Machine Learning 

 

Machine Learning — bu kompyuterlarga oldindan dastur yozmasdan, ma'lumotlar asosida mustaqil qaror qabul qilish va o‘z faoliyatini yaxshilash imkonini beruvchi texnologiya. An'anaviy dasturlashda muammo yechimini topish uchun dasturchi har bir qadamni qo‘lda yozadi. ML'da esa, kompyuterga ko‘p miqdordagi ma’lumotlar va natijaga erishish uchun kerak bo‘lgan umumiy qoidalar taqdim etiladi, u esa shu ma’lumotlardan o‘zi xulosa chiqaradi.

Machine Learning qanday ishlaydi?

1. Ma’lumotlarni yig‘ish va tayyorlash

Dastlab modelni o‘rgatish uchun ma’lumotlar yig‘iladi. Masalan, agar model uy narxini prognoz qilishi kerak bo‘lsa, har bir uyning narxi va uning kvadrat metri, joylashuvi kabi xususiyatlar haqida ma’lumotlar to‘planadi.

 

2. Model tanlash

Keyingi qadam — muammoni yechish uchun to‘g‘ri algoritm tanlash. ML algoritmlari turli bo‘lib, vazifaga qarab tanlanadi:

• Linear Regression: Narxlar yoki prognozlarni hisoblash uchun ishlatiladi.
• Decision Tree: Qaror qabul qilishda ishlatiladi.
• K-means clustering: Obyektlarni guruhlash uchun ishlatiladi.
•  

3. Modelni o‘rgatish (Training)

Model yig‘ilgan ma’lumotlar yordamida o‘qitiladi. Masalan, tizimga ma'lum bir uy xususiyatlari (kvadrat metr, qavat, joylashuv) va uning narxi o‘rgatiladi. Model ushbu ma'lumotlarga asoslanib, yangi uyning narxini prognoz qila oladi.

 

4. Test qilish

Modelni o‘rgatgandan so‘ng, uning ishlash samaradorligi sinovdan o‘tkaziladi. Ma’lumotlar yordamida modelning aniqligi tekshiriladi.

 

5. Optimallashtirish

Modelning aniqlik darajasi qoniqarli bo‘lmasa, algoritmni yoki ma’lumotlar sifatini yaxshilash kerak bo‘ladi. 

 

Machine Learning turlari

 

1. Nazorat ostida o‘qitish (Supervised Learning)

Modelga kirish (input) ma’lumotlar va ularga mos javoblar (output) taqdim etiladi. Masalan, elektron pochta tizimida spam bo‘lgan va bo‘lmagan xabarlarni ajratish uchun ishlatiladi.

 

2. Nazoratsiz o‘qitish (Unsupervised Learning)

Bu usulda modelga faqat kirish ma’lumotlari beriladi. Javoblar esa berilmaydi. Model o‘zi ma’lumotlar orasidagi o‘xshashlik yoki guruhlarni aniqlaydi. Masalan, mijozlarni segmentatsiya qilish uchun.

 

3. Kuchaytirilgan o‘qitish (Reinforcement Learning)

Model ma’lum bir maqsadga erishish uchun qaror qabul qiladi va o‘z qarorlarining natijasiga qarab mukofot yoki jazolar oladi. Bu usul avtonom robotlar yoki o‘yin strategiyalarini ishlab chiqishda ishlatiladi.

 

Machine Learning va Sun'iy Intellektning farqi nima?

 

1. Keng qamrov

Sun’iy intellekt — kengroq tushuncha bo‘lib, kompyuterlarning odamlarga o‘xshab fikrlash va qaror qabul qilish qobiliyatini o‘z ichiga oladi. Machine Learning esa sun’iy intellektning bir qismi bo‘lib, faqat ma’lumotlardan o‘rganish va natija chiqarish bilan shug‘ullanadi.

 

2. Maqsad

• AI: Murakkab vazifalarni bajaradigan tizimlar tayyorlash (masalan, odam bilan muloqot qiluvchi robotlar).
• ML: Muayyan vazifani bajarishga qaratilgan model tayyorlash (masalan, email spam filtri).

 

3. Amaliyot

• AI o‘z ichiga ML, shuningdek, qoida asosidagi tizimlar va sun’iy neyron tarmoqlarni oladi.
• ML faqat ma’lumotlar bilan ishlaydi va faqat o‘rgangan narsalari asosida xulosa chiqaradi.
  
  
  Xulosa

Machine Learning bugungi texnologik inqilobning markazida turadi. U sun'iy intellektning asosiy qismi bo‘lib, odamlar hayotini osonlashtirish uchun ko‘plab imkoniyatlar beradi.

 

Agar siz ham zamonaviy texnologiyalarni o‘rganib, IT sohasida yuqori maqsadlarga erishishni xohlasangiz, “Najot Ta'lim”ning dasturlash kurslariga ro‘yxatdan o‘ting.


Ro'yxatdan o'tish


#machine_learning
#sun'iy_intellekt #machine_learning_qanday_ishlaydi