4. O‘qituvchi yordamida o‘qitish (Supervised learning)

Asosiy savol
4. O‘qituvchi yordamida o‘qitish (Supervised learning) - Bu ma’lumotlarni
tasniflash yoki natijalarni aniq bashorat qilish uchun algoritmlarni o‘rgatish uchun
etiketli ma’lumotlar to‘plami hisoblanadi. Kirish ma’lumotlari modelga
kiritilganligi sababli, model mos ravishda o‘qitgunga qadar uning vaznlarini
moslashtiradi va bu o‘zaro tekshirish jarayonining bir qismi sifatida sodir
bo‘ladi[4]. Bu o‘qitish asosan spamni elektron pochtalarda alohida papkada
tasniflash kabi turli xil real muammolarni hal qilishda yordam beradi. Bu o‘qitish
ma’lumotlarni saralab olishda ikkita masala turiga ajratish mumkin - tasniflash va
regressiya.

Sodda savol

10. O‘qituvchisiz o‘qitish (Unsupervised learning) bu maʼlumotlar to‘plamini tahlil qilish va klasterlash uchun mashinani o‘qitish algoritmlaridan foydalanadi. Ushbu algoritmlar inson aralashuvisiz yashirin informatsiyalarni yoki ma’lumotlar guruhlarini topadi. Axborotdagi o‘xshashlik va farqlarni aniqlash qobiliyati uni
ma’lumotlarni tahlil qilish, o‘zaro savdo strategiyalari, mijozlarni
segmentatsiyalash va tasvirni aniqlash uchun ideal yechimga aylantiradi.
Ushbu o‘qitilish asosan klasterlash va o‘lchovlarni qisqartirish kabi vazifalarni o‘z
ichiga oladi.

11. Regressiya masalasi - bu turli xil xususiyatlarga ega bo‘lgan obyektlar
namunasiga asoslangan prognoz. Chiqarilgan mahsulot haqiqiy songa ega
bo‘lishi kerak (2, 35, 76.454 va boshqalar), masalan, kvartira narxi, olti oydan
keyin xavfsizlik qiymati, do‘konning keyingi oy uchun kutilayotgan daromadi,
ko‘r-ko‘rona sinovlarda sharob sifati.