Toshkent: Cho`lpon nomidagi NMIU, 2013. 376-b.
.Nazirov Sh.A., Nuraliyev F.M., Aytmuratov B.Sh.
O`zR oliy va o`rta maxsus ta`lim vazirligi, O`rta maxsus, kasb-hunar ta`limi
markazi. 192 b.
http://fayllar.org
|
| |
Xulosa Foydalanilgan adabiyotlar

|
Xulosa Foydalanilgan adabiyotlar
|
bet | 1/3 | Sana | 22.02.2024 | Hajmi | 11,74 Kb. | | #160986 |
Bog'liq Corel Powettrace x5 haqida Dasturni yuklab olish O’rnatish Xulos-fayllar.org
xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word"
xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
Corel Powettrace x5 haqida Dasturni yuklab olish Ornatish
Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar
Corel chizish- mashhur va dunyoga mashhur dastur, uning asosiy maqsadi vektor grafik formatida bajariladigan hujjatlarni yaratish va qayta ishlashdir. Corel Drowni sahifaning pastki qismidagi havolada rus tilida bepul yuklab olish mumkin. Vektorli grafik ob'ektlarni ishlab chiqish uchun mo'ljallangan amaliy dasturlar majmuasining to'liq nomi, ulardan biri Corel Draw, CorelDRAW Graphics Suite kabi eshitiladi. Bu vektor grafik ob'ektlarini yaratish va qayta ishlash uchun zarur bo'lgan barcha dasturlarni o'z ichiga olgan mustaqil mahsulot.
"Corel Drow" dan tashqari, u vektor grafik formatida ob'ektlarni yaratishni sezilarli darajada osonlashtiradigan foydali yordamchi dasturlarni o'z ichiga oladi, masalan:
Corel-TRACE - rastr ob'yektlarini Corel Draw muharririda keyinchalik qayta ishlash uchun tezda vektorlarga aylantirish imkonini beruvchi dastur;
Corel PHOTO-PAINT - rastrli tasvirlarni tahrirlash uchun dastur;
Corel CAPTURE - ekranda tanlangan muayyan fragmentni suratga olish vositasi;
Corel R.A.V.E. - animatsion ob'ektlarni shakllantirish dasturi.
Corel shrift menejeri. Shriftlarni boshqarishning yangi vositasi - shriftlar va shriftlar to'plamlarini o'rnatmasdan toping, tartibga soling va foydalaning.
Vektor kompyuter grafikasi san'atini o'rganmoqchi bo'lgan har bir kishi ushbu dasturlarning barchasi bilan tanishishi va birinchi navbatda CorelDRAW Graphics Suite ning asosiy komponenti bo'lgan "Corel Drow" ni yuklab olishi kerak. Vektorli grafikaning mohiyatini tushunish oson. Bu har qanday murakkab vektor tasvirni ma'lum miqdordagi oddiy elementlarga - vektorlarga parchalashdan iborat bo'lib, ularning har biri ma'lum bir rang bilan to'ldirilgan hududdir.
|
| |
IV bob Tuproqda hayvonlarning tarqalishi

IV bob Tuproqda hayvonlarning tarqalishi
Tuproqda uchraydigan turli guruh hayvonlarning soni, sifati, xillari ham turlichadir. Masalan, 1 m2 tuproq qatlamida 100 mlrd. dan ortiq mikroskopik tirik organizmlarning hujayralari uchraydi. 1 g tuproqda yuzlab million bakteriya, bir necha ming sodda hayvonlar mavjud. Bir gektar igna bargli o’rmonlarda 200 kg, bargli o’rmonlarda 1000 kg, cho’l tuproqda 10 kg atrofida zoomassa bo’ladi.
M. S. Gilyarovning bergan ma’lumotiga qaraganda, tuproqdagi hay- vonlar o’rmonlarda to’plangan barg, shox, shoxchalarnnng 25% ini qayta ishlaydi. Bog’larning 1 m2 maydonida 400 dan ortiq yomg’ir chuvalchanglari bo’ladi. Ular 1 m2 da 80 g massa hosil qiladi. Tuproqning organik qoldiqlarini parchalashda umurtqasiz hayvonlar bilan turli mikroorganizmlar (bakteriya, suvo’tlar, zamburug’lar) qatnashadi. Ularning soni 1 sm2 tuproqda 100 mln. dan ortiq»bo’ladi.
|
Tuproq hayvonlari muxit omillari bilan bog’liq

4.1 Tuproq hayvonlari muxit omillari bilan bog’liq bo’lgan holda guruhlari.
Tuproqning geterogen muxit bo’lgan ximiyaviy tarkibi g’oyat muhim axamiyatga ega.Tuproq tarkibiga ximiyaviy tabiati va petrografik tuzilishi juda xilma-xil bo’lgan minerallar kiradi.
Tuproq eritmasi tarkibida organik moddalar xam,mineral moddalar xam bo’ladi.Bular o’rtasidagi nisbat juda beqaror bo’lib,tuproq tipiga xamda tuproq namunasi olingan vaqtga bog’liq.
Tuproqdagi organik moddalarning suvda eriydigan qismi chirindi moddalarning eruvchan shakllaridangina iborat bo’lmaydi, balki bir qancha boshqa birikmalardan ham iborat, bu birikmalar mikroorganizmlar hayot faoliyatining oraliq mahsulotlari bo’lishi ham, o’simlik qoldiqlarining eruvchan birikmalari bo’lishi ham mumkin.
Bu birikmalarning hammasi mikroorganizmlar tomonidan oson iste’mol qilinadi va miqdor hamda sifat jixatidan ancha tez o’zgaradi.
Tuproq hayvonlari muhit omillari bilan bog’liq bo’lgan holda tubandagi 3 ta ekologik guruhga bo’linadi:
|
XI. Darslik bilan ishlash - M artikova, M. Tursunova boshlang‘ich sinf o‘quv mashg‘ulotlariga interfaol usullar...

Strategiyaning o’tkazilish tartbi. O’quvchilar jamoasi uch guruhga bo’linadi:
1-guruh “soatlar”;
2-guruh “minutlar”;
3-guruh “sekundlar”.
O’qituvchi tomonidan savollar tushirilgan soat maketi doskaga ilinadi.
Bunda har bir soat
oralig’ida 1 tadan, jami 12 ta topshiriq aks etadi.
Uchchala guruh sardorlari doskaga chiqadilar va teng miqdorda to’rttadan topshiriqni
tanlab oladi.
Har bir topshiriqni bajarish uchun 4 daqiqadan 16 daqiqa vaqt beriladi.
Eng tez va to’g’ri bajargan jamoa g’olib hisoblanadi.
Uyga vazifa: 435-mashq.
4-SINF
I. Dars mavzusi: Sonli ifodalar.
II. Darsning maqsadlari:
a) ta’limiy maqsad: o’quvchilarda sonli ifodalar
haqida tushuncha hosil qilish, ularni
farqlay olishga va amalda qo’llashga o’rgatish, egallagan
bilimlarini mustahkamlash;
b) tarbiyaviy maqsad: o’quvchilarni hamkorlikda ishlash madaniyatiga, o’zgalar
fikrini
hurmat qilishga o’rgatish;
c) rivojlantiruvchi maqsad: o’quvchilarda mustaqillik, ijodkorlik qobiliyatlarini o’stirish.
Dars jarayonida quyidagi vazifalar bajariladi:
1. O’quvchilarda sonli ifodalar haqidagi ilk bilimlarni berish.
2. O’quvchilarni mavzu yuzasidan berilgan mashqlar majmui bilan tanishtirish.
3. O’quvchilar tomonidan mavzuning maamuni va mohiyatini chuqur o’zlashtirilishini
ta’minlash.
4. Sonli ifodalar va unda ishlatiladigan (“+”, “-”, “:”, “*”) arifmetik amallarining turmush
hayotidagi roli haqida tushuncha hosil qilish.
Dars jihozi: mavzu yuzasidan tarqatma materiallar, arifmetik
amallar tasviri tushirilgan
jadval, ko’rgazmali vositalar.
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 | 16/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliKlasterlash (Clustering):
Klasterlash masalalari ma'lumotlar to'plamini o'zida o'xshashlik yoki taqqoslash bo'yicha guruhga ajratish uchun foydalaniladi.
Maqsad ma'lumotlarni o'xshashlik yoki taqqoslash bo'yicha guruhlarga bo'lish.
Klasterlashda ma'lumotlar o'zining o'xshashlik yoki taqqoslashning o'ziga xos bo'lgan guruhlarga joylashtiriladi.
Asosiy farq, sinflashtirishda ma'lumotlarga oldindan belgilangan sinflarga joylashish uchun model o'rgatiladi, klasterlash esa ma'lumotlarni o'zlarining o'xshashlik yoki taqqoslash bo'yicha guruhlarga joylash uchun foydalaniladi. Klasterlashda sinflar yoki guruhlar belgilanmaydi, ular o'zlarining o'xshashliklariga asoslangan holda tuziladi.
Boshqa bir so'z bilan, sinflashtirish ma'lumotlarni ma’lum sinflarga ajratish uchun foydalaniladi (misol uchun "Bu rasm katta miqdordagi itni ko'rsatadi" yoki "Bu elektr uzatma ko'p miqdordagi quvvatlanadi"), klasterlash esa ma'lumotlarni o'zlarining o'xshashliklari yoki taqqoslash bo'yicha guruhlarga ajratish uchun foydalaniladi (masalan, ma'lumotlarning xususiyatlari bilan ajratilishi, lekin bu sinflarga ajratilmagan).
24. Axborot xavfsizligi sohasida mashinali o‘qitish masalalari (misollar asosida tushunturing)
ChatGPT
Axborot xavfsizligi, mashinali o‘qitishda juda muhim bir mavzu. Bu soha maslahatlar, sirli ma‘lumotlar, shaxsiy axborot, va korxonalar ma’lumotlari kabi hisoblanadigan hassas ma‘lumotlarning himoyalanganligini ta’minlashni o‘z ichiga oladi.
Quyidagi misollar mashinali o‘qitishda axborot xavfsizligi muammolarini ko‘rsatadi:
Foydalanuvchi tanishuvini himoyalash: Sotsial tarmoqlar va onlayn platformalar foydalanuvchilarning ma’lumotlarini o‘rganib chiqarishda mashinali o‘qitishni qo‘llaydi. Ushbu ma’lumotlar shaxsiy axborotlarga, murojaatlarga yoki foydalanuvchining xavfsizlik so‘rovlari va xususiyatlari haqida ma’lumotlarga ega bo‘lishi mumkin. Bu esa foydalanuvchilarning xavfsizligini hisobga olish uchun katta ehtiyoj.
|
| |
L1 Regulyarizatsiya (Lasso Regulyarizatsiya)

|
L1 Regulyarizatsiya (Lasso Regulyarizatsiya)
|
bet | 10/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliL1 Regulyarizatsiya (Lasso Regulyarizatsiya): Bu regulyarizatsiya usuli modellarga L1 normani qo‘shib, modellarga qo‘shimcha shartlar kiritadi. Bu shartlar modellarning bir nechta parametrlarini nollarga yaqinlashtiradi, bu esa modellarga qisqa yechimlar (sparse solutions) chiqarishda yordam beradi. Shu sababli, bu regulyarizatsiya usuli haqiqiy ma’lumotlarda kam foydalaniladigan parametrlarni tanlash uchun qulaydir.
L2 Regulyarizatsiya (Ridge Regulyarizatsiya): Bu usulda modellarga L2 normani qo‘shish orqali qo‘shimcha shartlar kiritiladi. Ushbu shartlar modellarning parametrlarini kattalashtiradi, ammo ularni ham nolga yaqinlashtirmaydi. L2 regulyarizatsiya modellarni o‘qitish va sinovda o‘zgaruvchilarga o‘zlarining qiymatlarini kamaytirishda yordam beradi.
Regulyarizatsiya modellarni yaxshi o‘rgatish va sinovdan so‘ng moslashuvni yaxshilashda foydalaniladi. U, o‘qitish jarayonida modelning o‘zgaruvchilarini kontrol qiladi va shunday qilib, o‘zgaruvchilar orasidagi eng muhim bo‘lganlarni aniqlash va ularni modelning muhimlik darajasiga muvofiq qo‘llab-quvvatlashga yordam beradi. Bu esa modelning o‘zini ko‘tarib borish, o‘qitilgan ma’lumotlar va yangi ma’lumotlar orasidagi ishlab chiqishni yaxshilashda yordam beradi.
15. Model qurishda bo‘ladigan Underfitting muammosi va uni hal qilish usullari
ChatGPT
Underfitting, model o‘qitilganda modelning o‘zgaruvchilarni o‘zlashtirishda juda minimalistik bo‘lishi sababli sodir bo‘ladi. Bu esa modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga ham yangi ma’lumotlarga mos kelmay qolishi aniqroq ko‘rsatki. Underfitting haqiqiy dunyoda ma‘lumotlar bo‘yicha juda osonroq yechim topishning natijasi bo‘ladi.
Underfitting muammolari quyidagi sabablarga olib keladi:
Modelning Osonligi: Model juda oddiy bo‘lishi mumkin, masalan, juda kam parametrlarga ega bo‘lishi.
Ma‘lumotlar Soni: Ma‘lumotlar soni juda kam bo‘lishi, masalan, o‘qitish uchun yetarli ma‘lumotlar mavjud emas yoki ma‘lumotlar juda simplifikatsiyalangan.
Underfitting ni hal qilish uchun quyidagi usullardan foydalanish mumkin:
|
| |
Bepul hodisalar ehtimoli (Prior Probability)

|
Bepul hodisalar ehtimoli (Prior Probability)
|
bet | 27/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliBepul hodisalar ehtimoli (Prior Probability): Hodisalar bo'lganligi haqida ilgari ma'lumotlar. Misol uchun, sinflarni ma'lumotlar to'plamida ko'rsatilgan hodisalarni hisoblash.
Hodisalar ehtimolining baholash (Likelihood): Ma'lumotlar to'plamida ko'rsatilgan hodisalarni hisoblash. Ma'lumotlar bo'yicha har bir sinfning ayrim chiziqlarini aniqlash.
Bepul hodisalar ehtimoli (Evidence): Ma'lumotlardan yuzaga kelgan umumiy bepul hodisalar.
Posterior Probability (Posterior ehtimol): Bepul hodisalar ehtimoli va hodisalar ehtimolining baholashidan hisoblangan hodisa bo'lishining ehtimoli.
Oddiy Bayes klassifikatori statistik ma'lumotlarni sinflandirishda, alohida ma'lumotlar bo'yicha sinflarni aniqlashda foydalaniladi. Bu klassifikator bir hodisa bo'lish ehtimoli bilan qarashni o'rganadi va sinflandirish jarayonida o'z xususiyatlarini qo'llaydi.
39. Chuqur o‘qitilish tushunchasi. Mashinali o‘qitish va chuqur o‘qitishning farqi
ChatGPT
Mashinali o'qitish va chuqur o'qitish (deep learning) sinflandirishda va ma'lumotlarni analiz qilishda ishlatiladigan iki turdagi o'qitish usullaridir.
Mashinali O'qitish (Machine Learning): Bu, algoritm va modellar orqali ma'lumotlardan o'rgangan xususiyatlarni asoslash usuli. U odatda mufassal ma'lumotlar to'plami orqali boshlang'ich ma'lumotlarni qabul qiladi, ularga mos model yaratadi va natijalarni boshqa ma'lumotlar ustida sinovdan o'tkazadi. Mashinali o'qitish algoritmlari o'zgaruvchili regressiya, naqshlarni aniqlash, sinflandirish (masalan, SVM, Random Forest) va boshqa usullar orqali foydalanadi.
Chuqur O'qitish (Deep Learning): Bu, mantiqiy qurilmalar yordamida o'rganishning chuqur (kompleks) shakli. Ushbu usulda neural tarmoqlar va yagona quvvatlash tarmoqlari (CNN, RNN, LSTM, va boshqa keng qo'llaniladigan modellar) yaratiladi. Chuqur o'qitish sinflandirish va ma'lumotlarni tahlil qilishda o'z mavqesini egallagan. U jiddiy miqdordagi ma'lumotlarni to'plash, o'zlashtirish va tahlil qilishda keng qo'llaniladi.
Farqlar:
Ma'lumot soni: Mashinali o'qitishda odatda qisqa ma'lumotlar to'plami ishlatiladi, ammo chuqur o'qitishda ko'p sonli ma'lumotlar, masalan, tasvir, matn, audio kabi kompleks ma'lumotlar ishlatiladi.
|
| |
TensorFlow va PyTorch - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 26/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliTensorFlow va PyTorch: Bu kutubxonalarni o'z ichiga olganlar ayrimlar tizimini (neural network) o'rnatish, tuzish va tizimni o'rganish uchun ishlatiladi. Ular sinflandirish, regressiya va boshqa mashinali o'qitish modellarini yaratishda yordam beradi.
Keras: Bu kutubxona TensorFlow va PyTorch bilan birgalikda ishlatiladi va tizimni yaratish, o'rganish va o'zgaruvchili regressiya yoki sinflandirish modellarini yaratishda juda qulaylik yaratadi.
Matplotlib va Seaborn: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatiladi. Ular grafiklar, grafiklar, taqdimotlar va boshqa vizual tahlil usullarini yaratishda foydalaniladi.
XGBoost va LightGBM: Bu kutubxonalarda gradient darajasini oshirish asosida yaratilgan algoritmlar mavjud. Ular sinflandirish va regressiya masalalarini yechishda ishlatiladi.
Bu kutubxonalardan foydalanib, ma'lumotlarni o'rganish, o'zgaruvchili regressiya, sinflandirish, algoritmlarni yaratish va natijalarni baholash imkoniyatlarini ko'proq usulda rivojlantirish mumkin. Har bir kutubxona o'ziga xos imkoniyatlarga ega va bir qancha masalalar uchun juda foydali bo'ladi.
38. Mantiqiy klassifikator (oddiy Bayes klassifikatori). Bayes teoremasi. Bayes klassifikatori bosqichlari
ChatGPT
Mantiqiy klassifikator yoki oddiy Bayes klassifikatori, ma'lumotlarni sinflandirish uchun qo'llaniladigan oddiy va oson klassifikatsiya algoritmidir. U bu algoritmni asosan har bir sinfning ayrim chiziqlarini o'rganishga asoslanadi. U sinflandirish jarayonida har bir sinfning ayrim chiziqlarini hisoblashda muvaffaqiyatli bo'lishi mumkin.
Oddiy Bayes klassifikatori, Bayes teoremasiga asoslanadi. Bayes teoremasi statistikda, bir hodisa bo'lganligi xossalar bilan bog'liqlikni baholash uchun qo'llaniladi. U hodisalar qo'llanilganligi haqida ma'lumotlarni, boshqa umumiy xossalar bilan bog'liqligini hisoblashda yordam beradi.
Bayes teoremasi:
P(A∣B)=P(B)P(B∣A)⋅P(A)
Bu yerda:
P(A∣B) – B bo'lagan holatda A hodisasi bo'lishining ehtimoli.
P(B∣A) – A hodisasi bo'lganlik holatida B hodisasi bo'lishining ehtimoli.
P(A) – Bepul hodisalar ehtimoli (prior probability).
P(B) – Bepul hodisalar ehtimoli (evidence).
Oddiy Bayes klassifikatori Bosqichlari:
|
| |
Modelning Ko‘rsatishi - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 11/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliModelning Ko‘rsatishi: Modelning murakkabligini oshirish, masalan, ko‘p parametrlarga ega bo‘lishi yoki murakkab qoidalarni qo‘llash.
Ma‘lumotlar Sonini Oshirish: O‘qitish uchun yetarli ma‘lumotlar to‘plamini to‘plash va qo‘shimcha ma‘lumotlar (masalan, yangi o‘zgaruvchilar) qo‘shish.
Regulyarizatsiya Qo‘llash: Modelning Overfitting bo‘lishini kamaytirish uchun regulyarizatsiya usullaridan foydalanish. Bu usullar modelning o‘zgaruvchilarini limitlash va modelning moslashuvini yaxshilash uchun foydalaniladi.
Optimizatsiya parametrlari: Modelning amalga oshirishida ishlatilgan parametrlarni o‘zgartirish, misol uchun gradientni kamaytirish yoki optimum yechimni qidirish algoritmlaridan foydalanish.
Underfitting muammolari kerakli modellarni yaxshilash va ma‘lumotlar o‘qitishini yaxshilash uchun qulaydir. Bu esa modelning aniqligini yaxshilash va yangi ma‘lumotlarga ham yaxshi moslashishga yordam beradi.
16. Model qurishda bo‘ladigan Overfitting muammosi va uni hal qilish usullari
ChatGPT
Overfitting, modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga juda yaxshi moslashishi, ammo o‘qitilmagan ma’lumotlarga yomon moslashishi holatidir. Bu muammo esa model o‘qitilgan ma’lumotlar ustida yaxshi natijalar chiqarib, o‘qitilmagan ma’lumotlarga mos kelmaydi.
Overfitting muammolari quyidagi sabablarga olib keladi:
Modelning Murakkabligi: Model juda murakkab bo‘lishi, masalan, ko‘p parametrlarga ega bo‘lishi va juda murakkab qoidalarni qo‘llash.
Ma‘lumotlar Soni: Agar ma‘lumotlar soni juda ko‘p bo‘lsa, model o‘qitilgan ma‘lumotlarga yaxshi moslashadi, ammo o‘qitilmagan ma‘lumotlarga yomon moslashadi.
Taqiqlovchi Ma‘lumotlar: Agar o‘qitish va sinov (validation) datasi orasidagi farq juda katta bo‘lsa, bu ham Overfitting muammo ko‘rsatadi.
Overfitting ni hal qilish uchun quyidagi usullardan foydalanish mumkin:
|
| |
Mean Squared Error (MSE) - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 30/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliMean Squared Error (MSE): Bu funksiya modelning beringan natijalari bilan haqiqiy qiymatlarni solishtirish uchun ishlatiladi. Quyidagi formulada ifodalangan:
MSE=N1∑i=1N(yi−y^i)2
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
yi – haqiqiy qiymat.
y^i – modelning beringan qiymati.
Mean Absolute Error (MAE): Bu funksiya ham beringan natijalar bilan haqiqiy qiymatlarni solishtirish uchun ishlatiladi, lekin darajasiz (mutlaq qiymat) ko'rsatkichga ega bo'lgani uchun kechiktir. Formulasi quyidagicha:
MAE=N1∑i=1N∣yi−y^i∣
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
yi – haqiqiy qiymat.
y^i – modelning beringan qiymati.
MSE va MAE funksiyalari regressiya modellarini o'rganishda va natijalarni baholashda foydalaniladi. MSE sodir bo'lgan noto'g'ri natijalarni katta ko'rsatkichga ko'tarib, o'sishni kengaytiradi. MAE esa to'g'ri natijalarning bilan ishlashda qulay bo'lgan, lekin uning gradienti o'sishini engelleydi. Har bir funksiya o'ziga xos xususiyatlarga ega va maqsadlarga moslashtirish uchun tanlanishi kerak.
44. Neyron tarmoqlarda Feedforward va Backpropagation amallari
ChatGPT
Neyron tarmoqlarining (neural networks) "Feedforward" va "Backpropagation" amallari tizimning o'rganish va yangilash jarayonlarida ahamiyatga ega bo'lgan jarayonlardir.
Feedforward (Oldinga yo‘llash): Bu amal tarmoqning ma'lumotni kirishdan chiqishga yo'l bo'yicha o'tkazishidir. Ma'lumotlar har bir qatlama (layer) o'tib, har bir neyronning aktivatsiya funksiyasi orqali kelib chiqadi. Bu jarayon tarmoqdagi har bir qatlamaning har bir neyronida kiritilgan ma'lumotlarni boshqarish uchun ishlatiladi. Tarmoqning o'ng tarafida ko'rsatkich qiymatlar paydo bo'ladi (masalan, sinflar uchun ifodalangan natijalar).
Backpropagation (Orqaga tarqalganlik): Bu amal tarmoqda yuzaga yo'l topgan xatolarni (noto'g'ri natijalarni) ortib chiqishda o'zgaruvchilarni yangilashdir. Tarmoqning beringan chetlangan natijalari va haqiqiy natijalari o'rtasidagi farqni hisoblashda qo'llaniladi. Ushbu xatolarni sinflashda funksiyaning gradyentini (neural tarmoqning qanday o'zgarishi kerakligini aniqlaydigan ko'rsatkich) hisoblashda yordam beradi. Buning natijasida, tarmoqdagi o'zgaruvchilar (vaznlar va tugunlar) yangilanadi, bu esa tarmoqning o'rganishi va natijalarni aniqlash jarayonida muhimdir.
Backpropagation algoritmi qo'llanilgan xatolarni ortib chiqish uchun juda muhimdir va tarmoqdagi har bir neyronning o'zgaruvchilarini yangilash orqali tarmoqning o'rganish jarayonini yaxshilashda qo'llaniladi. U bu jarayonlarda ma'lumotlarni tarmoqda yo'lga solib, xatolarni aniqlab chiqish va o'zgaruvchilarni yangilashda foydalaniladi.
45. Neyron tarmoq orqali sinflashtirish va regressiya masalasini yechish
ChatGPT
Neyron tarmoqlari sinflandirish va regressiya masalalarini yechishda juda mashhur va o'zgaruvchili usullardan biridir. Bu masalalarni yechishda tarmoqning ko'p qatlamli strukturasidan foydalaniladi.
|
| |
Ma'lumotlar va maqsadlar - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 25/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliMa'lumotlar va maqsadlar:
Ma'lumotlar to'plamini tayyorlang. Masalan, x va y o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar.
X o'zgaruvchilarining qiymatlari va y maqsadlari (natijalari) birlikda bo'lishi kerak.
NumPy kutubxonasini import qilish:
pythonCopy code import numpy as np
Ma'lumotlar to'plamini tayyorlash:
X o'zgaruvchilarini moslashgan ma'lumotlar (1D yoki 2D array shaklida).
Y maqsadlarini moslashgan ma'lumotlar (1D array shaklida).
Regressiya modelini yaratish:
X ma'lumotlarini moslashgan ma'lumotlar ustida regresiya modelini tuzish.
Biost, moslashgan modelni o'rganish uchun ma'lumotlar to'plamiga moslashgan regressiya funksiyasini qo'llash.
O'rganish va natijalarni hisoblash:
Modelni o'rganish: Ma'lumotlar to'plami ustida o'zgaruvchili regressiya modelini o'rganish.
Natijalarni hisoblash: Ma'lumotlar to'plami ustida regressiya funksiyasi orqali natijalar chiqariladi.
Mana bir numunaviy kod:
pythonCopy code import numpy as np # Ma'lumotlar tayyorlash X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # X o'zgaruvchilari Y = np.array([2, 3, 4, 5, 6]) # Y maqsadlari # Regressiya modelini yaratish def linear_regression(x): return 2 * x + 1 # O'zgaruvchili regressiya modeli (masalan, 2x + 1) # O'rganish va natijalarni hisoblash Y_pred = linear_regression(X) # Natijalarni chiqarish print("Maqsadlar: ", Y) print("Bashoratlar: ", Y_pred)
Ko'p o'zgaruvchili regressiya masalalarini yechish uchun mos funksiyalarni yaratish, o'rganish qo'llash va natijalarni baholash zarur bo'ladi. NumPy kutubxonasida matematik funksiyalar va ma'lumotlarni ishlash uchun qulay usullar mavjudligi tufayli, regressiya masalalarini o'rganish ham juda oddiyroq.
37. Python dasturlash tilining mashinali o‘qitish masalalarini yechishga xizmat qiladigan kutubxonalari.
ChatGPT
Python dasturlash tilida mashinali o'qitish masalalarini yechish uchun bir nechta kuchli kutubxonalardan foydalaniladi. Bu kutubxonalarning ba'zilari:
NumPy: Ma'lumotlarni massivlar va matematik amallarni bajarish uchun juda foydalaniladigan kutubxona. Ma'lumotlar ustida amallar (hisob-kitob, massivlar ustida operatsiyalar) bajarishda qulaylik yaratadi.
Pandas: Ma'lumotlarni analiz qilish va tahlil qilish uchun foydalaniladigan kutubxona. Ma'lumotlar ustida filtratsiya, tartiblash, ma'lumotlar jadvaliga o'girish-qaytarish imkoniyatlarini beradi.
Scikit-learn: Bu kutubxona mashinali o'qitish uchun keng qo'llaniladi. Uning ichida ko'p xil algoritmlar (sinflandirish, regressiya, qatorli tahlil, o'zga vaqtincha tizim) mavjud. Ma'lumotlarni tahlil qilish va tizim o'rganish jarayonlarida juda yaxshi yordam beradi.
|
| |
Kiber-hujumlar va xavfsizlik boshqaruvini optimallashtirish

|
Kiber-hujumlar va xavfsizlik boshqaruvini optimallashtirish
|
bet | 17/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliKiber-hujumlar va xavfsizlik boshqaruvini optimallashtirish: Kiber-hujumlar mashinali o‘qitishni o‘z ichiga olgan xavfsizlik muammolaridan biri hisoblanadi. Modellar, xavfsizlikki so‘rovlarini aniqlash, potentsial hujumlarni oldini olish uchun xavfsizlik bevosita xususiyatlari ustida o‘qitilishi kerak.
Ma’lumotlarni himoyalash: Mashinali o‘qitishning yordamida o‘rgatilgan modellar shaxsiy ma‘lumotlarga kirish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan algoritmlarni aniqlash va o‘rganishda yordam berishi mumkin. Bu esa ma’lumotlarni himoyalash va sirli ma‘lumotlarni nazorat qilishga yordam berishi mumkin.
Shaxsiy axborotning himoyalanganligini ta’minlash: Banklar, shaxsiy ma’lumotlarni qabul qiladigan tashkilotlar, shaxsiy axborotni himoyalash uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishadi. Modellar shaxsiy axborotlarni maxfiylikka rioya qilishda va hujumlarni oldini olishda yordam berishi kerak.
Axborot xavfsizligi masalalari, mashinali o‘qitishda muhim bir joy tutadi, chunki modellar va algoritmlar shaxsiy ma‘lumotlarni, korxonalar ma‘lumotlarini va boshqalarini himoyalashda yordam berishi kerak. Bu esa modellar xavfsizlikning yuqori darajada ta’minlanishini ta’minlash uchun muhimdir.
25. O‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlari. Kmeans algoritmi qadamlari. K-means algoritmida centroid markazlarini tanlash tamoili
ChatGPT
O‘qituvchisiz o‘qitish (Unsupervised Learning) usullari ma’lumotlarni turli guruhlarga yoki o‘xshashliklar bo‘yicha ajratishda qo‘llaniladi. K-means algoritmi uncha ko‘p qo‘llaniladigan o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlaridan biridir va ma’lumotlarni belgilangan guruhlarga ajratish uchun ishlatiladi. Ushbu algoritm centroidlar yordamida guruhlarga ajratishni bajaradi.
K-means algoritmi qadamlari quyidagicha:
Boshlang‘ich markazlarni tanlash: Ma’lumotlar to‘plami ichidagi guruhlarni ajratish uchun boshlang‘ich markazlarni tanlash uchun guruhlar sonini tanlash kerak. Bunda boshlang‘ich markazlar tasodifiy ravishda tanlanadi.
|
| |
Sinflandirish masalasi - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 31/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliSinflandirish masalasi:
Maqsad: Ma'lumotlarni bir nechta sinflarga bo'lish.
Javob: Tarmoqning chetlangan natijalari sinflar bo'ylab ishlatiladi.
O'rganish jarayoni: Ma'lumotlar kirish qatlami orqali tarmoqga olib kelinishi, har bir qatlama o'z aktivatsiya funksiyasini (masalan, ReLU yoki Sigmoid) va o'zgaruvchilarni (vaznlar va tugunlar) o'z ichiga oladi, so'ngra bular orqali har bir neyronning chetlangan natijasini hisoblash uchun foydalaniladi. Keyinchalik, yangilash jarayoni (Backpropagation) orqali xatolar ortib chiqariladi va tarmoqdagi o'zgaruvchilar (vaznlar va tugunlar) yangilanadi.
Regressiya masalasi:
Maqsad: Ma'lumotlarni bir qiymatga (masalan, qiymatlar o'lchamini bashorat qilish) moslash.
Javob: Tarmoqning chetlangan natijalari qiymatlarga mos keladi.
O'rganish jarayoni: O'rganish jarayoni sinflandirishdan farq qilmaydi, lekin natijalar regressiya uchun moslashadi. Ma'lumotlar tarmoqga kiritiladi va chetlangan natijalar haqiqiy qiymatlar bilan solishtiriladi. Yangilash jarayoni (Backpropagation) o'rganishni chuqurroq aniqlash uchun foydalaniladi.
Bu masalalarni yechishda ma'lumotlar ustida amallar bajarish, o'zgaruvchili tarmoqlar yaratish, aktivatsiya funksiyalari orqali o'rganish jarayonlarini boshlash va yangilash jarayonlaridan foydalanish juda keng tarqalgan usullardir.
46. Neyron tarmoqni o‘qitish deganda nimani tushunasiz?
ChatGPT
Neyron tarmoqni o'qitish – bu ma'lumotlarni o'rganish jarayoni tarmoqning o'zgaruvchilarini (vaznlar va biaslar) yangilash orqali ma'lumotlarni sinflarga bo'lish yoki aniqlash uchun moslashdir. Bu jarayon modelni ma'lumotlarni o'rganish va maqsadga moslash uchun parametrlarini yangilash va natijalarni aniqlashda yordam beradi.
Tarmoqning o'qitish jarayonida keng ko'lamli ma'lumotlardan foydalaniladi. Ma'lumotlar tarmoqga kiritiladi va tarmoqning chetlangan natijalari (outputlar) aniqlanadi. Keyinchalik, tarmoq beringan natijalardan kelib chiqqan xatolarni (noto'g'ri natijalar) o'rganadi va buning asosida o'zgaruvchilarini (vaznlar va biaslar) yangilab boradi. Bu yangilash jarayonida tarmoq natijalarni haqiqiy natijalar bilan solishtirib, xatolarni (nogironlikni) ortib chiqarib, yangi o'zgaruvchilar orqali yangi natijalarni olishga harakat qiladi.
O'qitish jarayonida quyidagi asosiy qadamlar mavjud:
|
| |
Ijtimoiy madaniy faoliyat sohasida reklama va uning jamiyatdagi o’rni - bet 23

|
Ijtimoiy madaniy faoliyat sohasida reklama va uning jamiyatdagi o’rni
|
bet | 23/50 | Sana | 25.05.2024 | Hajmi | 0,93 Mb. | | #253437 |
Bog'liq IMFda reklama ma\'ruzasi (1) Reklama agentliklariga (ayniqsa, reklama xizmatlarining butun kompleksini ta’minlaydiganiga) murojaat qilish reklamadagi tizimli yondashuvni ta’minlashga sharoit yaratadi, bu esa, oz navbatida samaradorlikning ancha oshishiga olib keladi. O’zi uchun reklama agentligini tanlashda, reklama beruvchiga quyidagi mezonlardan kelib chiqish tavsiya etiladi. agentlik tashkil etilgan vaqt, uning ish tajribasi; ixtisoslashgan mutaxassislarga egaligi; ko’rsatiladigan reklama xizmatlari ro’yxati;44 ixtisoslashuvning mavjudligi (bajariladigan vazifalar, reklama qilinuvchi tovarlar, mo’ljaldagi auditoriya turi va boshqalar bo’yicha). Mazkur mezonlarga amal qilinar ekan, agentlikning qachon va kim tomonidan ta’sis etilganini bilib olish zarur. Reklama beruvchi firmalardan qaysi birlari agentlikning mijozi bo’lganligini aniqlash va reklama mahsulotlari namunalari bilan tanishib chiqmog’i maqsadga muvofiq. Odatda nufuzli agentliklar bu kabi savollarga javoblarni sir tutmaydilar. Reklama beruvchi o’z oldida turgan aniq muammolarga ko’char ekan, ushbu agentlik reklama xizmatlarinining barchasini to’la to’kis taqdim eta oladimi, yoqmi, aniqlashi zarur AQShda o’tkazilgan tadqiqotlar agentliklarning reklama beruvchilar uchun eng ahamiyatli bo’lgan asosiy belgilarini hamda qaysi belgilar bo’yicha agentlik zaif deb tan olinishini aniqlab berdi. Umuman, reklama agentligini tanlashda mijoz biznesini bilish va agentlikning ijodiy imkoniyatlari kabi mezonlarining ustun turishi haqida xulosa qilish mumkin. Ijobiy va salbiy belgilari bilan ular asosiy kuli.zaif tomonlarga bo’linadi. Ayni paytda ishda kreativ (ijodkorlik) rolini haddan tashqari oshirib yuborish va asosiy e’tiborni unga qaratib qo’yish xavfli hisoblanadi. Bu holat ehtimol tutilgan buyurtmachilar tomonidan betartib xizmat va kadrlar qo’nimsizligi kabi jiddiy kamchiliklarga tenglashtiriladi. MDH mamlakatlarida bu kabi keng ko’lamli tadqiqotlar o’tkazilgan emas (har holda muallif ularning natijalaridan bexabar). Shunga qaramay Ukarainaning eng nufuzli reklama agentliklari va reklama beruvchilari vakillari bilan muloqot qilish tajribasidan quyidagi dastlabki hulosalarga kelish mumkin:
|
| |
Ijtimoiy madaniy faoliyat sohasida reklama va uning jamiyatdagi o’rni - bet 24

|
Ijtimoiy madaniy faoliyat sohasida reklama va uning jamiyatdagi o’rni
|
bet | 24/50 | Sana | 25.05.2024 | Hajmi | 0,93 Mb. | | #253437 |
Bog'liq IMFda reklama ma\'ruzasi (1) Ukraina reklama beruvchilari orasida to’liq xizmat ko’rsatish imkoniyatlari (o’z poligrafiyasi va ishlab chiqarish bazalariga, marketing tadqiqotlarini olib borishga ixtisoslashgan mutaxassislariga egaligi va boshqalar), agentlikning ijodiy imkoniyatlari va xodimlarning xushmuomalaligi ko’rsatkichlari ancha yuqori turadi. Reklama agentliklarini shartli ravishda stikl xizmatlarni to’liq amalga oshiradigan va ixtisoslashgan xizmatlarni taklif etadigan agentliklarga bo’lish qabul qilingan.Birinchi guruhga tadqiqotlar, ijodiy faoliyat, rejalash, reklama mahsulotlarini ishlab chiqarish hamda NLReklama xarakteridagi xizmatlarni: pablik rileyshnz (ijtimoiy aloqalar) tadbirlarini ishlab chiqish va o’tkazilishini ta’minlash, qadoqlashni ishlab chiqish va 5R-kampaniyalarini o’tkazish kabi xizmatlar bilan shug’ullanadigan reklama agentliklari kiradi. Keyingi yillarda reklama tajribasida agentliklarni ko’proq ixtisoslashtirishga intilish kuchaymoqda. Natijada gazetalar (ba’zan ularning aniq ro’yxatlari ko’rsatiladi) yoki muayyan telekanallarda reklama joylashtirish bilan shug’ullanadigan agentliklar vujudga kelmoqda. Ba’zi agentliklar reklama mahsulotining biror muayyan turi (masalan, ko’p qavatli binolarning old tomonlaridagi, havo sharlari va boshqa aviokonstrukstiyalardagi reklamalar) bo’yicha ixtisoslashgan bo’ladiyu Bundan tashqari reklama shchitlarini tayyorlovchi ijodiy san’at ustaxonalari va boshqalarni ham uchratish mumkin. Garchi ixtisoslashish ayrim ish turlari ijrosining sifat va ijodkorlik darajasini oshirishga yordam bersada, ularning doim ham marketing ishlanmalari bilan ta’minlangan bo’lmasliklarini ta’kidlash lozim. Reklama agentligi xizmatlariga haq to’lash komisson tartibda amalga oshirilishi mumkin. Reklama hisoblari summasining 15 foiz hajmi an’anaviy ko’rsatkich hisoblanadi. Mediamakon sotib olish bilan bog’liq bo’lmagan reklama xizmatlari uchun agentlik yana o’sha reklama beruvchi sarflagan har yuz dollarning 15 dollari olib keladigan 17, 65 foizni talab qilishi mumkin. Reklama beruvchi va agentlik o’rtasidagi bunday hisob-kitob tizimi bir necha bor tanqidga uchragan. Tanqidning asosiy sababi shu bo’lganki, reklama agentliklari reklama hisoblaridagi mablag’larning ko’payishidan manfaatdor bo’lganlar va bu o’z-o’zidan ularning xizmatlari narxining oshishiga olib kelgan. Shuning uchun ko’pchilik yirik reklama beruvchilar agentliklar xizmatlari uchun ro’yxatga olingan, kelishilgan narxlarda haq to’laydilar yoki komission va gonorar to’lash usullarini birga qo’llaydilar.
|
| |
Mazmun hám forma ortasındaġı dialektikalıq óz-ara baylanıs tómendegi faktorlar menen belgilenedi

|
Mazmun hám forma ortasındaġı dialektikalıq óz-ara baylanıs tómendegi faktorlar menen belgilenedi
|
bet | 49/191 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 2,75 Mb. | | #230680 |
Bog'liq FILOSOFIYAMazmun hám forma ortasındaġı dialektikalıq óz-ara baylanıs tómendegi faktorlar menen belgilenedi.
1. Mazmun hám forma bir-biri menen organikalıq baylanıslı. Ámelde formasız mazmun hám mazmunsız forma hech qashan hám hesh jerde orın almaġan. Formanı mazmunnan ajıratıwġa, forma ġárezsiz áhmiyetke iye ekenligin dálillewge urınıwlaw formalizmge alıp keledi.
2. Mazmun hám formanıń birliginde mazmun jetekshilik qıladı. Mazmunnıń ózgerisi udayı formanıń ózgerisine sebep boladı. Qanda da bir sırtqı kúsh emes, bálkim áyne mazmun ózin qáliplestiredi. Mısalı, ilimdi rawajlandırıw, jańa nızamlardı ashıw, ob`ekiv haqıyqatlardıń túbine jetiw usı jańa nızamlar mazmunın rásmiylestiriwshi tiyisli jańasha túsinikler, formulalar, teoriyalardı talap qıladı.
3. Mazmun hám formanıń birligi mazmunġa qatnasta formanıń salıstırmalı ġárezsizligin, belsendiligin kózde tutadı. Formanıń salıstırmalı ġárezsizligi tómendegilerde kórinis tabadı:
a) rawajlanıwda formanıń mazmunnan aqsawında. Mazmun hesh qashan bir dárejede turmaydı, ol ózgeredi, forma da ózgerissiz qalmaydı. Biraq mazmun bilan salıstırġanda forma turaqlıraq, turġunıraq bolıp tabıladı. Bul jaġday sonıń menen túsindiriledi, mazmun óz háreketine iye boladı, forma bolsa mazmun menen belgilenedi. Mazmunnan parıqlı túrde, forma qubılıstıń turġunıraq tárepi sıpatında ámel qıladı. Ol sózsiz tárizde óz mazmunınan artta qaladı;
b) formanıń mazmunġa keri tásirinde. Bul tásir eki tárepleme: forma yaki mazmunnıń ózgerisine kómeklesedi, yaki oġan qarsılıq qıladı. Álbette, eger forma mazmunnıń ózgerisine muwapıq bolsa, ol mazmunnıń jedel pátlerde rawajlanıwıgn negiz jaratadı. Eger olardıń ortasında qarama-qarsılıq tuwılsa, mazmun lazım dárejede rawajlana almaydı, óytkeni oġan eski forma kesent beredi. Sol sebepli erte me - kesh pe qarama-qarsılıq sheshiw waqıtı keledi. Jańa mazmunġa muwapıq jańa forma jaratıladı. Solay etip, mazmun hám forma ortasındaġı qarama-qarsılıq nárseler hám qubılıslardıń ózgerisi, olardıń basqa nárseler hám qubılıslarġa aynalıwı sebeplerinen biri esaplanadı.
|
| |
Chiqish (Output) qatlami - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 22/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliChiqish (Output) qatlami: Ushbu qatlam, tarmoqning natijasini (result) qaytaradi. Sinflandirish vazifasida, bu qatlam odatda ayrim chiziqlar, sinflar yoki qiymatlarni chiqaradi.
Har bir neyron tarmoqi kiritilgan ma'lumotlarni o'rganib, o'zgaruvchilarni moslashtirib, optimallashtirilgan model natijasini chiqaradi. Tarmoqlar orasidagi aloqalar (weights) va boshqa parametrlar ma'lumotlar o'rganish jarayonida o'zgaradi va ma'lumotlar ustida yaxshilash uchun yangilanadi.
Neyron tarmoqlari tarmoqning murakkabligiga qarab ko'proq qatlamlar va neyronlar bilan ko'proq o'rganish va aniqlovchi quvvat qo'shish imkonini beradi. Bu esa masofaviy va non-linearni xususiyatlarni aniqlashda yordam beradi va murakkab ma'lumotlar ustida yuqori darajada ta'sir ko'rsatadi.
32. Sun’iy neyron tarmoq. Sun’iy neyronning tashkil etuvchilari. Perceptron tushunchasi.
ChatGPT
Sun'iy neyron tarmoqi, sun'iy neyronlardan (artificial neurons) iborat tarmoqdir, bu esa shuningdek "Perceptron" ataladi. Bu, klassik va asosiy sun'iy o'qitish tarmoqining boshlang'ich shakli hisoblanadi.
Sun'iy neyron, biologik neyronlarga asoslangan modelni ifodalaydi, ammo elektronik va algoritmik shaklda. Perceptron, bir nechta kirish (input) o'zgaruvchilarini qabul qiladi, ularni moslashtirish va natijani chiqarish uchun aktivatsiya funksiyasidan o'tkazadi.
Sun'iy neyronning tashkil etuvchilari:
Kirishlar (Inputs): Bu, sun'iy neyronning ma'lumotlarni qabul qilish uchun qo'llab quvvatlovchi elementlari. Ular odatda sonlar yoki boshqa kirish o'zgaruvchilari bo'ladi.
Boshqa o'zgaruvchilar (Weights): Har bir kirishga tegishli boshqa o'zgaruvchi (weight) mavjud. Ular ma'lumotlarni qanday ta'sir etishini aniqlashda ishlatiladi.
Umumiy kirish (Bias): Bu, neyronning o'ziga xos boshqa o'zgaruvchi bo'lib, neyronning boshlang'ich hollatini o'zgartirish uchun ishlatiladi.
Summator funksiya: Bu funksiya kirishlarni o'zgaruvchilar bilan ko'paytirib, umumiy kirishni qo'shadi.
|
| |
Parametrik ReLU (PReLU) - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 29/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliParametrik ReLU (PReLU): Bu ham Leaky ReLU ga o'xshash, lekin a ni o'zgaruvchilik sifatida qabul qiladi va o'rganiladi. PReLU modelning o'rganish va yaxshi natijalar olish imkoniyatlarini oshiradi.
ReLU funksiyalari o'zgaruvchili tarmoqlar va chuqur o'qitish modellarida ishlatiladi va oddiy sigmoid yoki tanh funksiyalariga nisbatan tez ishlaydi. Ular sinflandirish va chuqur tarmoqlarda juda o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lib, aktivatsiya funksiyalari sifatida yuqori amalni ko'rsatadi.
42. Sinflashtirish masalasi uchun Loss funksiyalari (Binary Cross Entrapy, Cross Entrapy)
ChatGPT
Sinflashtirish (classification) masalalari uchun "Loss" funksiyalari modelning chetlangan natijalarini (outputlarni) haqiqiy natijalar bilan solishtirish uchun ishlatiladi. Bu funksiyalar modelning o'rgangan natijalarining chetlangan natijalardan qanday farqda chiqqanligini o'lchaydi va modelning o'zgarishi va yangilanishiga o'xshaydi.
Binary Cross Entropy Loss (BCELoss): Bu funksiya ikkita sinfli sinflandirish uchun ishlatiladi. Agar model bitta sinf (masalan, 0 yoki 1) ni aniqlayotgan bo'lsa, u odatda ishlatiladi. BCELoss funksiyasi bitta sinfli sinflandirish uchun ishlatiladi va uning formulasi quyidagicha:
BCELoss=−N1∑i=1N(yi⋅log(y^i)+(1−yi)⋅log(1−y^i))
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
yi – haqiqiy natija.
y^i – modelning beringan natijasi.
Cross Entropy Loss: Bu esa ko'p sinfli sinflandirish uchun ishlatiladi, ya'ni sinflar soni 2 dan ko'p bo'lsa. Misol uchun, 3 yoki undan ko'p sinflar uchun foydalaniladi. U quyidagi formulada ifodalangan:
CrossEntropyLoss=−N1∑i=1N∑j=1Cyi,j⋅log(y^i,j)
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
C – sinflar soni.
yi,j – haqiqiy natija (one-hot encoding formatda).
y^i,j – modelning beringan natijasi.
Bu funksiyalar modelning sinflarni aniqlash natijalarini haqiqiy natijalar bilan solishtiradi va uchuvchi qanday darajada noto'g'ri ishlaganligini o'lchaydi. Bu esa modelni o'rganish va o'zgaruvchilarini yangilashda yordam beradi.
43. Regressiya masalasi uchun Loss funksiyalari (MSE, MAE)
ChatGPT
Regressiya masalalari uchun "Loss" yoki "Cost" funksiyalari, modelning beringan natijalari (outputlarni) ma'lumotlardagi haqiqiy qiymatlar bilan solishtirish uchun ishlatiladi. Modelning o'rganish jarayonida, bu funksiyalar natijalarning neqotanoni aniqlab, beringan natijalar bilan qanday farqda chiqqanligini o'lchaydi. Ular natijalarning o'zgarishi va yangilanishi uchun ham foydalaniladi.
|
| |
-mavzu Reklama mahsulotlarining dunyoqarashga ta’siri jarayonining ijtimoiy-psixologik jihatlari

5-mavzu Reklama mahsulotlarining dunyoqarashga ta’siri jarayonining ijtimoiy-psixologik jihatlari.
Oila ijtimoiy voqelikni o’zida yorqin ifodalay oladigan, jamiyatda ro’y beradigan ijtimoiy-iqtisodiy islohotlarda faol ishtirok etadigan va shunga munosib tarzda o’z baholashlarini ifodalaydigan ijtimoiy maskan hisoblanadi. Oilada xarid qarorining qabul qilinishi , tejamkorlik, to’g’ri va oqilona xo’jalik yuritishning yo’lga qo’yilishi, mehnat taqsimotiga to’g’ri yondashish , iqtisodiy tafakkur, iste’molchilik xulqi va madaniyatining shakllanishi , reklamaga munosabat bildirish, baholash va anglash natijasida yuzaga keladi. Oilalarda reklamaga munosabatning shakllanishi oila turi, a’zolarining soni, iqtisodiy ta’minganlik darajasi, er-xotinning ijtimoiy mavqei, nikoh muddati kabi jihatlarga ko’ra tafovutlanadi.Oilaviy ehtiyojlarning qondirilishida xarid qarorining qabul qilinishi muhim ta’sir ahamiyatiga ega. Asosan bu ta’sir ikki hil shaklda namoyon bo’ladi. Birinchidan, Oilaviy qabul qilinadigan xarid qarori hayot davomiyligi davomida shakllanib oila a’zolarining xarid jarayoni mazmuniga ta’sir ko’rsatadi va alohida xarid munosabatlarining shakllanishida oiladagi farzandlar soni, oila yoshi , ya’ni, er-xotinning birgalikdagi yashash tajribasi, nikoh muddati muhim rol o’ynaydi. Reklama ishlab chiqaruvchilar va marketolog mutaxassislar oilaviy hayot davomiyligi ma’lumotlaridan maqsadli bozor segmentlarini qayta ishlashda samarali foydalanadilar. Ikkinchidan, oila ko’proq iste’molchilar uchun referant guruh sifatida normativ, taqqoslovchi va axborot ta’siriga ega. Mahsulotlar haqidagi muhokamalar, yangi savdo markalarining tanlanishi va umuman ehtiyojlar xususidagi oilaviy muhokamalar og’zaki muloqot – kommunikatsiya bilan bog’liq bo’lib , reklamalarda bunday syujetlardan faol foydalaniladi. Xaridorning oila xo’jaligi uchun qilgan xaridida barcha oila a’zolarining qabul qilgan xarid qarori va buning zamirida ularning manfaatlari o’z aksini topadi. Shaxsning o’zi uchun qilgan xaridiga ham oila muhiti muhim ta’sir ko’rsatadi.
Oilaning muhim ahamiyati yana shundan iboratki , u vositachilik vazifasini ham bajaradi. Tadqiqotchi F.Kotler tomonidan oiladagi xarid qarorining qabul qilinishi o’rganilib , unda mahsulot xaridida oila a’zolarining oiladagi tutgan mavqei , ehtiyojlari va tajribasi muhim o’rin tutishi ta’kidlangan. Olim oiladagi xarid qarorining qondirilishida quyidagi beshta iste’molchilik roli farqlanishini ko’rsatadi:
|
K-means klasterlash - 1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt

|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
bet | 15/32 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliK-means klasterlash: Bu usulda ma'lumotlar o'zining bo'lgan guruhlarga bo'liq bo'lgan guruhlariga ajratiladi. Ushbu usulda biror sonli ma'lumotlarni guruhga ajratish uchun biror nuqta orqali boshlanadi va o'zaro bo'lgan masofalarini hisoblab boriladi. Har bir obyekt esa eng yaqin guruhga qo'shiladi va guruhlar o'zgaruvchilar o'rtasidagi minimum variansiyaga ega bo'lishga intiladi.
Gerchik klasterlash (Hierarchical clustering): Bu usulda ma'lumotlar hiyerarxik strukturada guruhlarga bo'linadi. Ushbu usulda har bir ma'lumot bitta guruh bilan boshlanadi va keyin uni kichik guruhlarga bo'lib o'qitadi. Natijada esa guruhlar taxminan ayni bo'lgan obyektlar bo'lishi mumkin va guruhlar taxminan bir-biriga yaqinlik ko'rsatadi.
Bu klasterlash usullari ma'lumotlarni guruhlarga ajratishda va ularga o'xshashlikni aniqlashda foydalaniladi. K-means algoritmi sodda va samarali bo'lib, masshtablanuvchanligi va qulaylik bilan ajratish imkonini beradi. Gerchik klasterlash esa taxminan har bir obyektni taxminan bir-biriga yaqin guruhlar orqali ajratadi, shuningdek, taxminiy guruhlar sonini tanlash imkoniyatini beradi. Har bir usul o'zining afzalliklari va chegaralari bo'lishi mumkin, va qo'llaniladigan maqsadlarga bog'liq ravishda tanlanadi.
23. Sinflashtirish va klasterlash masalalarining farqi.
ChatGPT
Sinflashtirish (classification) va klasterlash (clustering) masalalari ma'lumotlarni to'plamlarini aniqlash uchun foydalaniladigan iki ayrim metodlardir, lekin ulardagi mablag‘lar va foydalanish yo'llari juda farq qiladi.
Sinflashtirish (Classification):
Sinflashtirish masalalari ma'lumotlar to'plamini belgilangan ko'rinishda turli guruhlarga yoki sinflarga ajratish uchun foydalaniladi.
Maqsad ma'lumotlarni biror belgilangan sinf yoki klassga joylash.
Sinflashtirish modellari o'rganilgan ma'lumotlar asosida (o'qitish to'plami) sinflarni aniqlovchi model o'rgatishda ishlatiladi va keyin sinov to'plami orqali aniqlangan model sinfni aniqlovchi vaqtinchalik yoki amaliyotda sinfni aniqlash uchun foydalaniladi.
|
| |