1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish

Terminologiya bo'yicha eslatma. Xorijiy nashrlarda algoritm atamasi faqat yuqoridagi ma’noda qo‘llaniladi, ya’ni o’ratuvchi tanlanmaga ko‘ra modelni sozlaydigan hisoblash protsedurasidir. O'rganish algoritmining chiqishi - noma'lum (qayta tiklanadigan) bog'liqlikka approksimatsiya qiluvchi funksiyadir. Klassifikatsiya masalalarida approksimatsiya qiluvchi odatda klassifikator (klassifikator), consept (tushuncha) yoki gipoteza deb ataladi; regressiyani tiklash muammolarida - regressiya funktsiyasi bo'yicha; ba'zan shunchaki funksiya. Xususan, rus tilidagi adabiyotlarda approksimatsiya qiluvchi funksiyaga algoritm deb ataladi va u samarali kompyuterli amalga oshirishga imkon berishi kerakligini ta'kidlanadi.
Presendent asosida o’rganish toifalari
Kirucvchi berilganlar toyifalari:
• Ob'ektlarning alomatlar bilan tavsiflanishi;
• Ob'ektlar orasidagi munosabatlar tavsifi, ko'pincha juftlik o'xshashligi munosabatlari;
• Vaqt qatori yoki signal;
• Rasm yoki video tasvirlar ketma-ketligi.
Chiquvchi berilganlar toyifasi:
• Klassifikatsiya - mumkin bo'lgan javoblar to'plami cheklangan.
• Klasterlash - ko'p mumkin bo'lgan javoblar cheklangan, ammo noma'lum.
• Regressiya - javoblar haqiqiy sonlar yoki vektorlardir.


Sifat funksiyonali toiyfalari
• O’qituvchili o'rganish - eng keng tarqalgan holat. Har bir presendent uchun ham ob'ekt, ham javob beriladi. Sifat funksionalligi javoblarning o'rtacha xatosi sifatida aniqlanadi. Izlananyotgan (qaralayotgan) algoritm uni minimallashtirishi kerak deb taxmin qilinadi.
• O’qituvchisiz o’rgatish, xususan, klasterlash. Har bir presendent uchun faqat ob'ekt ko'rsatilgan. Ob'ektlarning juft o'xshashligi haqidagi ma'lumotlardan foydalangan holda ob'ektlarni klasterlarga guruhlash talab qilinadi. Sifat funktsiyalarini turli yo'llar bilan aniqlash mumkin, masalan, o'rtacha klasterlararo va klaster ichidagi masofalarning nisbati.
• Qo’llab-quvvatlashli o'rganish. Ob'ektlar rolini "vaziyat, qabul qilingan qaror" juftlari o'ynaydi, javoblar qabul qilingan qarorlarning to'g'riligini tavsiflovchi sifat funktsional qiymatlari (atrof-muhit reaksiyasi). Ushbu yondashuv o'z-o'zini o'rgatish qobiliyatidan robotlarda qo'llaniladi.
• Faol o‘rganishni boshqalardan farqli ravishda o’rgatuvchi algoritm to‘g‘ri javob o’rinli bo‘ladigan keyingi ob’ektni mustaqil ravishda belgilash imkoniyatiga ega.