Ishni boshlash
Mashinani o‘rganish kompyuterni ma’lumotlar va statistikani o‘rganishdan o‘rganishga majbur qiladi.
Machine Learning - bu sun’iy intellekt (AI) yo‘nalishiga qadamdir.
Machine Learning - bu ma’lumotlarni tahlil qiladigan va natijani bashorat qilishni o‘rganadigan dastur.
Qayerdan boshlash kerak?
Ushbu qo‘llanmada biz matematikaga qaytamiz va statistikani o‘rganamiz va ma’lumotlar to‘plamiga asoslangan muhim raqamlarni qanday hisoblashni o‘rganamiz.
Shuningdek, kerakli javoblarni olish uchun turli xil Python modullaridan qanday foydalanishni o‘rganamiz.
Va biz o‘rgangan narsalarimiz asosida natijani bashorat qila oladigan funksiyalarni qanday qilishni o‘rganamiz.
Ma’lumotlar to‘plami
Kompyuter ongida ma’lumotlar to‘plami har qanday ma’lumotlar to‘plamidir. Bu massivdan to to‘liq ma’lumotlar bazasigacha bo‘lgan har qanday narsa bo‘lishi mumkin.
Massivga misol:
[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
Ma’lumotlar bazasiga misol:
| Carname | Rang | Yosh | Tezlik | Avtomatik o‘tish |
| BMW | qizil | 5 | 99 | Y |
| Volvo | qora | 7 | 86 | Y |
| VW | kulrang | 8 | 87 | N |
| VW | oq | 7 | 88 | Y |
| Ford | oq | 2 | 111 | Y |
| VW | oq | 17 | 86 | Y |
| Tesla | qizil | 2 | 103 | Y |
| BMW | qora | 9 | 87 | Y |
| Volvo | kulrang | 4 | 94 | N |
| Ford | oq | 11 | 78 | N |
| Toyota | kulrang | 12 | 77 | N |
| VW | oq | 9 | 85 | N |
| Toyota | ko‘k | 6 | 86 | Y |
Massivga qarab, biz o‘rtacha qiymat 80 yoki 90 atrofida ekanligini taxmin qilishimiz mumkin va biz eng yuqori va eng past qiymatni ham aniqlay olamiz, lekin yana nima qilishimiz mumkin?
Va ma’lumotlar bazasiga qarab, biz eng mashhur rang oq ekanligini va eng qadimgi avtomobil 17 yoshda ekanligini ko‘rishimiz mumkin, ammo boshqa qiymatlarga qarab, mashinada AutoPass borligini taxmin qilsak nima bo‘ladi?
Mashinani o‘rganish aynan shu uchun! Ma’lumotlarni tahlil qilish va natijani bashorat qilish!
Machine Learning-da juda katta ma’lumotlar to‘plamlari bilan ishlash odatiy holdir. Ushbu qo‘llanmada biz mashinani o‘rganishning turli kontseptsiyalarini tushunishni iloji boricha osonlashtirishga harakat qilamiz va tushunish oson bo‘lgan kichik ma’lumotlar to‘plamlari bilan ishlaymiz.
Ma’lumotlar turlari
Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun biz qaysi turdagi ma’lumotlar bilan ishlayotganimizni bilish muhimdir.
Biz ma’lumotlar turlarini uchta asosiy toifaga bo‘lishimiz mumkin:
- Raqamli
- Kategorik
- Ordinal
Raqamli ma’lumotlar raqamlar bo‘lib, ularni ikkita raqamli toifaga bo‘lish mumkin:
- Diskret ma’lumotlar - butun sonlar bilan cheklangan hisoblangan ma’lumotlar. Misol: O‘tayotgan mashinalar soni.
- Uzluksiz ma’lumotlar - har qanday raqam bo‘lishi mumkin bo‘lgan o‘lchangan ma’lumotlar. Misol: Buyumning narxi yoki buyumning o‘lchami
Kategorik ma’lumotlar bir-biriga nisbatan o‘lchab bo‘lmaydigan qiymatlardir. Misol: rang qiymati yoki har qanday ha/yo‘q qiymatlari.
Tartib ma’lumotlar toifali ma’lumotlarga o‘xshaydi, lekin bir-biriga nisbatan o‘lchanishi mumkin. Misol: A B dan yaxshiroq bo‘lgan maktab baholari va boshqalar.
Ma’lumotlar manbangizning ma’lumotlar turini bilish orqali siz ularni tahlil qilishda qanday texnikadan foydalanishni bilib olasiz.
Keyingi boblarda statistik ma’lumotlar va ma’lumotlarni tahlil qilish haqida ko‘proq bilib olasiz.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!