7-mavzu. Hisoblash intellekti asosidagi gibrid tizimlar. Mavzu rejasi

Tasodifiy o'rmonlar : Tasodifiy o'rmonlar ko'plab qaror daraxtlaridan foydalanadi. Ular qaror daraxtlari ansambli. Har bir qaror daraxti atributlarning kichik to'plamidan foydalangan holda yaratiladi. Tasodifiy o'rmon samarali nazorat ostida tasniflash algoritmidir.

Nazoratsiz mashinani o'rganish (nazoratsiz o'rganish)
Nazoratsiz o'rganish tegsiz kirishlardan xulosalar chiqarish orqali ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlaydi. 

1. 
   Klasterlash : ob'ektlarni klasterlarga guruhlash. Klasterlash algoritmi iterativ shaklda eng yaxshi k-klaster markazlarini aniqlaydigan k-vositalardan iborat. 
   
2. 
   O'lchamlarni qisqartirish: Singular qiymat dekompozitsiyasi (SVD) matritsani uning tarkibiy qismlariga qisqartirish uchun matritsani parchalash usulidir. Amaldagi asosiy algoritm Komponentlarni tahlil qilish printsipi (PCA).
   
3. 
   Assotsiatsiya tahlili: Katta ma'lumotlar to'plamlarida eng keng tarqalgan va eng katta elementlar to'plamini ajratib olishga yordam beradi. U katta ma'lumotlar bazalarida o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni aniqlash uchun ishlatiladi. 
   

Kengaytirilgan ta'lim (mustahkamlovchi o'rganish)
Mashinani o'rganishning ushbu turiga kiritilgan algoritmlar umumiy mukofot qiymatlarini maksimal darajada oshirish uchun muhitda harakatlarni bajarish uchun dasturiy ta'minot agentlaridan foydalanadi. Odatda u quyidagi algoritmlarni o'z ichiga oladi: 

1. 
   Optimallik mezoni.
   
2. 
   Davlat davlat funktsiyasi.
   
3. 
   Monte-Karlo usullari.
   
4. 
   Vaqt farqi usullari.
   
5. 
   To'g'ridan-to'g'ri qidiruv 
   

Mashinani o'rganish bo'yicha muhandislar yuqorida aytib o'tilgan texnologiyalar, asboblar va algoritmlar bo'yicha tajribaga ega bo'lishni tavsiya qiladilar.
Regression model qurish (Matlab)
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)
x = [3,5,7,4,8,9,12,15,17,18,20];
y = [12,15,17,10,8,19,24,32,28,37,30];
%Berilgan to'plam grafigini chizish
scatter(x,y)
%Chiziqli regression model qurish
p = polyfit(x,y,1);
%Model natijalarini olish
ym = polyval(p,x);
%Modelni solishtirish
[x y ym abs(y-ym)]

Qurilgan chiziqli regression model natijasi (Matlab)


Sinflash va klasterlashga misol