Machine learning nima?

Machine learning bu kompyuterlarga aniq dastur yozmasdan o‘rganish imkonini beruvchi sun’iy intellekt sohasi. U modelga katta hajmdagi ma’lumotlarni berish orqali o‘rganish imkonini yaratadi. Model o‘z tajribasi asosida yangi ma’lumotlar bo‘yicha qaror qabul qiladi yoki natijani taxmin qiladi.

Machine learning uch asosiy turga bo‘linadi:

1. Nazorat qilingan o‘rganish (supervised learning) – bu usulda modelga kirish ma’lumotlari bilan birga ularning javoblari ham beriladi. Masalan, uy narxini aniqlash uchun o‘tgan uy savdolarining ma’lumotlari va haqiqiy narxlari ishlatiladi.

2. Nazorat qilinmagan o‘rganish (unsupervised learning) – bu usulda javoblar berilmaydi, model o‘zi ma’lumotlar orasidagi o‘xshashliklarni topadi. Masalan, mijozlarni xarid odatlariga qarab guruhlash.

3. Mustahkamlovchi o‘rganish (reinforcement learning) – model xatti-harakatlar orqali mukofot olishga harakat qiladi. Masalan, o‘yin o‘ynovchi agent o‘z harakatlarini sinab ko‘rib, eng foydali strategiyani topadi.

Machine learning’da model uchun xususiyatlar (feature) tanlash muhim bosqich hisoblanadi. Bu jarayon feature engineering deb ataladi.

Misol: uy narxini aniqlovchi model maydon, xonalar soni, joylashuv kabi xususiyatlarga asoslanadi.

Deep learning nima?

Deep learning bu machine learning ichidagi chuqurroq soha bo‘lib, sun’iy neyron tarmoqlarga asoslanadi. U inson miyasiga o‘xshash tarzda ishlaydi. Har bir qatlam oldingi qatlamdan ma’lumotni qabul qiladi va undan murakkabroq xususiyatlarni o‘rganadi.

Deep learning modellari o‘z-o‘zidan ma’lumotdagi naqshlarni o‘rganadi. Shuning uchun feature engineering jarayoni ko‘pincha talab qilinmaydi.

Mashhur deep learning modellari quyidagilardir:

• CNN (convolutional neural network) – rasm va video ma’lumotlarini tahlil qiladi.

• RNN (recurrent neural network) – matn yoki vaqt ketma-ketligi bilan ishlaydi.

• Transformer modellar – tabiiy tilni tushunish uchun ishlatiladi (masalan, GPT, BERT).

• GAN (generative adversarial network) – yangi rasm yoki ovoz yaratadi.

Misol: deep learning yordamida model rasmga qarab u mushukmi yoki itmi ekanini aniqlay oladi. Buning uchun modelga minglab rasm misollari beriladi va u o‘zi naqshlarni topadi.

Machine learning va deep learning farqi

Qaysi birini tanlash kerak?

Machine learning va deep learning tanlovi sizda mavjud ma’lumot hajmi, texnik resurslar va vazifa murakkabligiga bog‘liq bo‘ladi.

• Agar sizda kam ma’lumot bo‘lsa, machine learning usuli yetarli.

• Agar sizda katta ma’lumot va GPU mavjud bo‘lsa, deep learning afzal.

• Agar sizga tushunarli natija kerak bo‘lsa, machine learning qulayroq.

• Agar siz murakkab naqshlar (masalan, rasm, ovoz, matn) bilan ishlasangiz, deep learning to‘g‘ri tanlov bo‘ladi.

Machine learning va deep learning o‘rganish yo‘li

1. Python dasturlash tilini o‘rganish (numpy, pandas, matplotlib).

2. Statistika va algebra asoslarini o‘zlashtirish.

3. Machine learning algoritmlarini o‘rganish (linear regression, SVM, random forest).

4. Deep learning kutubxonalarini o‘rganish (tensorflow, keras, pytorch).

5. Matn va rasm asosidagi loyihalarda amaliyot o‘tkazish.

6. Modelni optimallashtirish, hyperparameter tuning bilan ishlash.

7. GitHub’da portfel loyihalar yaratish.

Machine learning va deep learning sohalari

Data science

Data scientist ma’lumotlarni tahlil qiladi va machine learning yordamida biznes qarorlar uchun bashoratlar tuzadi. Bu mutaxassislar moliya, marketing, sog‘liqni saqlash va elektron savdo sohalarida ishlaydi.

Machine learning engineer

Machine learning muhandisi modellarni ishlab chiqadi, ularni serverga joylashtiradi va natijani monitoring qiladi. Ular ko‘pincha Python, TensorFlow va sklearn bilan ishlaydi.

Deep learning researcher

Bu mutaxassislar yangi neyron tarmoqlar arxitekturalarini yaratadi. Ular ilmiy markazlarda va AI startaplardagi tadqiqotlarda ishtirok etadi.

Computer vision engineer

Computer vision mutaxassislari rasm va video ma’lumotlarini tahlil qiluvchi tizimlar ishlab chiqadi. Ular tibbiyotda, xavfsizlik tizimlarida, avtomobil sanoatida ishlaydi.

NLP specialist

NLP mutaxassislari tabiiy tilni tushunish modellarini ishlab chiqadi. Ular chat bot, tarjima tizimi, sentiment analysis kabi loyihalar ustida ishlaydi.

AI product manager

AI mahsulotlarini rejalashtiruvchi va joriy qiluvchi mutaxassis. U texnik bilim va biznes tushunchani birlashtiradi.

Machine learning va deep learning qo‘llanilishi

Machine learning va deep learning bugungi kunda quyidagi yo‘nalishlarda keng qo‘llanilmoqda:

• Computer vision – rasmni tanish, tibbiy tasvir tahlili, avtomobil kamerasi.

• Speech recognition – ovozli yordamchilar, nutqni matnga o‘tkazish.

• Natural language processing – tarjima, chatbot, matn tahlili.

• Fintech – firibgarlikni aniqlash, kredit baholash.

• E-commerce – tavsiya tizimlari va mijoz xatti-harakatlarini tahlil qilish.

• Healthcare – kasalliklarni erta aniqlash, tibbiy rasm tahlili.

Afzallik va kamchilik

Machine learning afzalliklari:

• Kichik ma’lumot bilan ishlay oladi.

• Natijasi tushunarli.

• Hisoblash resursi kam talab qiladi.

Machine learning kamchiliklari:

• Murakkab naqshlarni aniqlashda cheklangan.

• Feature engineering talab qiladi.

Deep learning afzalliklari:

• Murakkab naqshlarni yaxshi o‘rganadi.

• Feature engineering talab qilmaydi.

Deep learning kamchiliklari:

• Katta ma’lumot talab qiladi.

• Hisoblash quvvati yuqori bo‘lishi kerak.

Xulosa

Machine learning va deep learning bugungi kunda raqamli texnologiyalar rivojining markazida turibdi. Ularning farqini bilish sizga sun’iy intellekt sohasida mustahkam poydevor bo'ladi.

Machine learning oddiyroq va tezroq o‘rganiladi. Deep learning esa ko‘p resurs talab qiladi, lekin natijasi aniqroq va kuchliroq bo‘ladi.

Agar siz IT sohasida yuqori maoshli va kelajagi bor kasb izlayotgan bo‘lsangiz, bugundan machine learning va deep learning asoslarini o‘rganishni boshlang.


Data science kursi haqida ma'lumot
Ro'yxatdan o'tish
78-888-9-888
Administratorga bog'lanish