Mashinali o‘qitish va sun’iy intellekt

|
Mashinali o‘qitish va sun’iy intellekt
|
bet | 140/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Mashinali o‘qitish va sun’iy intellekt:
Python avtomatik boshqaruv tizimlariga o‘rnatilishi mumkin bo‘lgan mashinali o‘qitish modellarini ishlab chiqish va o‘qitish uchun keng qo‘llaniladi. TensorFlow, PyTorch va Scikit-learn kabi kutubxonalar modellarni yaratish va optimallashtirish vositalarini taqdim etadi.
Signal va ma’lumotlarni qayta ishlash:
Avtomatik boshqaruv tizimlari ko‘pincha signal va ma’lumotlarni qayta ishlashni talab qiladi. Numpy va SciPy kabi kutubxonalar raqamli ma’lumotlar bilan ishlash, signallarni filtrlash va matematik operatsiyalarni bajarish uchun samarali vositalarni taqdim etadi.
Ekspert tizimlari va qoidalarini ishlab chiqish:
Python qoidalar va mantiq asosida qaror qabul qiladigan ekspert tizimlarini yaratish uchun qo‘llanilishi mumkin. Pyke yoki pyknow kabi kutubxonalar ma’lumotni amalga oshirish va bilimlarni rasmiylashtirish uchun vositalarni taqdim etadi.
Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlari:
Avtomatlashtirishning muhim jihati ma’lumotlarni saqlash va boshqarishdir. Python-da sqlalchemy, Django ORM kabi ma’lumotlar bazalari bilan ishlash uchun ko‘plab kutubxonalar mavjud bo‘lib, ular ma’lumotlarning samarali o‘zaro ta’sirini ta’minlaydi.
Monitoring va boshqarish uchun veb-ishlab chiqish:
Flask yoki Django kabi ramkalar yordamida veb-interfeyslarni yaratish avtomatik boshqaruv tizimlarini masofadan turib kuzatish va boshqarish imkonini beradi.
Berilgan misollar Python-dan avtomatik boshqaruv va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishda turli xil vazifalar uchun qanday foydalanish mumkinligini ko‘rsatadi, bu esa rivojlanish uchun moslashuvchanlik va samaradorlikni ta’minlaydi.
Python-da avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimining misoli modelni yaratish va ma’lumotlarga asoslangan qarorlarni qabul qilish uchun scikit-learn kabi mashinali o‘qitish kutubxonasidan foydalanishni o‘z ichiga olishi mumkin. Misol kodini ko‘rib chiqaylik:
# Misol: ma’lumotlarga asoslangan avtomatik yoritishni boshqarish va mashinali o‘qitish tizimi
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
class LightingControlSystem:
def __init__(self):
# Ma’lumotlarni simulyatsiya qilish: kunning vaqti (soat ichida) va yorug’lik holati (0-o‘chirilgan, 1-yoqilgan)
self.data = [(6, 0), (8, 1), (12, 1), (18, 1), (22, 0)]
def train_decision_tree_model(self):
# Ma’lumotlarni belgilarga (kun vaqti) va maqsadli o‘zgaruvchiga (yorug’lik holati)bo‘lish
features, labels = zip(*self.data) # Ta’lim va test ma’lumotlar to‘plamiga bo‘linish
features_train, features_test, labels_train, labels_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # Hal qiluvchi daraxt modelini yaratish va o‘rgatish
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit([[hour] for hour in features_train], labels_train)
return model
def automatic_lighting_control(self, current_hour, trained_model):
# oriy vaqt va o‘qitilgan model asosida yoritish holatini bashorat qilish
predicted_status = trained_model.predict([[current_hour]])[0]
# Prognozga muvofiq yoritishni boshqarish
if predicted_status == 1:
print(f"Включаем освещение, так как текущее время: {current_hour}")
else:
print(f"Выключаем освещение, так как текущее время: {current_hour}")
# Biz yoritishni boshqarish tizimidan foydalanamiz
lighting_system = LightingControlSystem()
# Mavjud ma’lumotlar asosida modelni o‘rgatish
trained_decision_tree_model = lighting_system.train_decision_tree_model()
# Joriy vaqtni taqlid qilish (soat ichida)
current_time = 10 # Avtomatik boshqaruv tizimidan foydalaning
lighting_system.automatic_lighting_control(current_time, trained_decision_tree_model)
Ushbu misol kunning vaqtiga qarab qaror qabul qilish uchun hal qiluvchi daraxtdan foydalangan holda avtomatik yoritishni boshqarish tizimini yaratishni namoyish etadi. Ushbu haqiqiy dunyo stsenariylarida juda ko‘p ma’lumotlar bo‘lishi mumkin va aniq bashorat qilish va boshqarish uchun murakkab algoritmlar talab qilinishi mumkin
|
| |