Qiyinlik darajasi

Mashinali o’qitish jarayoni bosqichlari ketma-ketligi to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating

Supervised, Unsupervised, Semisupervised, Reinforcement

37. 
    Supervised o’qitish algoritmlari asosan qanday masalani yechishga qaratilgan?
    

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.

37. 
    O’qituvchili (supervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating
    

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

37. 
    Modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma (dataset) qanday turlarga bo’lindi?
    

 o’qituvchi to’plam, o’quv tanlanma (training set);
 validatsiya to’plami (validation set);
 testlash to’plami (testing set).

37. 
    O’qitish uchun ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan, model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlarni olib tashlash jarayoni nima deb ataladi
    

Ma’lumotlarni tozalash (Data Cleaning)

37. 
    O’qitish uchun o’qitiluvchi to’plamdagi ma’lumotlar turi va toifasini moslashtirish nima uchun kerak
    

Formatlash ma’lumotlarni bir xil formatga va bir xil o’lchamga keltirib olish uchun

37. 
    O’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating
    

Klasterlash (Hierarchical clustering, ◦ K-means clustering, ◦ K-NN (k nearest neighbors), ◦ Principal Component Analysis, ◦ Singular Value Decomposition, ◦ Independent Component Analysis)

37.