Microsoft Word 24. Sultonov Sarvarjon Mahammadodilovich

---

TABIIY VA ANIQ FANLAR RIVOJLANISHINING DOLZARB MUAMMOLARI 
Mo’minova M.M. (2023). Yosh olimlar, doktorantlar va tadqiqotchilarning onlayn ilmiy forumi. Mashinali o’qitish 
tushunchasi va mashinali o’qitish jarayonining umumiy qadamlari, 63-64. TATUFF-EPAI.
63 
MASHINALI O’QITISH TUSHUNCHASI VA MASHINALI O’QITISH 
JARAYONINING UMUMIY QADAMLARI 
Sultonov Sarvarjon Mahammadodilovich. 
TATU Farg’ona filiali, Axborot ta’lim texnologiyasi kafedrasi o’qituvchisi
Annotatsiya: Ushbu maqolada mashinani o'rganish - bu ma'lumotlarni o'rganish va vaqt 
o'tishi bilan ularning ishlashini yaxshilash mumkin bo'lgan kompyuter algoritmlarini ishlab 
chiqishga qaratilgan sun'iy intellekt sohasi haqida ma’lumotlar keltirilgan. 
Klait so’zlar: Chiziqli regressiya, logistik regressiya, chiziqli diskriminant tahlili, NLP, 
sun'iy neyron tarmoqlari (ANN), 
Mashinani o'rganish (ML) - bu ma'lumotlardan o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning 
ishlashini yaxshilash mumkin bo'lgan kompyuter algoritmlarini ishlab chiqishga qaratilgan sun'iy 
intellektning bir tarmog'i. U ma'lumotlar fanlari sohasida tobora muhim vositaga aylandi va 
elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi ilovalarda 
qo'llaniladi. Mashinani o'rganish algoritmlari an'anaviy dasturlash usullari amaliy bo'lmagan yoki 
samarasiz bo'lgan hollarda qo'llaniladi va ular bashorat qilish, jarayonlarni avtomatlashtirish va 
katta ma'lumotlar to'plamlarida naqshlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu maqola 
mashinani o'rganish asoslari, jumladan ishlatiladigan algoritmlar turlari va ularning qo'llanilishiga 
kirishni ta'minlaydi. 
Mashinani o'rganish maqsadi aniq dasturlashni talab qilmasdan ma'lumotlardagi naqshlarni 
aniqlay oladigan va bashorat qila oladigan algoritmlarni ishlab chiqishdir. Mashinani o'rganish 
algoritmlari elektron pochtani filtrlashdan tortib, kompyuterni ko'rishgacha bo'lgan keng doiradagi 
ilovalarda qo'llaniladi. 
Mashinada o'rganish algoritmlarining turlari. 
Mashinani o'rganish algoritmlarining bir nechta turlari mavjud, ularning har biri o'zining 
kuchli va zaif tomonlariga ega. Mashinani o'rganish algoritmlarining eng keng tarqalgan turlaridan 
ba'zilari nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish, yarim nazorat ostida o'rganish va 
mustahkamlovchi o'rganishni o'z ichiga oladi. 
Mashina o’qitish (ML) bo’yicha algaritimlar. 
 Chiziqli Regressiya 
 Logistik Regressiya 
 Chiziqli Diskriminant Tahlil 
 Tasniflash va regressiya daraxtlari 
 Sodda Bayes 
 K-Eng Yaqin Qo'shnilar 
 Vektorlarni Kvantlashni O'rganish 
 Vektorli Mashinalarni Qo'llab-Quvvatlash 
 Bagging va tasodifiy o'rmon 
 Boosting va AdaBoost 
Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmlari bashorat qilish uchun etiketli ma'lumotlardan 
foydalanadi. Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlariga misollar qatoriga chiziqli regressiya, 
logistik regressiya va chiziqli diskriminant tahlili (LDA) kiradi. 
Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun 
etiketlanmagan ma'lumotlardan foydalanadi. Nazoratsiz o'rganish algoritmlariga misollar 
klasterlash algoritmlari va asosiy komponentlar tahlilini (PCA) o'z ichiga oladi. 

---

TABIIY VA ANIQ FANLAR RIVOJLANISHINING DOLZARB MUAMMOLARI