Qarshi filiali kompyuter injinering fakulteti

|
Qarshi filiali kompyuter injinering fakulteti
|
bet | 1/3 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 43,75 Kb. | | #239204 |
Bog'liq Qarshi filiali kompyuter injinering fakulteti
O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
QARSHI FILIALI
KOMPYUTER INJINERING FAKULTETI
“KOMPYUTER INJINERING” YO’NALISHI 4-BOSQICH
KI 11-20 (S) GURUH TALABASI
AMANOVA DURDONA SADULLAYEVNANING
“MASHINALI O’QITISHGA KIRISH” FANIDAN
1-MUSTAQIL ISHI
Topshirdi: D.AMANOVA
Qabul qildi: S.OCHILOVA
QARSHI 2024-YIL
MAVZU: Python dasturlash tilining maxsus kutubxonalaridan foydalangan holda, uyni xarakterlovchi ko’p sondagi xususiyatlari asosida uning narxini va sinf(biznes, ekanom)ini bashorat qiluvchi regression modelni qurish va model aniqligini baholash.Iris guli misolida sinflashtirish va klasterlash modelini logistik regressiya, KNN, Kmeans va ko’p sathli neyron tarmoqlari yordamida oʻqitishni amalga oshirish
hamda model aniqligini baholash.
R e j a :
Uyni xarakterlovchi ko’p sondagi xususiyatlari
Regression modelni qurish va model aniqligini baholash
Iris guli misolida sinflashtirish va klasterlash modelini logistik regressiya, KNN, Kmeans va ko’p sathli neyron tarmoqlari yordamida o’qitishni amalga oshirish hamda model aniqligini baholash.
Xulosa.
Foydalaniladigan adabiyotlar.
Iris guli misolida sinflashtirish va klasterlash modelini logistik regressiya,
KNN, Kmeans va ko’p sathli neyron tarmoqlari yordamida o’qitishni amalga oshirish hamda model aniqligini baholash.
Python - mashhur dasturlash tili. U Guido van Rossum tomonidan 1991 yilda ishlab chiqilgan.
Bu dasturlash tili o’rganish uchun oson, foydalanish uchun qulay, ko‘p qirrali dasturlash tili bo’lib, dasturlashga yangi kirganlar uchun ham, soha mutaxassislari uchun ham zo’r tanlov.
Python quyidagilar uchun ishlatiladi: veb-ishlab chiqish (server tomonida), dasturiy ta’minotni ishlab chiqish, matematik amallar,
tizim skriptlari.
Python serverda veb-ilovalar ishlab chiqish uchun ishlatilinishi mumkin.
Python ish oqimlarini yaratish uchun dasturiy ta’minot bilan bir qatorda ishlatilishi mumkin.
Python ma’lumotlar bazasi tizimlariga ulanishi mumkin. Bundan tashqari, u fayllarni o’qishi va o’zgartirishi mumkin.
Python katta ma’lumotlarga ishlov berish va murakkab matematikani bajarish uchun ishlatilishi mumkin.
Pythonni tezkor prototiplash yoki ishlab chiqarishga tayyor dasturiy ta’minotni ishlab chiqish uchun ishlatish mumkin.
Python turli xil platformalarda ishlaydi (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi va boshqalar).
Python ingliz tiliga o’xshash oddiy sintaksisga ega.
Python dasturlash tiliga bo’lgan talab yildan yilga oshib kelmoqda. CodingDojo portalining tadqiqotlariga ko’ra, 2020 yilda aynan Python tilida dasturlovchi mutaxassislarga eng ko’p talab bo’lgan.
Python Artificial Intelligence (Sun’iy intellekt) va Data Science (Ulkan ma’lumotlar bilan ishlash) sohalarining tili hisoblanadi. Bugungi kunda keng ommalashib borayotgan sun’iy intellekt asosida ishlovchi dasturlarning aksari Pythonda yozilgan. Bu sohalardagi mutaxassislar bugungi kunda eng noyob va qimmatbaho kadrlar hisoblanadi.
Keng qamrovli va universal til. Python dasturlari deyarli barcha operativ tizimlarda va platformalarda ishlaydi.
O’rganish uchun ham, tushunish uchun ham juda qulay va sodda kod.
Moslashuvchanlik —Python dasturlash tili ma’lum bir masalalarni yechish bilan chegaralanmagan. Bu til dasturchilarga yangi va yangi yo’nalishlarga ki’rish imkonini beradi. Python quyidagi sohalarda qo’llaniladi: Web va Internet dasturlash, kompyuter o’yinlarini yaratish, ma’lumotlar bazasi bilan ishlash (DB), computer vision, foydalanuvchilar uchun grafik interfeys (GUI), juda tez rivojlanayotgan buyumlar interneti (IoT) texnologiyasi va hokazo.
Python turliplatformalarda ishlaydi. (Windows, Linux, Mac va h.k) · Python ingliz tiliga o’xshash oddiy sintaksisga ega. ·Python dasturlash tili boshqa dasturlash tillarigaqaraganda dasturchiga kamroq kod yozishga imkoniniberadi. · Python da WEB, Desktop va Mobile dasturlaryaratish imkoniyati mavjud. · Python kutubxonalaranchagina ko’p! deyarli barcha ishingizni kutubxonalarorqali bajarasiz! · Python xotiradan kam joy egallabishlash tezlgini ancha yuqori! pypi — Python kutubxonalar sayti! Python dasturlash tilida ishlashuchun sizdan kuchli kompyuter talab qilinmaydi. Yozgan kodingizni oddiyroq xususiyatlarga egabo’lgan kompyuterda ishlatish hattoki qo’lingizdagiAndroid telefoningizda ham ishlatish imkoniyatimavjud. Server uchun juda yaxshi dasturlash tilihisoblanadi. Hozirgi vaqtda dasturchilar orasidahakkerlar uchun yaratilgan dasturlash tili degan nomniolgan. Google Colab — Google tomonidan yaratilganxizmat boʻlib, kompyuteringizga qoʻshimcha dasturlaroʻrnatmasdan Jupyter Notebook orqali Python kodibilan ishlash imkonini beradi. Google Colab-da sizturli xil Python kutubxonalaridan foydalanishingiz, fayllarni yuklashingiz va ishga tushirishingiz, ma’lumotlarni tahlil qilishingiz va brauzerda natijalarolishingiz mumkin. Ushbu xizmat Python dasturlashnio’rganayotgan dasturchilar va talabalar uchun ayniqsafoydalidir.
Google Colab kimga kerak? · umumanolganda, Big Data bilan ishlaydigan har bir kishi; ·ma’lumotlar tahlilchilari (uzoq vaqt davomidafayllardagi ma’lumotlarni saralash, vizualizatsiya qilishyoki naqshlar yaratish); · ma’lumotlar olimlari(mashinalarni o’rganishning yangi modellarini ishlabchiqish va sinovdan o’tkazish, prognozlar qilish); ·ma’lumotlar muhandislari (katta ma’lumotlarni saqlashuchun dasturiy ta’minot, tizimlarni ishlab chiqish). “Colaboratory ” Python’da kod bilan ishlash uchunJupyter daftariga asoslanadi, faqat Google Drive’dagima’lumotlar bazasi bilan, kompyuterda emas. Bu yerdamatn, formulalar, rasmlar, HTML belgilari vaboshqalarni qo’llabquvvatlaydigan bir xil hujayralarmavjud. Ya’ni, siz Python-da dasturlashingiz vakeraksiz fayllarni, bir nechta kutubxonalarni yuklabolmaysiz, mashinani ortiqcha yuklamaysiz va qattiqdiskingizdagi bo’sh joy tugashidan xavotirlanmang. Yagona shart - sizda Google hisobiga ega bo’lishingizkerak. “Colaboratory ” ning asosiy xususiyati bepul, kuchli GPU va TPU grafik protsessorlari bo’lib, ularyordamida siz nafaqat asosiy ma’lumotlar tahlilini, balki mashinani o’rganish sohasida yanada murakkabtadqiqotlarni ham amalga oshirishingiz mumkin. CPU hisoblash uchun soatlab ketadigan narsani GPU yokiTPU bir necha daqiqa va hatto soniyalarda bajaraoladi. Siz o’qiyotgan hujjat statik veb-sahifa emas, balki kod yozish va bajarish imkonini beruvchi Colabnotebook deb nomlangan interaktiv muhitdir. Misoluchun, bu yerda qiymatni hisoblaydigan, unio’zgaruvchida saqlaydigan va natijani chop etadiganqisqa Python skriptiga ega kod katakchasi mavjud: seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60 seconds_in_a_dayYuqoridagi katakchadagi kodni bajarish uchun unibosish bilan tanlang va keyin kodning chap tomonidagiijro tugmasini bosing yoki “Command/Ctrl+Enter” klaviatura yorliqlaridan foydalaning. Kodni tahrirlashuchun katakchani bosing va tahrirlashni boshlang. Biryacheykada belgilagan o’zgaruvchilar keyinchalikboshqa kataklarda ham ishlatilishi mumkin. Colab noutbuklari bajariladigan kod va boy matnni bitta hujjatda tasvirlar, HTML, LaTeX va boshqalar bilan birlashtirish imkonini beradi. O’zingizning Colab noutbuklaringizni yaratganingizda, ular Google Drive hisob qaydnomangizda saqlanadi. Siz Colab daftarlaringizni hamkasblaringiz yoki doʻstlaringiz bilan osongina baham koʻrishingiz mumkin, bu ularga daftarlaringiz haqida fikr bildirish yoki hatto ularni tahrirlash imkonini beradi.
Qoʻshimcha maʼlumot olish uchun Colab haqida umumiy maʼlumotga qarang. Yangi Colab daftarini yaratish uchun yuqoridagi Fayl menyusidan yoki quyidagi havoladan foydalanishingiz mumkin: yangi Colab daftarini yarating. Colab daftarlari Colab tomonidan joylashtirilgan Jupyter noutbuklaridir. Jupyter loyihasi haqida ko’proq ma’lumot olish uchun jupyter.org saytiga qarang. Colab yordamida siz ma’lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya qilish uchun Python kutubxonalarining to’liq quvvatidan foydalanishingiz mumkin. Quyidagi kod katakchasi ba’zi tasodifiy ma’lumotlarni yaratish uchun numpy-dan foydalanadi va uni vizualizatsiya qilish uchun matplotlib-dan foydalanadi.
Python dasturlash tilida bu tur modellarni yaratish uchun ma’lumotlar tahlilini amalga oshirish uchun ko’plab kutubxonalardan foydalanish mumkin. Ushbu vazifani bajarish uchun quyidagi kutubxonalardan foydalanish mumkin:
1. NumPy va Pandas: Ma’lumotlar yig’ish, ko’rsatish va tahlil qilish uchun.
2. Scikit-learn: Sinflashtirish va klasterlash algoritmalarini o’rgatish uchun.
3. TensorFlowyoki PyTorch: Neysil algoritmlarini yaratish va sinflashtirish modelini o’rgatish uchun.
4. Matplotlib yoki Seaborn: Modelning natijalarini vizualizatsiya qilish uchun.
Ushbu kutubxonalarni o’rnatishdan so’ng, siz Iris guli ma’lumotlarini yuklab, sinflashtirish va klasterlash modellarni o’rgatish, ulardan foydalanib regressiya modelini yaratish, uchta regressiya modelini taqdim etilgan vaqtning hajmini mos ravishda baholash uchun sinovdan o’tkazishingiz mumkin.
Ko’p sathli neyron tarmoqlarini TensorFlow yoki PyTorch kutubxonalaridan foydalanib o’rgatish ham mumkin. Bu, ma’lumotlar tahlili uchun quyidagi dasturlash vositalarini o’z ichiga oladi:
1. Ma’lumotlar o’qiladi.
2. Model tuziladi.
3. Modelning o’qitilishi (sinflashtirish uchun etiketlar yordamida).
4. Modelning baholanishi.
5. Natijalar ekranga chiqariladi.
Bu vazifani amalga oshirish uchun sizga quyidagi kodni taklif qilaman:
|
| |