Barcha kurslar Yo'nalishlar Reyting Kirish Ro'yxatdan o'tish

Bu modulda machine learning nima ekani va uning ikki katta oilasi — supervised va unsupervised learning bilan tanishildi.

Machine learning nima

Oddiy dasturda qoidalarni dasturchi yozadi: "agar harorat 38 dan yuqori bo’lsa — isitma". Machine learning’da esa aksincha: dasturga misollar beriladi, qoidalarni u o’zi topadi. Rasmiy ta’rif (Tom Mitchell): dastur E tajribadan o’rganyapti deyiladi, agar T vazifadagi natijasi (P o’lchovida) E tajriba ortishi bilan yaxshilansa.

Model — ma’lumotdan topilgan ana shu bog’lanishning matematik ifodasi. Kursning davomi eng sodda model — linear regression — misolida ana shu jarayonni ichidan ko’rsatadi.

Supervised learning

Supervised (nazoratli) learning’da har bir misolning to’g’ri javobi (label) oldindan berilgan: uy maydoni → narxi, email matni → spam/spam emas. Model kirish (x) bilan javob (y) orasidagi bog’lanishni o’rganadi va keyin yangi x uchun y ni bashorat qiladi.

Supervised masalalar ikki turga bo’linadi:

Regressiya Klassifikatsiya
Javob turi uzluksiz son kategoriya (sinf)
Misollar uy narxi, harorat, savdo hajmi spam/emas, kasal/sog', 0–9 raqamlari
Savol shakli "qancha?" "qaysi turga kiradi?"

Bir masalani ikkala ko’rinishda ham qo’yish mumkin: "bemor necha kun kasal yotadi?" — regressiya; "7 kundan ko’p yotadimi?" — klassifikatsiya. Turni javob turi belgilaydi, kirish ma’lumoti emas.

Unsupervised learning

Unsupervised (nazoratsiz) learning’da javoblar yo’q — faqat xom ma’lumot bor, undan tuzilma topish kerak. Ikki klassik masala:

  • Klasterlash (clustering) — o’xshash obyektlarni guruhlarga ajratish: mijozlarni xarid odatlari bo’yicha segmentlash, yangiliklarni mavzu bo’yicha guruhlash. Guruhlar nomi oldindan berilmaydi — algoritm ularni o’zi "kashf qiladi".
  • O’lchamni kamaytirish (dimensionality reduction) — yuzlab xususiyatni ma’lumotning mohiyatini saqlab qolgan holda bir nechtaga siqish (masalan, vizualizatsiya uchun).

Farqni bitta savol ajratadi: o’rganish paytida to’g’ri javob berilganmi? Berilgan — supervised, berilmagan — unsupervised. "Spam filtri" supervised, chunki modelga "bu xat spam, bu emas" deb belgilangan misollar ko’rsatiladi; "mijozlarni segmentlash" unsupervised, chunki segmentlar oldindan ma’lum emas.

Amaliyot

  1. Quyidagi masalalarni supervised/unsupervised deb ajrating: (a) kredit qaytarilishini bashorat qilish, (b) musiqa xizmatida o’xshash didli foydalanuvchilarni guruhlash, (c) rentgen surati bo’yicha kasallikni aniqlash, (d) sayt tashrifchilarini xatti-harakati bo’yicha turlarga bo’lish.
  2. Supervised deganlaringizni regressiya/klassifikatsiyaga ajrating va javob turini yozing.
  3. O’z sohangizdan bitta regressiya va bitta klassifikatsiya masalasi o’ylab toping; har biri uchun kirish (x) va javob (y) nima bo’lishini aniq yozing.
  4. "Talabaning imtihon balli"ni bashorat qilish masalasini klassifikatsiyaga aylantiring (maslahat: ballni oraliqlarga bo’ling).

Modul testi keyingi darsda.

Kirish — konspekt

Kirish Maqola

Machine learning’ga kirish konspekti: supervised va unsupervised learning, regressiya va klassifikatsiya farqi — misollar bilan.

Eslatma yozish uchun saytga kiring.

Resurslar hozircha qo'shilmagan

O'qituvchi dars uchun qo'shimcha materiallarni qo'shganida shu yerda paydo bo'ladi.

Savol berish uchun saytga kiring.

Hozircha savollar yo'q

Bu dars yuzasidan birinchi savolni siz bering.