Qiyinlik darajasi Savol

Neyron tarmoqlari – bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma bo’lib, bunda ko’plab neyronlar bir-biriga bog’langan holda neyron tarmog’ini tashkil qiladi

	2	Chiziqli regressiyaga to’g’ri ta’rifni toping? Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o'tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi. Matlab muhitida chiziqli regression model qurish algoritmi: ◦ Matlab ishga tushiriladi ◦ Obyekt parametrlari bo’yicha o’qitiluvchi to’plam ma’lumotlari tayyorlanadi. Misol uchun ◦ x = [2 3 5 7 8 12 16] ◦ y = [25 32 48 64 79 92] ◦ p=polyfit(x,y,n) – funksiyasi asosida n=1 ga teng bo’lgan holatda chiziqli model koefffitsentlari aniqlanadi ◦ polyval(p,x) – qurilgan model bo’yicha ym qiymatlari hisoblanadi ◦ Qurilgan model xatoligi aniqlanadi (abs(y-ym) ifodasi orqali) ◦ Berilgan to’plam va qurilgan model grafigi chiziladi (scatter, plot funksiyalari asosida)
	2	Quyidagi usullardan qaysi biri har qanday chiziqli bo'linadigan ma'lumotlar to'plamida nol o'qitish(zero training) xatosiga erishishi mumkin?
	3	CNN bu…? CNN - bu ko'p qatlamli neyron tarmoq hamda noyob arxitekturaga ega bo’lib, har bir qatlamda ma'lumotlarning tobora murakkab xususiyatlarini chiqish uchun aniqlashga mo'ljallangan. CNN lar tanib olish masalalarini yechishda, sinflashtirish masalalarida keng foydalaniladi. Convolutional neural networks
	2	KNN bu…? KNN o’qituvchili mashinali o’qitish algoritmi
	2	Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari ketma – ket to’g’ri berilgan qatorni toping. Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli qaramasdan quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: Muammoni aniqlash. Ma’lumotlarni tayyorlash. Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash). Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish. Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish.
	3	O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu .. ? O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, Sinflashtirish)
	3	O’qituvchili o’qitish algoritmlari qaysi? Linear Regression Nearest Neighbor Gaussian Naive Bayes Decision Trees Support Vector Machine (SVM) Random Forest
	2	O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu … ? O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi.
	2	O’qituvchisiz o’qitish algoritmlari qaysi?