nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Ishni bajarish tartibi - Mavzu: Kirish. Tabiatni o'rganishda fizikaning o'rni va uning boshqa fanlar taraqqiyotidagi...

|
Mavzu: Kirish. Tabiatni o'rganishda fizikaning o'rni va uning boshqa fanlar taraqqiyotidagi ahamiyati. Reja
|
bet | 13/197 | Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 8,06 Mb. | | #149719 |
Bog'liq Fizikadan maruza matniIshni bajarish tartibi:
1. Ballistik to‘pponcha laboratoriya stoli chetiga o‘rnatiladi.
2. Ballistik to‘pponchaning qiyalik burchagini 300 qilib tutqichga mahkamlanadi (Qiyalik burchagi to‘pponchaga mahkamlangan transportir yordamida aniqlanadi).
3. Tutqich orqaga tortiladi va uni stvol ilgagiga kiritiladi.
4. Metall sharcha stvol ichiga joylashtiriladi.
5. Tutqichni ilgakdan chiqarib yuboriladi va sharchaning tushish joyi aniqlanadi.
6. Sharcha tushgan joyga oq qog‘oz va qora kopirka qog‘ozi birlashtirib qo‘yiladi.
7. Tutqich orqaga tortiladi va uni stvol ilgagiga kiritiladi.
8. Metall sharcha stvol ichiga joylashtiriladi.
9. Tutqichni ilgakdan chiqarib yuboriladi va sharchaning tushish joyi kuzatiladi.
10. Tajriba yuqorida ta’kidlab o‘tilganidek kamida 3 marta takrorlanadi.
11. Oq qog‘ozni joyidan siljitmasdan uning ustidagi qora kopirka olinadi. Oq qog‘oz ustida qolgan izlarning o‘rniga ko‘ra sharchaning uchish uzoqligi o‘lchanadi.
12. Qiyalik burchagini o‘zgartirib (450, 600...) tajribani yuqorida ko‘rsatilgan tartibda takrorlang.
13. Olingan natijalar asosida o‘lchash xatoligini hisoblang.
14. O‘rtacha uchish uzoqligiga ko‘ra sharchaning otilish tezligi (4) ifoda yuordamida hisoblanadi.
15. Hisoblash natijasidan foydalanib sharchaning uchish vaqti (3) ifodaga ko‘ra hisoblanadi.
16. Hisoblangan kattaliklar qiymati quyidagi jadvalga yoziladi.
Otilish
burchagi
|
№
|
l, uchish uzoqligi, (m)
|
(m)
|
∆l
|
|
| |
May inqirozi - Andijon viloyati

|
Andijon viloyati
|
bet | 3/5 | Sana | 23.07.2021 | Hajmi | 71,5 Kb. | | #15939 |
May inqirozi
1968-yilning may oyida mamlakatda siyosiy inqiroz yuz berdi. Inqiroz Parij talabalarining namoyishidan boshlandi. 7-may kuni talabalar ta'lim tizimini tubdan qayta qurish, ta'iim tizimi xarajatlarini oshirish va stipendiyalarni to'lash talabi bilan namoyishga chiqqan edilar. Kasaba uyushmalari talabalarni qo'llab-quvvatladi.
Talabalar universitet binosini egallab oldilar. O'ta radikal va o'ta so'l kuchlar esa talabalarni Yelisey saroyini ham egallab olish uchun gij-gijlay boshladilar.
Oqibatda hukumat namoyishchilarga qarshi kuch ishlatdi. 3 mingdan ortiq talaba yarador qilindi va hibsga olindi. 13-may kuni esa yuz minglab parijlikiar de Goll tartibiga qarshi namoyish o'tkazdilar. Mamlakatda 4 hafta davom etgan umumiy ish tashlashlar boshlandi. Ularda qariyb 10 mln. kishi ishtirok etdi.
Hukumat kasaba uyushmalarining ish haqi, nafaqalarni oshirish, ish haftasini qisqartirish kabi talablarini qondirdi. iyun oyi oxirida ishchilar ish joylariga qaytdilar. Shu tariqa mamlakatda siyosiy vaziyat barqarorlash-tirildi.
Xo'sh, may inqirozining sabablari nima edi?
Birinchidan, mamlakat mulkdorlari orasida iqtisodiyotga davlatning qattiqqo'llik bilan aralashuvidan norozilik o'zining yuqori nuqtasiga yetgan edi.
|
| |
Windump - Tarmoq paketlari analizatorlari. Tarmoq analizatorlari

|
Tarmoq paketlari analizatorlari. Tarmoq analizatorlari
|
bet | 3/14 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 0,89 Mb. | | #125079 |
Bog'liq 6-Tarmoq paketlari analizatorlari 3. Windump
Foydali ochiq kodli yordamchi dasturlarning aksariyati boshqa operatsion tizimlarga klonlanadi. Bu sodir bo'lganda, ilova ko'chirilgan deb aytiladi. Windump - bu tcpdump porti va o'zini juda o'xshash tarzda tutadi.
Windump va tcpdump o'rtasidagi eng muhim farq shundaki, Windump-ga Windump-ni ishga tushirishdan oldin Winpcap kutubxonasi o'rnatilgan bo'lishi kerak. Windump ham, Winpcap ham bir xil ta'minotchi tomonidan taqdim etilgan bo'lsa-da, ularni alohida yuklab olish kerak.
Winpcap oldindan o'rnatilgan bo'lishi kerak bo'lgan kutubxona. Lekin Windump exe fayli bo'lib, uni o'rnatish shart emas, shuning uchun uni ishga tushirishingiz mumkin. Agar siz Windows tarmog'idan foydalansangiz, buni yodda tutish kerak. Windump-ni har bir mashinaga o'rnatishingiz shart emas, chunki kerak bo'lganda uni nusxalashingiz mumkin, lekin Windup-ni qo'llab-quvvatlash uchun Winpcap kerak bo'ladi.
Tcpdump-da bo'lgani kabi, Windump ham tahlil qilish uchun tarmoq ma'lumotlarini ko'rsatishi, xuddi shu tarzda filtrlashi va keyinchalik tahlil qilish uchun ma'lumotlarni pcap fayliga yozishi mumkin.
4. Wireshark
Wireshark - sysadmin to'plamidagi keyingi eng mashhur vosita. Bu nafaqat ma'lumotlarni olish imkonini beradi, balki ba'zi ilg'or tahlil vositalarini ham taqdim etadi. Bundan tashqari, Wireshark ochiq manba hisoblanadi va deyarli barcha mavjud server operatsion tizimlariga ko'chiriladi. Etheral deb nomlangan Wireshark endi hamma joyda, jumladan, mustaqil portativ dastur sifatida ishlaydi.
Agar siz GUI serveridagi trafikni tahlil qilsangiz, Wireshark hammasini siz uchun qila oladi. U ma'lumotlarni to'plashi va keyin hammasini shu erda tahlil qilishi mumkin. Biroq, GUI serverlarda kamdan-kam uchraydi, shuning uchun siz tarmoq ma'lumotlarini masofadan turib to'plashingiz va natijada olingan pcap faylini kompyuteringizdagi Wireshark-da tekshirishingiz mumkin.
Birinchi ishga tushirishda Wireshark sizga mavjud pcap faylini yuklash yoki trafikni yozib olishni boshlash imkonini beradi. Ikkinchi holda, siz to'plangan ma'lumotlar miqdorini kamaytirish uchun qo'shimcha ravishda filtrlarni o'rnatishingiz mumkin. Agar siz filtrni belgilamasangiz, Wireshark tanlangan interfeysdan barcha tarmoq ma'lumotlarini yig'adi.
Wireshark-ning eng foydali xususiyatlaridan biri bu oqimni kuzatish qobiliyatidir. Oqimni zanjir deb o'ylash yaxshidir. Quyidagi skrinshotda biz ko'plab olingan ma'lumotlarni ko'rishimiz mumkin, lekin meni eng ko'p Google IP manzili qiziqtirdi. Men butun zanjirni ko'rish uchun o'ng tugmasini bosib, TCP oqimini kuzatishim mumkin.
Agar trafik boshqa kompyuterda yozib olingan bo'lsa, Wireshark File -> Open dialog oynasi yordamida PCAP faylini import qilishingiz mumkin. Import qilingan fayllar uchun olingan tarmoq ma'lumotlari kabi filtrlar va vositalar mavjud.
|
| |
Bilimlarni takror ishlab chiqarish bosqichlari

|
Bilimlarni takror ishlab chiqarish bosqichlari
|
bet | 9/9 | Sana | 05.02.2024 | Hajmi | 122,16 Kb. | | #151651 |
Bog'liq Innovatsion faoliyatga ta’sir etuvchi omillarBilimlarni takror ishlab chiqarish bosqichlari.
Innovatsiyaning iqtisodiy mazmuni uzluksiz va o'zaro bog'liq bo'lgan bosqichlarning butun ketma-ketligini ta'kidlagan holda takror ishlab chiqarish yondashuvi yordamida ochilishi mumkin:
Innovatsiyalarning hayot aylanishi
Innovatsion jarayonlar yangi mahsulotning hayotiy tsiklining ketma-ket bosqichlari sifatida ifodalanishi mumkin - uning kontseptsiyasini nazariy asoslashdan eksperimental ishlab chiqish, sinovdan o'tkazish va ommaviy tarqatishgacha.
Innovatsion jarayonlarni boshqarishga ixtisoslashgan menejerlar har qanday innovatsiyaning hayot tsiklining egri chizig'ini yaxshi tushunishlari kerak, ya'ni. keyingi innovatsiyalar bilan bozorga o'z vaqtida kirish uchun uning ko'tarilish va pasayish davrlari (2-rasm).
Ilmiy-texnikaviy faoliyat jarayonida innovatsiya yaratilgandan keyin dastlabki uch bosqich - fundamental va amaliy tadqiqotlar, tajriba-konstruktorlik va boshqa shunga o'xshash ishlar - tajriba sinovlarida samaradorligini tasdiqlagan innovatsiyalardan sanoat va tijorat maqsadlarida foydalanish jarayonlari. boshlanishi.
Innovatsion jarayonlar bosqichlarining moliyaviy oqimlari dinamikasi rasmda 1-egri chiziq yordamida ko'rsatilgan. Bu shuni ko'rsatadiki, innovatsiyalar (innovatsiyalar) hali ham yaratilayotgan 1, 2, 3 bosqichlarida investitsiya xarajatlari miqdori doimiy ravishda oshib boradi. .
Biroq, joriy etish bosqichida, ayniqsa o'zlashtirilgan innovatsiyalar asosida ishlab chiqarish hajmining o'sishi bosqichida, buning uchun zarur bo'lgan investitsiyalar hajmi pasayish tendentsiyasiga ega bo'ladi.
Samarali innovatsiyani tijoratlashtirish bosqichlarida, ertami-kechmi qaytish vaqti keladi, ya'ni. investitsiyalarning to'liq daromadliligi. Sotish hajmini o'zgartirish jarayonlarining dinamikasi 2-egri chiziq sifatida ko'rsatilgan.
Foydalanilgan adabiyotlar:
V. A. Chjen – “Pul va moliya bozorlari” Toshkent iqtisodiyot va huquq nashriyoti 1997 y.
V. A. Chjen – “Bozor ochiq iqtisodiyot” Toshkent iqtisodiyot va huquq nashriyoti 1997 y.
V. A. Chjen – “Bozor qonunlari asoslari” Toshkent iqtisodiyot va huquq nashriyoti 1997 y.
Y. Abdullayev, T. Boboqulov – Kredit. Toshkent mehnat nashriyoti 1997 y.
O‘zbekiston Respublikasi – Qonunlar va farmonlar Toshkent adolat nashriyoti 1993 y.
O‘zbekiston Respublikasi Maraziy banki faoliyatiga doir me’yoriy xujjatlar Toshkent 1996 y.
O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar mahkamasining bank tizimini takomillashtirish va pul kredit munosabatlarini barqarorlashtirish choralari to‘g‘risidagi 1994 yil 18 mart 146 sonli qarori.
|
| |
Asoslar - Tarmoq paketlari analizatorlari. Tarmoq analizatorlari

|
Tarmoq paketlari analizatorlari. Tarmoq analizatorlari
|
bet | 2/14 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 0,89 Mb. | | #125079 |
Bog'liq 6-Tarmoq paketlari analizatorlari Asoslar
Tarmoq trafigini yig'ishning asosiy vositasi hisoblanadi
Bu deyarli barcha Unix-ga o'xshash operatsion tizimlarga o'rnatiladigan ochiq kodli dastur. Tcpdump - bu juda murakkab filtrlash tiliga ega bo'lgan ajoyib ma'lumotlarni yig'ish dasturi. Tahlil qilish uchun oddiy ma'lumotlar to'plamiga ega bo'lish uchun ma'lumotlarni to'plashda qanday filtrlashni bilish muhimdir. Tarmoq qurilmasidan barcha ma'lumotlarni, hatto o'rtacha band bo'lgan tarmoqda ham, tahlil qilish juda qiyin bo'lgan juda ko'p ma'lumotlarni yaratishi mumkin.
Ba'zi kamdan-kam hollarda, kerakli narsani topish uchun olingan tcpdump ma'lumotlarini to'g'ridan-to'g'ri ekranga chop etish kifoya qiladi. Misol uchun, ushbu maqolani yozish paytida men trafikni to'pladim va mening mashinam men bilmagan IP-manzilga trafik yuborayotganini payqadim. Ma'lum bo'lishicha, mening mashinam google IP manziliga 172.217.11.142 ma'lumot yuborgan. Menda hech qanday Google mahsuloti bo'lmagani uchun va menda Gmail ochiq bo'lmagani uchun nima uchun bu sodir bo'layotganini bilmasdim. Men tizimimni tekshirdim va quyidagilarni topdim:
[~] $ ps -ef | grep google foydalanuvchisi 1985 1881 0 10:16? 00:00:00 / opt / google / chrome / chrome --type = xizmat
Ma’lum bo‘lishicha, Chrome ishlamay qolganda ham u xizmat sifatida ishlayveradi. Paket tahlilisiz buni sezmagan bo'lardim. Men yana bir nechta ma'lumotlar paketlarini ushlab oldim, lekin bu safar men tcpdump-ga ma'lumotlarni faylga yozish vazifasini berdim, keyin uni Wireshark-da ochdim (bu haqda keyinroq). Bu yozuvlar:
Tcpdump tizim boshqaruvchilarining sevimli vositasidir, chunki u buyruq qatori yordam dasturidir. tcpdump dasturini ishga tushirish uchun grafik interfeys talab qilinmaydi. Ishlab chiqarish serverlari uchun grafik interfeys juda zararli, chunki u tizim resurslarini sarflaydi, shuning uchun buyruq qatori dasturlariga afzallik beriladi. Ko'pgina zamonaviy yordamchi dasturlar singari, tcpdump juda boy va murakkab tilga ega bo'lib, uni o'zlashtirish biroz vaqt talab etadi. Eng asosiy buyruqlardan bir nechtasi ma'lumotlarni yig'ish uchun tarmoq interfeysini tanlash va ushbu ma'lumotlarni boshqa joyga tahlil qilish uchun eksport qilish uchun faylga yozishni o'z ichiga oladi. Buning uchun -i va -w kalitlari ishlatiladi.
# tcpdump -i eth0 -w tcpdump_packets tcpdump: eth0 da tinglash, havola turi EN10MB (Ethernet), yozib olish hajmi 262144 bayt ^ C51 paketlar yozib olindi
Ushbu buyruq olingan ma'lumotlar bilan fayl yaratadi:
tcpdump_packets fayli tcpdump_packets: tcpdump yozib olish fayli (little-endian) - 2.4 versiyasi (Ethernet, yozib olish uzunligi 262144)
Ushbu fayllar uchun standart pcap formatidir. Bu matn emas, shuning uchun uni faqat ushbu formatni tushunadigan dasturlar tahlil qilishi mumkin.
|
| |
Ma'ruza "Tashkilot - Innovatsion faoliyatga ta’sir etuvchi omillar

|
Innovatsion faoliyatga ta’sir etuvchi omillar
|
bet | 7/9 | Sana | 05.02.2024 | Hajmi | 122,16 Kb. | | #151651 |
Bog'liq Innovatsion faoliyatga ta’sir etuvchi omillarMa'ruza "Tashkilot
Innovatsion faoliyat"
Innovatsiyaning mohiyati va uning funktsiyalari (rag'batlantirish, investitsiya, takror ishlab chiqarish).
Innovatsiya korxonaning moliyaviy-xo'jalik (tijorat) faoliyatining yakuniy iqtisodiy natijalarini yaxshilashi mumkin bo'lgan yangi ilmiy-texnikaviy, ishlab chiqarish-texnologik, tashkiliy-boshqaruv yoki boshqa yechimning birinchi amaliy qo'llanilishini ifodalaydi.
Hamma innovatsiyalar ham sifat xarakteriga ega emas, ishlab chiqarish texnologiyasi va tashkil etilishini tubdan o‘zgartiradi. Ko'pgina innovatsiyalar nisbatan kichik o'zgarishlarni o'z ichiga oladi. Iqtisodiyot tarixi shuni ko'rsatadiki, ko'pincha ilmiy-texnika taraqqiyoti inqilobiy emas, balki evolyutsiondir. Bunday yangiliklarni takomillashtirish sifatida aniqlash mumkin.
Yaxshilanishlar- bu ma'lum bir ob'ektning rivojlanish dinamikasiga nisbatan kichik ta'sir ko'rsatishi bilan tavsiflangan innovatsiyalar.
Boshqaruv faoliyatining barcha turlari o'zaro bog'liq bo'lib, qoida tariqasida, parallel ravishda amalga oshirilishi kerak (1-rasm). Shu bilan birga, boshqaruv faoliyatining har qanday turining yakuniy muvaffaqiyati uning innovatsion tarkibiy qismiga bog'liq. Va aksincha: innovatsion menejmentning yakuniy muvaffaqiyati faqat uning g'oyalari va ishlanmalarini boshqaruvning boshqa turlari amaliyotiga tatbiq etish asosida mumkin.
Innovatsiya quyidagilarni amalga oshiradi uchta funktsiya:
- reproduktiv;
- sarmoya;
- rag'batlantiruvchi.
reproduktiv funktsiya innovatsiyalar kengaytirilgan takror ishlab chiqarishni moliyalashtirishning muhim manbai ekanligini anglatadi. Reproduktiv funktsiyaning ma'nosi yangilikdan foyda olish va uni moliyaviy resurslar manbai sifatida ishlatishdir.
Innovatsiyalarni amalga oshirish natijasida olingan foyda turli yo'llar bilan, shu jumladan kapital sifatida ishlatilishi mumkin. Ushbu kapital yangi turdagi innovatsiyalarni moliyalashtirish uchun ishlatilishi mumkin. Shunday qilib, innovatsiyalardan olingan foydadan investitsiyalar uchun foydalanish mazmunidir investitsiya funktsiyasi innovatsiya.
Innovatsiyalarni amalga oshirish orqali daromad olish har qanday tijorat tashkilotining asosiy maqsadiga bevosita mos keladi. Foyda tadbirkorning yangi innovatsiyalarni joriy etishiga turtki bo'lib xizmat qiladi; talabni doimiy o‘rganishga, marketing faoliyatini tashkil etishni takomillashtirishga, moliyaviy boshqaruvning zamonaviy usullarini qo‘llashga undaydi. Bularning barchasi mazmunli. rag'batlantirish funktsiyasi innovatsiya.
|
| |
Klassik o’qitish - Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna

|
Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna
|
bet | 4/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияKlassik o’qitish - Ular klassik ta'limni ikki toifaga bo'lishni yaxshi ko'radilar - o'qituvchisiz va o'qituvchi bilan. Ko'pincha ularning inglizcha nomlarini topishingiz mumkin - Supervised va Unsupervised Learning
- Birinchi holda, mashinada uni qanday qilib to'g'ri bajarish kerakligini aytadigan ma'lum bir o'qituvchi bor. Uning aytishicha, bu rasmda mushuk, bu rasmda esa it bor. Ya'ni, o'qituvchi allaqachon barcha ma'lumotlarni mushuk va itlarga ajratgan (yorliqlagan) va mashina aniq misollardan o'rganadi
Klassik o’qitish - O'qituvchisiz mashg'ulotlarda mashina stol ustiga hayvonlarning bir dasta fotosuratlarini tashlab, "bu erda kim kimga o'xshashligini aniqlang" deb aytiladi. Ma'lumotlar etiketlanmagan, mashinada o'qituvchi yo'q va u o'zi biron bir qonuniyat topishga harakat qiladi.
- Shubhasiz, o'qituvchi bilan mashina tezroq va aniqroq o'rganadi, shuning uchun u jangovar missiyalarda ko'proq qo'llaniladi. Bu vazifalar ikki turga bo'linadi: tasniflash (Классификация) - ob'ekt toifasini bashorat qilish va regressiya - son chizig'idagi joyni bashorat qilish.
Tasniflash (Классификация) Tasniflash (Классификация) - Tasniflash har doim o'qituvchidan mashina ushbu xususiyatlar asosida aniqlashni o'rganadigan xususiyatlar va toifalar bilan etiketlangan ma'lumotlarni talab qiladi. Siz har qanday narsani qo'shimcha ravishda tasniflashingiz mumkin: foydalanuvchilarni qiziqishlari bo'yicha - bu algoritmik tasmalar qiladi, tillar va mavzular bo'yicha maqolalar - qidiruv tizimlari uchun muhim, musiqa janrlari bo'yicha - Spotify va Yandex.Music pleylistlarini, hatto pochta qutingizdagi hatlarni ham tasniflaydi.
|
| |
Кластеризация - Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna

|
Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna
|
bet | 9/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекция - Klasterlash - bu tasniflash, lekin ilgari ma'lum bo'lgan sinflarsiz. U o'zi o'xshash narsalarni qidiradi va ularni klasterlarga birlashtiradi. Klasterlar soni oldindan belgilanishi yoki mashinaga ishonib topshirilishi mumkin. Mashina ob'ektlarning o'xshashligini biz belgilagan xususiyatlar asosida aniqlaydi - ko'plab o'xshash xususiyatlarga ega bo'lganlar bitta sinfga kiritiladi.
- Klasterlashning ajoyib namunasi - bu Internetdagi xaritalardagi markerlar. Urganchdagi barcha hunarmandchilik kafe-barlarini qidirganingizda, vosita ularni raqam bilan doiralarga guruhlashi kerak, aks holda brauzer millionlab markerlarni chizishga urinib, muzlab qoladi.
Кластеризация - Klasterlashning yanada murakkab misollariga iPhoto yoki Google Photos kiradi, ular suratlardagi yuzlarni topadi va ularni albomlarga guruhlaydi. Ilova do'stlaringizning ismlarini bilmaydi, lekin ularni xarakterli yuz xususiyatlariga ko'ra ajrata oladi. Oddiy klasterlash.
- To'g'ri, avval ular bu juda "xarakterli xususiyatlarni" topishlari kerak va bu faqat o'qituvchi bilan.
- Rasmni siqish yana bir mashhur muammodir. Rasmni PNG sifatida saqlash orqali siz palitrani, masalan, 32 rangga o'rnatishingiz mumkin. Keyin klasterlash tasvirning barcha "taxminan qizil" piksellarini topadi, ulardan “rasmdagi o'rtacha qizil" ni hisoblab chiqadi va barcha qizillarni u bilan almashtiradi. Kamroq ranglar kichikroq faylni anglatadi.
Кластеризация - Yagona muammo shundaki, Cyan ◼ kabi ranglar bilan nima qilish kerak - u yashil yoki ko'k rangga yaqinroqmi? Bu erda bizga mashhur klaster algoritmi, K-Means usuli yordam beradi. Biz tasodifiy 32 nuqtani ranglar palitrasiga tashlaymiz va ularni markazlar deb ataymiz. Biz boshqa barcha nuqtalarni ulardan eng yaqin markazga havola qilamiz - biz eng yaqin ranglarning “yulduz turkumlari”ni olamiz. Keyin biz markazni “yulduz turkumi”ning markaziga olib boramiz va markazlar harakatini to'xtatmaguncha takrorlaymiz. Klasterlar aniqlandi, barqaror va kutilganidek, ulardan 32 tasi bor.
|
| |
Regressiya - Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna

|
Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna
|
bet | 7/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияRegressiya - Chiziqli regressiya - bu bir (bog’liq) o'zgaruvchining boshqa yoki bir nechtasiga chiziqli bog'liqligi modeli.
- Chiziqli regressiyaning matematik tasvirini tushunish juda oson. Oddiy chiziqli regressiya chizig'i y = b0 + b1x ko'rinishdagi tenglama bilan berilgan, bu erda x - mustaqil o'zgaruvchi, y - bog'liq o'zgaruvchi.
- Bugungi kunda ular quyidagilar uchun ishlatiladi:
- • Qimmatli qog'ozlar bahosi prognozi
- • Talab, sotish hajmini tahlil qilish
- • Tibbiy tashxislar
- • Raqamning vaqtga bog'liqligi
- Ommabop algoritmlar: chiziqli yoki polinomli regressiya
- Популярные алгоритмы: Линейная или Полиномиальная Регрессия
Regressiya - Regressiya bir xil tasnifdir, lekin toifa o'rniga biz raqamni taxmin qilamiz. Avtomobilning yurgan masofasiga qarab narxi, kunning vaqtiga qarab tirbandliklar soni, kompaniyaning o'sishiga qarab mahsulotga bo'lgan talab hajmi va boshqalar. Regressiya vaqtga bog'liq bo'lgan har qanday vazifa uchun idealdir.
Regressiya - Regressiya moliyachilar va tahlilchilar orasida juda mashhur bo'lib, u hatto Excelga ham o'rnatilgan. Ichkarida hamma narsa yana oddiy tarzda ishlaydi: mashina qandaydir chiziq chizishga harakat qiladi, bu o'rtacha qaramlikni aks ettiradi. To'g'ri, flomaster va doskali odamdan farqli o'laroq, u buni matematik jihatdan aniq bajaradi - har bir nuqtaga o'rtacha masofani hisoblab, barchani xursand qilishga harakat qiladi.
Regressiya - Regressiya to'g'ri chiziq chizganda chiziqli, egri chiziq chizganda polinom deyiladi. Bu regressiyaning ikkita asosiy turi. Ammo, Logistik regressiya mavjud bo'lib, u aslida regressiya emas, balki tasniflash usulidir, shuning uchun hamma doimo adashadi.
- Regressiya va tasnif o'rtasidagi o'xshashlik ko'plab klassifikatorlarning biroz sozlashdan keyin regressorga aylanishi bilan ham tasdiqlanadi. Misol uchun, biz ob'ektning qaysi sinfga tegishli ekanligini ko'rib chiqa olmaymiz, balki uning qanchalik yaqinligini eslay olamiz - va bu erda bizda regressiya mavjud.
|
| |
MATLAB optimallashtirish asboblar qutisidagi funksiyalar

|
MATLAB optimallashtirish asboblar qutisidagi funksiyalar
|
bet | 5/6 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 0,79 Mb. | | #234691 |
Bog'liq 2-MUSTAQIL ISHMATLAB optimallashtirish asboblar qutisidagi funksiyalar:
1. `fmincon`:
"Fmincon" funksiyasi cheklangan chiziqli bo'lmagan optimallashtirish muammolari uchun ishlatiladi. Bu foydalanuvchilarga maqsad funktsiyasini, cheklovlarni, chegaralarni va optimallashtirish o'zgaruvchilari uchun dastlabki taxminlarni belgilash imkonini beradi. fmincon optimal yechimni topish uchun ichki nuqta usullari yoki SQP (ketma-ket kvadratik dasturlash) algoritmlaridan foydalanadi.
2. `linprog`:
Linprog funksiyasi chiziqli dasturlash masalalarini yechish uchun ishlatiladi. U chiziqli maqsad funktsiyasi, chiziqli tengsizlik va tenglik cheklovlari va o'zgaruvchan chegaralar ko'rinishidagi ma'lumotlarni oladi. Funktsiya chiziqli maqsad funktsiyasini optimallashtirish uchun simpleks usuli yoki ichki nuqta usulidan foydalanadi.
3. 'to'rtburchak':
Kvadrat dasturlash masalalari uchun MATLAB “quadprog” funksiyasini taqdim etadi. Foydalanuvchilar kvadratik maqsad funktsiyasini, chiziqli tengsizlik va tenglik cheklovlarini va o'zgaruvchan chegaralarni belgilashlari mumkin. quadprog kvadratik dasturlash vazifalarini hal qilish uchun interyer-nuqta usullari yoki faol to'plam usullaridan foydalanadi.
4. `ga`: ga funksiyasi global optimallashtirish muammolari uchun genetik algoritmni amalga oshiradi. U bir nechta mahalliy optima bilan chiziqli bo'lmagan, silliq bo'lmagan va uzluksiz maqsadli funktsiyalarni boshqarishi mumkin. Yechimlar muayyan shartlarga javob berishiga ishonch hosil qilish uchun foydalanuvchilar genetik algoritm uchun maxsus cheklovlarni belgilashlari mumkin.
MATLAB optimallashtirish asboblar qutisi ilovalari:
MATLAB-dagi optimallashtirish asboblar to'plami turli domenlardagi ilovalarni topadi, jumladan:
- Muhandislik: Tizim dizayn parametrlarini, boshqaruv mexanizmlarini va signalni qayta ishlash algoritmlarini optimallashtirish.
- Moliya: Portfelni optimallashtirish, risklarni boshqarish va moliyaviy modellarda kapitalni taqsimlash.
- Ishlab chiqarish: Ishlab chiqarishni rejalashtirish, inventarizatsiyani boshqarish va ishlab chiqarish operatsiyalarida jarayonni optimallashtirish.
- Tadqiqot: Ilmiy tadqiqotlar va eksperimental tadqiqotlarda parametrlarni baholash, modelni moslashtirish va ma'lumotlarni tahlil qilish.
|
| |
Chiziqli va kvadratik dasturlash - Download X. Norjigitov “Variatsion hisob va optimallashtirish usullari”

|
Download X. Norjigitov “Variatsion hisob va optimallashtirish usullari”
|
bet | 3/6 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 0,79 Mb. | | #234691 |
Bog'liq 2-MUSTAQIL ISHChiziqli va kvadratik dasturlash
Chiziqli yoki qavariq kvadratik maqsad funktsiyalariga ega bo'lgan va chiziqli cheklovlarga duchor bo'lgan optimallashtirish masalalarini hal qilish.
Chiziqli dasturlash yechimlari
Chiziqli dasturlash masalalari uchun dual simpleks yoki ichki nuqta algoritmlari qo'llaniladi.
Kvadrat dasturlash yechimlari
Kvadrat dasturlash masalalarini hal qilish uchun ichki nuqta yoki ishonch mintaqasi algoritmlari qo'llaniladi.
Ilovalar
Resurslarni taqsimlash, ishlab chiqarishni rejalashtirish va investitsiyalarni rejalashtirish kabi muammolar uchun chiziqli dasturlashdan foydalaning. Loyihani optimallashtirish, portfelni optimallashtirish va gidroelektrostansiyani boshqarish kabi muammolar uchun kvadratik dasturlashdan foydalaning.
Aralash butun sonli chiziqli dasturlash
Tarmoq va bog'lanish algoritmini qo'llash
Tarmoq va bog'lanish algoritmini qo'llash
Chiziqli cheklovlarga taalluqli chiziqli maqsad funktsiyalariga ega bo'lgan optimallashtirish masalalarini, shuningdek, o'zgaruvchilarning bir qismi yoki barchasi butun son bo'lishi kerak bo'lgan qo'shimcha cheklov bilan hal qilish.
Yechiuvchilar
Aralash butun sonli chiziqli dasturlash masalalarini oldindan ishlov berish, amalga oshirilishi mumkin bo'lgan nuqtalar va kesish tekisliklarini yaratish uchun evristikani o'z ichiga olgan tarmoqli va bog'langan algoritm yordamida hal qiling.
Aralash butun sonli chiziqli dasturlash algoritmlari
Maxsus algoritmlarni yaratish uchun aralash butun sonli chiziqli dasturlash yechimidan foydalaning.
Ilovalar
Butun sonli o'zgaruvchilarga ega model, yoqish / o'chirish qarorlari yoki mantiqiy cheklovlar mavjud bo'lganda va o'zgaruvchilarning qiymatlari butun son bo'lishi kerak bo'lganda. Korxonani marshrutlash, rejalashtirish, tayinlash va byudjetlashtirish vazifalari odatiy ilovalardir.
|
| |
Regressiya - Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna

|
Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna
|
bet | 8/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияRegressiya - Oddiy eng kichik kvadratlar (Ordinary Least Squares) usuli nuqtalarning chiziqdan chetlanish kvadratlari yig'indisi minimal bo'lishi uchun nuqtalarning tarqalishi orqali chiziq o'tkazish uchun mo'ljallangan. Oddiy so'zlar bilan aytganda: bu usuldagi xato (qoldiq qiymat, og'ish) "haqiqat va kutish", olingan y qiymati va ŷ ning taxminiy qiymati o'rtasidagi farqdan boshqa narsa emas.
- e = y - ŷ (Haqiqiy qiymat - Bashorat qilingan qiymat).
Обучение без учителя Nazoratsiz o'rganish - O'qituvchisiz o'qitish keyinchalik, 90-yillarda ixtiro qilingan va amalda kamroq qo'llaniladi. Ammo shunday vazifalar borki, bizda boshqa tanlov yo’q.
- Belgilangan ma'lumotlar, aytilganidek, qimmat noyob narsadir. Agar masalan, avtobuslar harakati uchun klassifikator yozmoqchi bo'lsak - ko'chaga chiqib, millionlab avtobuslarni suratga olib, va har biriga qandaydir izoh yozib chiqish kerak?
- Belgilanish bo'lmasa, kapitalizmga, ijtimoiy tabaqalanishga va Yandex.Toloka kabi xizmatlardan million xitoyliklarga umid bor, ular siz uchun besh sent evaziga hamma narsani qilishga tayyor. Bu odatda amaliyotda amalga oshiriladi.
- Yandex barcha ajoyib ma'lumotlar to'plamlarini qayerdan olishi haqida hech o'ylab ko'rganmisiz?
- Yoki siz o'qituvchisiz o'qitishga harakat qilishingiz mumkin.
- Biroq, o'qituvchisiz o'qitish ko'pincha asosiy algoritm sifatida emas, balki ma'lumotlarni tahlil qilish usuli sifatida qo'llaniladi.
Кластеризация - “Noma’lum belgilarga ko‘ra ob’ektlarni ajratadi. Mashinaning o'zi nima yaxshi ekanini hal qiladi.“
- Популярные алгоритмы: Метод K-средних, Mean-Shift, DBSCAN
- Bugungi kunda ular quyidagilar uchun ishlatiladi:
- • Bozor segmentatsiyasi (xaridorlar turlari)
- • Xaritadagi yaqin nuqtalarni birlashtirish
- • Rasmni siqish
- • Yangi ma'lumotlarni tahlil qilish va belgilash
- • Anormal xatti-harakatlar detektorlari
- Ommabop algoritmlar: K-means, Mean-Shift, DBSCAN
|
| |
Muammolar va kelajakdagi ishlanmalar

Muammolar va kelajakdagi ishlanmalar:
MATLAB Optimization Toolbox yordamida optimallashtirishdagi qiyinchiliklar hisoblash murakkabligi, keng ko'lamli optimallashtirish muammolarini hal qilish va global optimallikka yaqinlashuvni ta'minlashni o'z ichiga oladi. Asboblar qutisidagi kelajakdagi ishlanmalar quyidagilarga qaratilishi mumkin:
- Gibrid algoritmlar: Kuchli va samarali optimallashtirish strategiyalari uchun bir nechta optimallashtirish algoritmlarini birlashtirish.
- Parallel hisoblash: Keng miqyosdagi muammolarni optimallashtirish vazifalarini tezlashtirish uchun parallel hisoblash imkoniyatlaridan foydalanish.
- Mashina o‘rganish integratsiyasi: Optimallashtirish samaradorligini va turli xil muammolar sozlamalariga moslashishni yaxshilash uchun mashinani o‘rganish usullarini o‘z ichiga oladi.
Optimization kutubxоnasining imkоniyatlari
Optimization kutubxоnasi chiziqli va chiziqli bo’lmagan funksiyalarni оptimallashtirishga mo’ljallangan bo’lib, bu kutubxоna quyidagi hоssalarga ega:
-chiziqli bo’lmagan funksiyalarni shartsiz оptimallashtirish;
-kichik kvadratlar usuli va chiziqli bo’lmagan intеrpоlyatsiya;
-chiziqli bo’lmagan tеnglamalar еchimi;
-chiziqli dasturlash;
-kvadratik dasturlash;
-chiziqli bo’lmagan funksiyalarni shartli minimizasiya qilish;
-minimaks usuli;
-ko’p kritеriyali оptimallashtirish;
Bu kutubxоnada quyidagi algоritmlar ishlatiladi:
-shartsiz оptimallashtirish: Nеldеr-Mid simplеks qidiruv usuli;
-shartli ko’p kritеriyli оptimallashtirish va minimaks usuli: kеtma-kеt kvadratik dasturlash usulining har xil variantlari;
-chiziqli va kvadratik dasturlash usullari: prоеksiyalar usuli;
-оptimallashtirish usuli va chiziqli qidiruv stratеgiyasini tanlash imkоniyati bоrligi.
Undan tashqari, kutubxоnada bitta masalani bir nеchta usullar yordamida еchish mumkinligini ko’rsatuvchi misоllar ham mavjuddir
XULOSA
MATLAB Optimization Toolbox - bu keng ko'lamli optimallashtirish muammolarini osonlik va samaradorlik bilan hal qilish uchun ko'p qirrali vositadir. Uning boy funksiyalari, algoritmlari va hal qiluvchi vositalaridan foydalanib, foydalanuvchilar turli sohalarda murakkab optimallashtirish vazifalarini samarali hal qilishlari mumkin. Asboblar to'plamining interaktiv xususiyatlari, intuitiv interfeyslar va keng qamrovli hujjatlar uni barcha mahorat darajasidagi foydalanuvchilar uchun ochiq qiladi.
Xulosa qilib aytganda, MATLAB optimallashtirish asboblar to‘plami muhandislar, tadqiqotchilar va amaliyotchilarga o‘z tizimlari, jarayonlari va modellarini samarali optimallashtirish, turli sohalarda innovatsiyalar va mukammallikni rivojlantirish imkonini beradi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
Lms.tuit.uz
Geeksforgeeks.org
Dyavkonov.V.P – matlab (полный самоучитель)
Miztcha Kazelsmann - Practical Matlab for Engineers
Cleve Moller - Experiments with Matlab Svein Linge,
Hans Petter - Programming for Computations
Mathworks.com
|
Три составляющие обучения

|
Три составляющие обучения
|
bet | 3/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекция - 3-bu Algoritmlar
- Xuddi shu muammoni deyarli har doim turli usullar bilan hal qilish mumkin. Usulni tanlash tugallangan modelning aniqligini, tezligini va hajmini belgilaydi. Ammo bitta ogohlantirish bor: agar ma'lumotlar bo'sh bo'lsa, hatto eng yaxshi algoritm ham yordam bermaydi. Foizlarga alohida e'tibor bermang, ko'proq ma'lumot to'plagan ma'qul.
Три составляющие обучения - 3-bu Algoritmlar
- Sun'iy intellekt biologiya yoki kimyo kabi butun maydonning nomi.
- Mashinali o'qitish Sun'iy intellektning qismi. Muhim, lekin yagona emas.
- Neyron tarmoqlari – mashinali o’qitishning bir turi hisoblanadi.
- Chuqur o'qitish - bu neyron tarmoqlar arxitekturasi, ularni qurish va o'qitishga yondashuvlardan biri. Amalda, bugungi kunda juda kam odam chuqur neyron tarmoqlarni va unchalik chuqur bo'lmagan tarmoqlarni farqlaydi. Siz faqat bir xil darajadagi narsalarni taqqoslashingiz mumkin, aks holda siz "qaysi biri yaxshiroq: mashinami yoki g'ildirakmi?" asossiz baxslar bo’lishi mumkin.
Три составляющие обучения
Mashina qila oladi
|
Mashina qila olmaydi
|
bashorat qilish
|
Yangidan yaratish
|
Eslab qolish
|
Birdan aqlli bo’lib qolish
|
Aks ettirmoq
|
Masala ramkasidan chiqib ketish
|
Eng yaxshisini tanlash
|
Hamma odamlarni yo’q qilish
|
Buni bugungi kunda mashinalar qila oladi va hatto eng o'qitilganlar ham qila olmaydi.
Mashinali o’qitishning asosiy ko’rinishlari - Bugungi kunda mashinani o’qtishda faqat to'rtta asosiy yo'nalish mavjud.
Mashinali o’qitishning asosiy ko’rinishlari - Birinchi algoritmlar bizga 1950-yillarda sof statistikadan kelgan. Ular rasmiy masalalarni hal qilishda - raqamlardagi qonuniyatlarni izlashda, kosmosdagi nuqtalarning yaqinligini baholashda va yo'nalishlarni hisoblashda ishlatilgan.
- Bugungi kunda Internetning yaxshi yarmi klassik algoritmlarga tayanadi. Veb-saytda "Tavsiya etilgan maqolalar" blokiga duch kelganingizda yoki chet elda birinchi marta qahva sotib olganingizdan so'ng, bank kartangizdagi barcha pullaringizni blokirovka qilganda, bu deyarli har doim ushbu algoritmlardan birining ishi.
- Ha, yirik korporatsiyalar neyron tarmoqlar bilan bog'liq barcha muammolarni hal qilishni yaxshi ko'radilar. Chunki ular uchun qo'shimcha 2% aniqlik osongina qo'shimcha 2 milliard foydaga aylanadi.
|
| |
Ko'p maqsadli optimallashtirish - Download X. Norjigitov “Variatsion hisob va optimallashtirish usullari”

Ko'p maqsadli optimallashtirish
Cheklovlar to'plamiga bog'liq bo'lgan bir nechta maqsadli funktsiyalarga ega bo'lgan optimallashtirish masalalarini hal qiling.
Yechiuvchilar
Muammoni shakllantirish maqsadga erishish yoki minimal yechimga o'xshash bo'lishi kerak. Har bir maqsad uchun qo'shimcha vaznli maqsad qiymatlari mavjud bo'lsa, maqsadga erishishdan foydalaning. Maqsad funktsiyalari to'plamining eng yomon qiymatini minimallashtirish uchun minimaxdan foydalaning.
Ilovalar
Ikki yoki undan ortiq qarama-qarshi maqsadlar talab qiladigan kelishuvlarni hal qilish uchun ko'p maqsadli optimallashtirishdan foydalanish. Misollar, strukturaviy dizayndagi og'irlik va kuch yoki portfelni optimallashtirishdagi xavf va daromad.
MATLAB Optimization Toolbox - bu turli xil optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun keng qamrovli vositalar to'plamini taqdim etadigan kuchli dasturiy ta'minot to'plami. U foydalanuvchilarga o'z tizimlarini samarali optimallashtirishda yordam beradigan ko'plab funktsiyalar, algoritmlar va vositalarni taklif etadi. Ushbu maqolada biz MATLAB optimallashtirish asboblar to'plamining asosiy xususiyatlarini va undan turli domenlarda optimallashtirish muammolarini hal qilishda qanday foydalanish mumkinligini ko'rib chiqamiz.
MATLAB optimallashtirish asboblar to'plamining asosiy xususiyatlari:
1. Optimallashtirish funktsiyalari:
MATLAB optimallashtirish asboblar to'plami turli turdagi optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun mo'ljallangan boy funktsiyalar to'plamini o'z ichiga oladi. Bu funktsiyalar chiziqli va chiziqli bo'lmagan optimallashtirishni, cheklangan va cheklanmagan optimallashtirishni, shuningdek, global va mahalliy optimallashtirish usullarini qamrab oladi.
2. Optimallashtirish algoritmlari:
Asboblar qutisi turli xil optimallashtirish muammolari talablariga mos keladigan turli xil optimallashtirish algoritmlarini taklif qiladi. Ushbu algoritmlar ichki nuqta usullari, faol to'plam usullari, genetik algoritmlar, simulyatsiya qilingan tavlanish, zarrachalar to'dasini optimallashtirish va boshqalarni o'z ichiga oladi.
3. Optimallashtirish yechimlari:
MATLAB Optimization Toolbox chiziqli dasturlash, kvadratik dasturlash, chiziqli bo'lmagan dasturlash, butun sonli dasturlash va aralash butun sonli dasturlash kabi keng ko'lamli optimallashtirish muammolari uchun echimlarni taqdim etadi. Foydalanuvchilar muammoning tuzilishi va cheklovlari asosida tegishli hal qiluvchini tanlashlari mumkin.
4. Optimallashtirish ilovasi:
Optimallashtirish asboblar to‘plami foydalanuvchilarga real vaqt rejimida optimallashtirish muammolarini ko‘rish, parametrlarni o‘rnatish, algoritmlarni tanlash va natijalarni ko‘rish imkonini beruvchi interaktiv ilovani o‘z ichiga oladi. Ushbu ilova grafik interfeysni afzal ko'rgan foydalanuvchilar uchun optimallashtirish jarayonini soddalashtiradi.
|
Optimallashtirish muammosini hal qilish

|
Optimallashtirish muammosini hal qilish
|
bet | 2/6 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 0,79 Mb. | | #234691 |
Bog'liq 2-MUSTAQIL ISHOptimallashtirish muammosini hal qilish
Optimal yechimni topish va agar mavjud bo'lsa, maqsad funktsiyasining optimal qiymatini topadigan va agar mavjud bo'lsa, cheklovlarni qondiradigan optimallashtirish o'zgaruvchan qiymatlari to'plamini belgilash uchun hal qiluvchini optimallashtirish muammosiga qo'llang.
Yechim tanlovi
Optimallashtirish masalasidagi masala turlari va cheklovlariga qarab chiziqli bo‘lmagan, kvadratik, chiziqli, aralash butun son, eng kichik kvadratlar yoki ko‘p maqsadli hal qiluvchi yordamida yeching. Asosiy yondashuvda hal qiluvchi avtomatik ravishda tanlanadi.
Yechim variantlari
Optimallashtirish jarayonini sozlash uchun optimallashtirish parametrlarini o'rnating, masalan, hal qiluvchi tomonidan qo'llaniladigan optimallashtirish algoritmini tanlash yoki tugatish shartlarini o'rnatish. Optimallashtirish jarayonini kuzatish va grafigini tuzish uchun parametrlarni o'rnating.
Optimallashtirish jarayonining chiqishi va natijalarni yaxshilash
Yechimni baholash uchun optimallik choralarini va iterativ xaritalashni ko'rib chiqing. Batafsil ma'lumot olish uchun nashr xabarlaridagi havolalardan foydalaning. Gradientlarni ko'rsatish yoki gradientlarni baholash uchun parallel hisoblashdan foydalanish orqali chiziqli bo'lmagan muammolarda ishlashni yaxshilang.
Nochiziqli dasturlash
Optimallashtirish asboblar qutisi yordamida optimal yo'lni topish
Optimallashtirish asboblar qutisi yordamida optimal yo'lni topish
Nochiziqli maqsadga ega yoki chiziqli bo'lmagan cheklovlarga duchor bo'lgan optimallashtirish masalalarini hal qilish.
Yechiuvchilar
Cheklanmagan muammolarni hal qilish uchun kvazi-Nyuton, ishonchli mintaqa yoki Nelder-Mead Simplex algoritmlarini qo'llang. Cheklangan muammolarni hal qilish uchun ichki nuqta, ketma-ket kvadratik dasturlash (SQP) yoki ishonchli mintaqani aks ettiruvchi analitik algoritmlarni qo'llang.
Ilovalar
Parametrlarni baholash va sozlash, optimal dizaynlarni topish, optimal traektoriyalarni hisoblash, mustahkam portfellarni yaratish va o'zgaruvchilar o'rtasida chiziqli bo'lmagan munosabatlar mavjud bo'lgan boshqa ilovalar uchun chiziqli bo'lmagan optimallashtirishdan foydalaning.
|
| |
Часть 2. Обучение с подкреплением 2-qism. Mustahkamlangan o'qitish

|
Часть 2. Обучение с подкреплением 2-qism. Mustahkamlangan o'qitish
|
bet | 14/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияЧасть 2. Обучение с подкреплением 2-qism. Mustahkamlangan o'qitish - Robot changyutgichlarning aqlli modellari va o'z-o'zini boshqaradigan mashinalar shu tarzda o'qitiladi: ular virtual shaharni yaratadilar (ko'pincha haqiqiy shaharlarning xaritalari asosida), tasodifiy piyodalar bilan yashaydilar va u erda hech kimni o'ldirmaslikni o'rganish uchun yuboradilar. Robot sun'iy GTA-da o'zini yaxshi his qila boshlaganda, u haqiqiy ko'chalarda sinovdan o'tkaziladi.
Mashinaning o'zi shaharni eslab qolishi shart emas-bu yondashuv Model-Free deb nomlanadi. Albatta, klassik modelga asoslangan model ham mavjud, ammo unda bizning mashinamiz butun Sayyora modelini, dunyoning barcha chorrahalarida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan barcha vaziyatlarni eslab qolishi kerak edi. Bu shunchaki ishlamaydi. Kuchaytirishni o'rganishda mashina har bir harakatni eslamaydi, balki vaziyatlarni maksimal foyda bilan tark etish uchun umumlashtirishga harakat qiladi.
Часть 2. Обучение с подкреплением 2-qism. Mustahkamlangan o'qitish - Robot changyutgichlarning aqlli modellari va o'z-o'zini boshqaradigan mashinalar shu tarzda o'qitiladi: ular virtual shaharni yaratadilar (ko'pincha haqiqiy shaharlarning xaritalari asosida), tasodifiy piyodalar bilan yashaydilar va u erda hech kimni o'ldirmaslikni o'rganish uchun yuboradilar. Robot sun'iy GTA-da o'zini yaxshi his qila boshlaganda, u haqiqiy ko'chalarda sinovdan o'tkaziladi.
Mashinaning o'zi shaharni eslab qolishi shart emas-bu yondashuv Model-Free deb nomlanadi. Albatta, klassik modelga asoslangan model ham mavjud, ammo unda bizning mashinamiz butun Sayyora modelini, dunyoning barcha chorrahalarida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan barcha vaziyatlarni eslab qolishi kerak edi. Bu shunchaki ishlamaydi. Kuchaytirishni o'rganishda mashina har bir harakatni eslamaydi, balki vaziyatlarni maksimal foyda bilan tark etish uchun umumlashtirishga harakat qiladi.
Часть 2. Обучение с подкреплением 2-qism. Mustahkamlangan o'qitish - Bir necha yil oldin mashina Go-da odamni mag'lub etganida yangilikni eslaysizmi? Garchi bundan biroz oldin kombinatsiyalar sonini jismonan hisoblash mumkin emasligi isbotlangan bo'lsa-da, chunki u koinotdagi atomlar sonidan oshib ketadi. Ya'ni, agar shaxmatda mashina haqiqatan ham kelajakdagi barcha kombinatsiyalarni hisoblab chiqsa va g'alaba qozongan bo'lsa, u Go-dan bunday aylanmadi. Shunday qilib, u har bir vaziyatdan chiqishning eng yaxshi yo'lini tanladi va insinni mag'lub etish uchun etarlicha aniq qildi.
- Ushbu g'oya Q-learning algoritmi va uning hosilalari (SARSA va DQN) asosida yotadi. Ismdagi Q harfi sifat so'zini anglatadi, ya'ni robot har qanday vaziyatda eng samarali harakat qilishni o'rganadi va u barcha vaziyatlarni oddiy Markov jarayoni sifatida eslaydi.
|
| |
Три составляющие обучения

|
Три составляющие обучения
|
bet | 2/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекция - Ma'lumotlar iloji boricha to'planadi. Ba'zilar buni qo'lda qilishadi - bu ko'proq vaqt talab etadi, kamroq, lekin xatosiz. Kimdir avtomatik ravishda topilgan hamma narsani mashina zimmasiga yuklaydi.
- Google kabi eng ayyorlar o'z foydalanuvchilarini bepul belgilash uchun ishlatadilar. ReCaptcha-ni eslang, u ba'zan sizdan "fotosuratdagi barcha yo'l belgilarini topishni" so'raydi - bu shunday.
- Yaxshi ma'lumotlar to'plovchilari (datasets) uchun katta qidiruv mavjud. Katta kompaniyalar ba'zan o'z algoritmlarini oshkor qilishadi, ammo ma'lumotlar to'plami juda kam uchraydi.
«Captcha» bu nima? - CAPTCHA (talaffuzi: [ˈkæptʃə]; Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)
- kompyuter va odamlarni farqlash uchun toʻla avtomatlashtirilgan Turing sinovi) javob berayotgan subyektning odam ekanligini aniqlash maqsadida kompyuter tomonidan beriladigan soʻrovdir. Bunday soʻrov odatda odam oʻqiy oladigan, biroq kompyuter tanimaydigan matn, shakllar va baʼzi hollarda matematik yoki mantiqiy savol shaklida beriladi.
- Captcha usuli saytlarni spamlardan, xakerlik urinishlardan va firibgarlar tomonidan tarqatilgan botlar hujumiga uchragan yukning ko'payishidan himoya qiladi. Algoritm foydalanuvchilar harakatlarni analiz qiladi va olingan ma'lumotlar asosida bu odam yoki bot ekanligini aniqlaydi. Agar analiz biror aniq javobni bermasa, foydalanuvchiga qayta tekshiruvdan o'tish imkoni beriladi.
Три составляющие обучения - 2-bu Alomatlari
- Biz ularni xususiyatlar (features) deb ataymiz. Xususiyatlari, xossalari, tavsifi, belgilari - ular avtomobil mil bo'lishi mumkin, foydalanuvchining jinsi, aktsiyalar narxi, hatto matnda paydo bo'lgan so'zning chastotasi ham o'ziga xos xususiyat bo'lishi mumkin.
- Mashina nimaga qarash kerakligini aniq bilishi kerak. Ma'lumotlar jadvallarda bo'lsa yaxshi bo'ladi - ularning ustunlarining nomlari xususiyatlardir. Mushuklarning yuz gigabayt surati bizda bo'lsa-chi? Ko'plab xususiyatlar mavjud bo'lganda, model sekin va samarasiz. Ko'pincha, qolgan mashg'ulotlarga qaraganda to'g'ri xususiyatlarni tanlash uchun ko'proq vaqt talab etiladi. Ammo teskari holatlar ham bor, qachonki mashinaning o'zi o'z fikrida faqat "to'g'ri" xususiyatlarni tanlashga qaror qiladi va modelga sub'ektivlikni kiritadi - u yolg'on gapira boshlaydi.
|
| |
Tasniflash (Классификация)

|
Tasniflash (Классификация)
|
bet | 6/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекция - Ammo klassik tasniflashning eng mashhur usuli bu tayanch vektorlar usulidir (SVM). Ular allaqachon hamma narsani tasniflagan: o'simliklar turlari, fotosuratlardagi yuzlar, mavzular bo'yicha hujjatlar. Ko'p yillar davomida bu "qaysi tasniflagichni olishim kerak?" Degan savolga asosiy javob edi.
- SVM g'oyasi juda oddiy - u toifalar o'rtasida eng katta bo'shliq hosil bo'lishi uchun ikkita to'g'ri chiziqni qanday chizishni qidiradi. Rasmda aniqroq ko'rsatilgan:
Tasniflash (Классификация) - Tasniflashning foydali salbiy tomoni bor: anomaliyalarni topish. Ob'ektning ba'zi bir xususiyati bizning sinflarimizga to'liq mos kelmasa, biz uni ekranda yorqin tarzda ajratib ko'rsatamiz.
- Hozirda buni tibbiyotda qo'llaniladi: kompyuter shifokorga MRTIning barcha shubhali joylarini yorqinlashtirib ko'rsatadi yoki testlardagi anormalliklarni ta'kidlaydi. Birjalarda insayder bo'lishi mumkin bo'lgan nostandart o'yinchilar xuddi shu tarzda aniqlanadi. Kompyuterni "qanday qilib to'g'ri qilishni" o'rgatganimizdan so'ng, biz avtomatik ravishda teskari “buni qanday qilib noto'g'ri qilish kerak” degan tasniflagichni olamiz.
Tasniflash (Классификация) - Bugungi kunda neyron tarmoqlar tasniflash uchun tobora ko'proq foydalanilmoqda, chunki aslida ular aynan shu maqsadda ixtiro qilingan.
- Gimlet qoidasi quyidagicha: ma'lumotlar qanchalik murakkab bo'lsa, algoritm yanada murakkab. Matn, raqamlar, jadvallar uchun klassik klassifikatorlardan boshlash kerak. U erdagi modellar kichikroq, tezroq o'rganadi va aniqroq ishlaydi. Rasmlar, videolar va boshqa tushunarsiz katta ma'lumotlar uchun neyron tarmoqlar orqali o'rganish kerak.
- Taxminan besh yil oldin, SVM-dan foydalanib, yuz klassifikatorini topish hali ham mumkin edi, ammo bugungi kunda bu vazifani bajarmaslik uchun Internetda yuzlab tayyor to'rlar yotibdi. Ammo ular SVM-da spam-filtrlarni yozishdan to'xtatish uchun hech qanday sabab yo’q.
|
| |
Рекуррентные Нейросети (RNN) Rekkurent Neyrotarmoqlar (RNN)

|
Рекуррентные Нейросети (RNN) Rekkurent Neyrotarmoqlar (RNN)
|
bet | 20/20 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияРекуррентные Нейросети (RNN) Rekkurent Neyrotarmoqlar (RNN) - Ammo muammo yana ketma-ketlikda, chunki perseptron avval nima yaratganini eslay olmaydi. Uning uchun har bir ishga tushirish birinchi marta kabi. Har bir neyronga xotira qo'shish g'oyasi paydo bo'ldi. Shunday qilib takrorlanuvchi tarmoqlar ixtiro qilindi, unda har bir neyron o'zining barcha oldingi javoblarini eslab qoladi va keyingi safar ishga tushirilganda ularni qo'shimcha kirish sifatida ishlatadi.
Рекуррентные Нейросети (RNN) Rekkurent Neyrotarmoqlar (RNN) - Faqat bitta muammo bor edi - har bir neyron barcha o'tgan natijalarni eslab qolganda, tarmoqda shunchalik ko'p kirishlar hosil bo'ldiki, bunday sonli ulanishlarni o'rgatish haqiqatga to'g'ri kelmaydi.
- Neyron tarmoq unutolmasa, uni o'qitib bo'lmaydi.
- Birinchidan, ular muammoni boshdan-oyoq hal qilishdi - ular har bir neyronning xotirasini kesib tashlashdi. Ammo keyin ular ushbu "xotira" sifatida kompyuter xotirasi yoki protsessor registrlariga o'xshash maxsus yacheykalardan foydalanish g'oyasini o'ylab topdilar. Har bir yacheyka raqamni yozib olish, o'qish yoki qayta o'rnatish imkonini berdi - ular uzoq va qisqa muddatli xotira (LSTM) yacheykalari deb ataldi.
Рекуррентные Нейросети (RNN) Rekkurent Neyrotarmoqlar (RNN) - Faqat bitta muammo bor edi - har bir neyron barcha o'tgan natijalarni eslab qolganda, tarmoqda shunchalik ko'p kirishlar hosil bo'ldiki, bunday sonli ulanishlarni o'rgatish haqiqatga to'g'ri kelmaydi.
- Neyron tarmoq unutolmasa, uni o'qitib bo'lmaydi.
- Birinchidan, ular muammoni boshdan-oyoq hal qilishdi - ular har bir neyronning xotirasini kesib tashlashdi. Ammo keyin ular ushbu "xotira" sifatida kompyuter xotirasi yoki protsessor registrlariga o'xshash maxsus yacheykalardan foydalanish g'oyasini o'ylab topdilar. Har bir yacheyka raqamni yozib olish, o'qish yoki qayta o'rnatish imkonini berdi - ular uzoq va qisqa muddatli xotira (LSTM) yacheykalari deb ataldi.
Нейронные сети
|
| |