Issn: 2181-1601 Scientific Journal Impact Factor
Yüklə 0,59 Mb. Pdf görüntüsü
|
|
ǀ
ISSUE 4 ǀ 2023 ISSN: 2181-1601 Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257 Uzbekistan www.scientificprogress.uz Page 35 va hokazo. Natijada, katta hajmdagi ma'lumotlarni o'z vaqtida qayta ishlash juda muhim va qiyin vazifadir. Qiyinchiliklarni bartaraf etish uchun onlayn ta'lim strategiyasidan foydalanish kerak . Ilgari ma'lumotlar aniqroq bo'lgan mashinani o'rganish algoritmlariga etkazilgan. Chunki o'sha paytda natijalar to'g'ri bo'lgan. Biroq, bugungi kun ma'lumotlari turli xil manbalardan olinganligi sababli noaniq va to'liq emas. Natijada, katta ma'lumotlar tahlilida qorong'ulik mashinani o'rganish uchun muhim masaladir. Ma'lumotlar sifatining noaniqligi va to'liqsizligini hal qilish va boshqarish muhimligini ta'kidlash uchun biz katta ma'lumotlar bilan o'rganish uchun to'rtinchi asosiy muammo sifatida haqiqatni sanab o'tamiz. Masalan, simsiz tarmoqlarda noaniq ma'lumotlar shovqin, so'nish, soya va boshqa omillar natijasida yaratilgan ma'lumotlardir. Bu qiyinchilikni yengish uchun tarqatishga asoslangan usuldan foydalanish kerak . Mashinani o'rganish asosan katta ma'lumotlar tahlilida tijorat maqsadlarida katta hajmdagi ma'lumotlardan mazmunli ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladi. Ma'lumotlarning qiymati uning eng muhim xususiyatlaridan biridir. Qiymat zichligi past bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlardan mazmunli qiymatni topish juda qiyin. Shunday qilib, bu katta ma'lumotlar tahlilida mashinani o'rganish uchun katta muammodir. Ushbu qiyinchilikni hal qilish uchun ma'lumotlarni qazib olish vositalari va ma'lumotlar bazasi bilimlarini kashf qilishdan foydalanish kerak. Ushbu texnologiyalar katta hajmdagi ma'lumotlardan muhim ma'lumotlarni olish uchun istiqbolli echimlarni taqdim etishi sababli o'ynaydi. Mualliflari ma'lumotlarni qazib olish texnikasi bo'yicha tadqiqotlarni ko'rib chiqdilar. Machine Learning-ning katta ma'lumotlar tahlilidagi turli muammolarini ehtiyotkorlik bilan hal qilish kerak. Bozorda mashinani o'rganish bo'yicha ko'plab echimlar mavjudligi sababli, ularning barchasi o'qitish uchun juda ko'p ma'lumotlarni talab qiladi. Mashinani o'rganish modellari aniq bo'lishi uchun tuzilgan, tegishli va aniq tarixiy ma'lumotlarni o'rganishni talab qiladi. Boshqa qiyinchiliklar ham bo'lishi mumkin, ammo bu imkonsiz emas. 7 Xulosa Mashinani o'rganish katta ma'lumotlar bilan bog'liq muammolarni hal qilish va katta ma'lumotlardan yashirin naqshlar, ma'lumotlar va bilimlarning bir qismini ochish uchun juda muhim, bu qobiliyatni fundamental biznes etakchiligi va mantiqiy tergov uchun haqiqiy rag'batga aylantirish uchun. Ushbu tadqiqot katta ma'lumotlarni qayta ishlashda mashinani o'rganish texnikasining rolini ko'rsatdi. U katta ma'lumotlarning umumiy ko'rinishini, shuningdek, mashinani o'rganish algoritmlari va usullarini taqdim etdi. Shuningdek, turli sohalarda mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda katta ma'lumotlarni qayta ishlash bo'yicha tegishli ishlar muhokama qilindi. Va nihoyat, |