7-mavzu. Hisoblash intellekti asosidagi gibrid tizimlar. Mavzu rejasi: Mashinali o‘qitish algoritmlari.
O‘qituvchili va o‘qituvchisiz o‘qitish.
Regressiya va klassifikatsiya.
Mashinani o'rganish algoritmlari ko'pincha eng mashhur 3 toifaga bo'linadi. Ularning barchasi nazorat qilinadigan, nazoratsiz va kengaytirilgan mashinani o'rganish turiga tegishli.
Nazorat ostidagi mashinalarni o'rganish (nazorat ostidagi o'rganish)
Nazorat ostidagi taʼlim haqiqiy maʼlumotlar asosida bashorat qiladigan model yaratadi. Ushbu bashoratli modellarni ishlab chiqish uchun regressiya va tasniflash usullari qo'llaniladi.
Chiziqli regressiya: Chiziqli regressiya kirish va chiqish o'rtasidagi chiziqli munosabatni ifodalaydi. Chiziqli regressiya, ehtimol, statistika va mashinani o'rganishdagi eng mashhur va tushunarli algoritmlardan biridir.
Bashoratli modellashtirish, birinchi navbatda, model xatolarini minimallashtirish yoki boshqacha aytganda, bashoratlarni iloji boricha aniqroq qilish bilan bog'liq. Biz turli sohalardan, jumladan, statistikadan algoritmlarni olib, shu maqsadda foydalanamiz.
Chiziqli regressiyani kirish o'zgaruvchilari X va chiqish o'zgaruvchilari Y o'rtasidagi munosabatni eng aniq ko'rsatadigan to'g'ri chiziqni tavsiflovchi tenglama sifatida ifodalash mumkin. Ushbu tenglamani tuzish uchun kirish o'zgaruvchilari uchun ma'lum B koeffitsientlarini topish kerak .
Masalan: Y = B0 + B1 * X
X ni bilib , biz Y ni topishimiz kerak va chiziqli regressiyaning maqsadi B0 va B1 koeffitsientlarining qiymatlarini topishdir .
Regressiya modelini baholash uchun chiziqli algebra va eng kichik kvadratlar kabi turli usullar qo'llaniladi.
Chiziqli regressiya 200 yildan ortiq vaqtdan beri mavjud bo'lib, shu vaqt ichida u har tomonlama o'rganilgan. Shunday qilib, bu erda bir nechta asosiy qoidalar mavjud: o'xshash (korrelyatsiya qilingan) o'zgaruvchilarni olib tashlang va iloji bo'lsa, ma'lumotlardagi shovqinlardan xalos bo'ling. Chiziqli regressiya tez va oddiy algoritm bo'lib, o'rganish uchun birinchi algoritm sifatida yaxshi ishlaydi.