2-AMALIY MASHG
’ULOT
Mashinali o
’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayonining umumiy
qadamlari.
Ishdan maqsad: Ma'lumotlar to'plami bilan ishlash.
NAZARIY QISM
Mashinada o'qitish, kompyuterlar qanday qilib aniq dasturlashtirilmagan
holda qanday qilib vazifalarni bajara olishlarini aniqlashni o'z ichiga oladi. Bu
ma'lum bir vazifalarni bajarish uchun taqdim etilgan ma'lumotlardan
kompyuterlarni o'rganishni o'z ichiga oladi. Kompyuterlarga berilgan sodda
vazifalar uchun mashinaga qo'yilgan muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan
barcha bosqichlarni qanday bajarishni aytib beradigan algoritmlarni dasturlash
mumkin; kompyuter tomonidan hech qanday o'rganish kerak emas. Ilg'or
vazifalar uchun kerakli algoritmlarni qo'lda yaratish inson uchun qiyin bo'lishi
mumkin. Amalda, inson dasturchilariga kerakli har
bir qadamni belgilashdan
ko'ra, mashinaga o'z algoritmini ishlab chiqishda yordam berish samaraliroq
bo'lishi mumkin. Yakuniy modelni yaratish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar
odatda bir nechta ma'lumotlarga ega
ma'lumotlar to'plamlari
. Xususan, uchta
ma'lumotlar to'plamlari odatda modelni yaratishning
turli bosqichlarida
qo'llaniladi.
Model dastlab a ga mos keladi
o'quv ma'lumotlar to'plami, bu parametrlarga
mos keladigan misollar to'plamidir (masalan, neyronlar orasidagi bog'lanish
og'irliklari
sun'iy neyron tarmoqlari
). Model (masalan, a
asab tarmog'i
yoki a
sodda Bayes klassifikatori
) a yordamida ma'lumotlar bazasida o'qitiladi
nazorat ostida o'rganish
usuli, masalan, optimallashtirish usullaridan
foydalanish kabi
gradiyent
tushish
yoki
stoxastik gradient tushish
. Amalda,
o'quv ma'lumotlar to'plami ko'pincha ma'lumotlarning juftlaridan iborat
vektor
(yoki skalar) va mos keladigan chiqish vektori (yoki skalar), bu
erda javob klavishi odatda
nishon (yoki
yorliq). Amaldagi model o'quv
ma'lumotlar to'plami bilan ishlaydi
va natijani hosil qiladi, so'ngra
bilan taqqoslanadi
nishon, o'quv ma'lumotlar to'plamidagi har bir kirish
vektori uchun. Taqqoslash natijasi va foydalanilayotgan maxsus o'quv
algoritmi asosida model parametrlari o'rnatiladi. Sinov ma'lumotlar to'plami
ma'lumotlar to'plami
anavi
mustaqil
o'quv ma'lumotlar to'plami,
ammo bu
xuddi shunday
ehtimollik taqsimoti
o'quv ma'lumotlar to'plami sifatida. Agar
o'quv ma'lumotlariga mos keladigan model test ma'lumotlar to'plamiga juda
mos bo'lsa,
minimal
ortiqcha kiyim
bo'lib o'tdi (quyidagi rasmga qarang).
Sinovlar to'plamidan farqli o'laroq, o'quv ma'lumotlar to'plamining yaxshiroq
o'rnatilishi, odatda, haddan tashqari moslashishga ishora qiladi.
ISHNI BAJARISH TARTIBI
# Teachable Machine yordamida yaratilgan modelni mobil ilovaga
aylantirish
1. visualmanual-master.zip faylini C: diskda arxivdan chiqaramiz.
2. Teachable Machien sahifasida model yarating va upload qiling
3.
isualmanual-master
papkasidan
app.js
faylini
oching
va
let imag
4. Windows CMD dasturida cd C:\visualmanual-master deb yozamiz
va python -m https.server 8013 komandasini ishga tushamiz.
TRAINED MODELNI KO
’CHIRIB OLDIM