Qiyinlik darajasi

Chuqur o’qitish – bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir.
173. Sun’iy neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?

174. Python muhitida scatter() funksiyasi qanday vazifani bajaradi?

Matplotlib kutubxonasidagi scatter() usuli scatter chizmasini chizish uchun ishlatiladi.
176. Biologik neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?


177. Dataset bu nima?
O’rgatuvchi tanlama
179. Convolutional neural networks (CNN) – bu?
CNN - bu ko'p qatlamli neyron tarmoq hamda noyob arxitekturaga ega bo’lib, har bir qatlamda ma'lumotlarning tobora murakkab xususiyatlarini chiqish uchun aniqlashga mo'ljallangan. CNN lar tanib olish masalalarini yechishda, sinflashtirish masalalarida keng foydalaniladi.
182. Mashinani o’qitish turlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni tanlang?
Regressiya – o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model doimiy qiymatlar qabul qiladi
Sinflashtirish - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik haqidagi qiymat qabul qiladi
Segmentlash (klasterlash) – o’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida model oxshash xususiyatlarni aniqlashga oid qiymatlarni hisoblaydi.

183. Neyron tarmoqlari bu…?

Neyron tarmoqlari – bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma bo’lib, bunda ko’plab neyronlar bir-biriga bog’langan holda neyron tarmog’ini tashkil qiladi.
Neyron tarmog’i chapdan o’ngga (to’g’ri-to’g’ri) ko’rinishda amalga oshiriladi, kiruvchi parametrlar neyronlar asosida hisoblanadi va natijada chiquvchi qiymatlar shakllanadi.
Masalan: Rasmda qanday obyekt borligini aniqlash lozim bo’lsa, neyronlar (kiruvchi qatlam, yashirin qtlam va chiquvchi qatlam neyronlari) rasmdagi obyekt xususiyatlarini belgilaydi va maxsus hisoblashdan keyin natija ushbu rasmdagi obyektning nomini aniqlash imkoniyatini beradi.
184. Chiziqli regressiyaga to’g’ri ta’rifni toping?
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi.
187. KNN bu…?
K ta eng yaqin qo’shni algoritmi
189. Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari ketma – ket to’g’ri berilgan qatorni toping
Mashinani o’qitish jarayoni chiziqli yoki nochiziqli qaramasdan quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi:

• 
  Muammoni aniqlash.
  
• 
  Ma’lumotlarni tayyorlash.
  
• 
  Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash).
  
• 
  Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.
  
• 
  Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish
  

191. O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu .. ?
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Bunday turdagi o’qitish usullariga Regressiya va Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin.
Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud bo’lishi nazarda tutiladi.
192. O’qituvchili o’qitish algoritmlari qaysi?
O’qituvchili o’qitish algoritmlari

• 
  Linear Regression
  
• 
  Nearest Neighbor
  
• 
  Gaussian Naive Bayes
  
• 
  Decision Trees
  
• 
  Support Vector Machine (SVM)
  
• 
  Random Forest
  

193. O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu … ?
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi.
Supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin.
Unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi.
195. O’qituvchisiz o’qitish algoritmlari qaysi?
Unsupervised learning turlari