Mavzu: Mashinali o‘qitishda o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlarini o’qitish va ularni dasturlash Ishdan maqsad

---

 
Mavzu: Mashinali o‘qitishda o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlarini o’qitish 
va ularni dasturlash 
Ishdan maqsad:
Nazariy qism 
O'qituvchisiz o'qitish deganda , ma'lumotlar to'plamlarida tasniflanmagan va 
etiketlanmagan ma'lumotlar nuqtalarini o'z ichiga olgan namunalarni aniqlash 
uchun sun'iy intellekt algoritmlaridan foydalanish tushuniladi . 
Boshqacha qilib aytganda, O'qituvchisiz o'qitish tizimga ma'lumotlar 
to'plamlari ichidagi namunalarni o'z-o'zidan aniqlashga imkon beradi . 
O'qituvchisiz o'qitishda AI tizimi hech qanday toifalar mavjud bo'lmaganiga 
qaramay, o'xshashlik va farqlarga ko'ra saralanmagan ma'lumotlarni guruhlaydi. 
O'qituvchisiz o'qitish algoritmlari o'qituvchili o'qitish tizimlariga qaraganda 
ancha murakkab ishlov berish vazifalarini bajarishi mumkin . Bundan tashqari, 
tizimni O'qituvchisiz o'qitishga bo'ysundirish sun'iy intellektni sinash usullaridan 
biridir. 
Biroq, O'qituvchisiz o'qitish O'qituvchili o'qitish modelidan ko'ra oldindan 
aytib bo'lmaydi. O'qituvchisiz o'rganiladigan AI tizimi, masalan, itlardan 
mushuklarni qanday saralashni o'zi hal qilishi mumkin bo'lsa-da, g'ayrioddiy 
nasllar bilan shug'ullanish uchun kutilmagan va keraksiz toifalarni qo'shib, tartib 
o'rniga tartibsizliklarni yaratishi mumkin. 
O'qituvchisiz o’qitishga qodir bo'lgan sun'iy intellekt tizimlari ko'pincha 
generativ ta'lim modellari bilan bog'liq, ammo ular qidiruvga asoslangan 
yondashuvdan ham foydalanishlari mumkin (bu ko'pincha O'qituvchili o'qitish 
o’qitish bilan bog'liq). Chatbotlar, o'z-o'zini boshqaradigan mashinalar, yuzni tanib 
olish dasturlari, ekspert tizimlari va robotlar nazorat qilinadigan yoki o'qituvchisiz 
o'rganiladigan yondashuvlardan yoki ikkalasidan ham foydalanishlari mumkin 
bo'lgan tizimlar qatoriga kiradi. 
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari 
aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. (Regressiya, sinflashtirish) 
O’qituvchisiz o’qitish (Unsupervised learning) – bu modelni xususiyatlari 
aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish.(Klasterlash) 
Semi-supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan 
xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir. 
Reinforcement – bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model 
o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi