Mashinali o‘qitishga kirish

Mashinani o’qitish - bu o'rgatish mumkin bo'lgan algoritmlarni yaratish 
usullarini o'rganadigan sun'iy intellekt(SI)ning kichik bo'limi. 
Mashinani o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning 
yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida 
o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir. 
Mashinani o’qitish – bu kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida 
xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir - Arthur Samuel, 1959. 
A dastur bu E tajriba asosida T masalani yecishda P samaradorlik o’lchovi 
bilan yaratiladi, va T masala samaradorligi P orqali tekshiriladi va aniqligi E 
tajriba asosida amalga oshiriladi - Tom Mitchell, 1997. 
Mashinali o’qitish nima o’zi?
 
 
1.2 - rasm. Mashinali o’qitish tuzilmasi. 
 

---

9 
1. Training set - o'quv tanlanma. 2. Unsupervized - o’qituvchisiz o’qitish. 3. 
Supervized - o’qituvchili o’qitish. 4. Feature extaraction - xususiyat(belgil)larni 
aniqlash (Chiqarish). 5. Mashine learning algoritm - mashinali o’qitish algoritmi. 6. 
Grupping of obyekts - obyektlarni guruxlarga ajratish. 7. Predictive model -bashorat 
qiluvchi model. 8. Annotated data - izohli ma'lumotlar. 9. New data - yangi 
ma’lumotlar. 
Misol. 
1.3-rasm. MO’ ning ishlashiga misol.
Mashinali o’qitishning boshqa fanlar bilan bog’liqligi 1.4-rasmda keltirilgan.
 
1.4-rasm. MO’ ning boshqa fanlar bilan bog’liqligi. 
Ma’lumotlar va bilimlar
 
Jadvallar
Matn 
Signallar 
Ovoz 
Tasvir 
Video 
Bilimlar 
Oliy 
matematikaa
si 
Kompyuter 
fanlari 
Dasturiy 
injiniring 
Matematik 
statistika 
Katta 
ma’lumotlarni 
qayta ishlash 
Parallel 
algoritmlar 
Mashinali 
o’qitish 
Ehtimollar 
nazariyasi 

---

10 
Mashinali o’qitishning odatiy programmadan farqli tomonlari 1.5-rasmda 
keltirilgan.