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 30 shundaki, u yangi masalalarni tezroq hal qilish uchun avval olingan bilimlardan oqilona foydalanishi mumkin. Faol ta’lim Yorliqsiz katta hajmdagi ma'lumotlardan o'rganish ko'p vaqt talab qiladi va qiyin. Faol o'rganish bu muammoni yorliqlash uchun eng muhim holatlarning kichik guruhini tanlash orqali hal qilishga intiladi. Faol o'quvchining maqsadi iloji boricha kamroq yorliqli holatlarni qo'llash orqali aniqlikka erishish, shuning uchun etiketli ma'lumotlarni kuzatib borish xarajatlarini kamaytirishdir. An'anaviy passiv o'rganishda qo'llaniladiganlardan ko'ra samaraliroq bo'lgan so'rovlar algoritmlari yordamida kamroq etiketli namunalar bilan qulay tasniflash ko'rsatkichlariga erishish mumkin edi . Yadroga asoslangan ta'lim Samarali chiziqli bo'lmagan ta'lim algoritmlarini loyihalashda erishilgan yutuqlar yadroga asoslangan ta'limni so'nggi o'n yillikda ishlov berish qobiliyatini oshirish uchun ayniqsa kuchli vositaga aylantirdi. Yadroga asoslangan mashinani o'rganishda biz ob'ektlar yoki tasvirlarning o'xshashligini aniqlash uchun ko'p sonli xususiyatlarni tekshirish o'rniga, bitta yadro funktsiyasini ko'rib chiqamiz. Yadro funktsiyasi o'rganish yondashuvini yaratish va tasniflagich sifatida mo'ljallangan natijani olish uchun tasvirlar va teglar bilan birlashtiriladi. Katta ma'lumotlar deganda o'rtacha vaqt ichida an'anaviy IT, dasturiy va apparat vositalaridan foydalangan holda tushunish, qo'lga olish, boshqarish yoki tahlil qilish qiyin bo'lgan ma'lumotlar to'plami tushuniladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, Katta ma'lumotlar relyatsion an'anaviy metodologiyalar yordamida tahlilni samarali amalga oshirishga to'sqinlik qiladigan hajmli, olish tezligi yoki formatli ma'lumotlar yoki gorizontal kattalashtirishning muhim usullaridan foydalangan holda samarali qayta ishlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar sifatida tavsiflanadi. Katta ma'lumotlar tushunchasini u bilan bog'liq bo'lgan turli xil V-larni tushunish orqali aniqroq aniqlash mumkin. Bu V.lar katta maʼlumotlarni boshqarish tizimlari duch keladigan asosiy oʻlchovlar (qiyinchiliklar). Ushbu o'lchamlar quyidagicha aniqlanadi: Terabaytdan zettabaytgacha bo'lgan soniyada ishlab chiqarilgan juda katta ma'lumotlar. Uni tahlil qilish uchun tegishli vositalarni ishlab chiqish uchun saqlash va qayta ishlash modellarini qayta ko'rib chiqish kerak. Taqsimlangan tizimlar butun dunyo bo'ylab ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlarni saqlash va tahlil qilish uchun katta ma'lumotlarda qo'llaniladi. Bu atama talablarni qondirish uchun ma'lumotlarni yaratish va qayta ishlash tezligini anglatadi. An'anaviy tahlillar real vaqt rejimidagi ma'lumotlarga qaramlikning ortishi bilan shubhalanadi , chunki ma'lumotlar juda katta va doimiy harakatda. Ma'lumotlar turli manbalardan kelib chiqishi va turli shakllarga ega bo'lishi mumkinligi sababli, asosiy muammo - ma'lumotlar formatining mos kelmasligi. Endi |