Наука и инновации 3-jild vation-son (2025) · 121–125-betlar

MASHINANI O‘RGANISH (MACHINE LEARNING) VA UNING ASOSIY USULLARI

Qodirov, Farrux, Tolipova, Sabina

DOI: 10.5281/zenodo.11448329 · Manbada o'qish → · PDF (manba serverida)

Annotatsiya

Mashinani o‘rganish (Machine Learning, ML) — bu kompyuter tizimlariga ma'lumotlardan o‘rganish va ularga asoslanib qarorlar qabul qilishni avtomatlashtirishga imkon beruvchi soha. Ushbu texnologiya, sun'iy intellektning rivojlanishida muhim o‘rin tutadi va turli sohalarda qo‘llaniladi, jumladan, tibbiyot, moliya, marketing va transport. Mashinani o‘rganishning asosiy usullari: nazoratli o‘rganish, nazoratsiz o‘rganish, qarorlarni mustahkamlash o‘rganish, chidamlilikni tekshirish, generativ modellar, chuqur o‘rganish va boshqalar. Har bir usul turli xil ma'lumotlar va vazifalarga mos ravishda ishlatiladi. Bu maqola mashinani o‘rganishning asosiy usullarini tahlil qiladi va ularning amaliy qo‘llanilishini ko‘rsatadi.

Mashinani o‘rganish (Machine Learning) Nazoratli o‘rganish (Supervised Learning) Nazoratsiz o‘rganish (Unsupervised Learning) Qarorlarni mustahkamlash o‘rganish (Reinforcement Learning) Generativ modellar (Generative Models) Chuqur o‘rganish (Deep Learning) Klasterlash (Clustering) Tasniflash (Classification) Regresiya (Regression) Dimensiya kamaytirish (Dimensionality Reduction) Transfer learning Artificial Intelligence (AI). Mashinani o'rganish (Machine Learning) - bu kompyuterlarga tajriba asosida bilimlarni o'zlashtirish va qarorlar qabul qilish imkonini beradigan sun'iy intellekt (AI) sohasining bir bo'limidir. Mashinani o'rganish algoritmlari ma'lumotlar asosida o'z-o'zini o'rgatadi va yangi, ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar bilan ishlashda ham yaxshi natijalarga erishadi. Bu texnologiya kundalik hayotda ko'plab sohalarda qo'llaniladi: avtomatik tarjima, tasvirni tanish, tavsiyalar tizimi va boshqalar.

Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex to'liq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.