Azat Tayrov Nukus 2023y


Adaptaciya hám jańa maǵlıwmatlarǵa qosıw



Yüklə 77,63 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə7/7
tarix30.12.2023
ölçüsü77,63 Kb.
#166584
1   2   3   4   5   6   7
A.Tayrov tiyislilik funkciyaları

    Bu səhifədəki naviqasiya:
  • Juwmaq
Adaptaciya hám jańa maǵlıwmatlarǵa qosıw :
Tiyislilik funksiyaları 
adaptaciya hám jańa maǵlıwmatlarǵa qosıw processlerinde kemshiliklerge 
dus kele aladı. Modeldi jańa maǵlıwmatlar menen toltırıw, sistemanı 
modellestiriw, hám modeldi jańa sharayatlar menen basqarıw processleri 
zárúrli bolǵan wazıypalar bolıp tabıladı. 
Hár bir tiyislilik funksiyasınıń kemshilikleri onıń maqsetine hám 
paydalanıwshınıń talapları menen baylanıslı boladı. Bunday funksiyalardı jaqsı 
islete alıw, joqarı sapalı maǵlıwmatlarǵa, jaqsı dúzilgen modellerge, hám maǵlıwmat 
bazalardıń jaqsı dúzilgenligine iyelewdi talap etedi. 
Juwmaq 
 
 
 
Bul tiyislilik funkciyaların úyreniw barısında olardıń úsh túri menen tanısıp 
óttik hám olardıń ózine mas qolaylı tareplerin bir qatar úyrenip shıqtıq. Bul Z-
obrazlı, S-obrazlı hám P-obrazlı tiyislilik funkciyalarına misallar keltirip óttik. Bul 
funkciyalardıń qolaylı tárepleri menen birge kemshiliklerinde kózden ótlerdik. 
 
Paydalanılǵan ádebiyatlar
1) Artificial Intelligence with Python Second Edition.
2) Pattern Recognition and Machine Learning. Christopher M. Bishop.
3) Neural Networksfrom Scratch in Python. Harrison Kinsley & Daniel Kukieła.


Azat Tayrov 
4) Python Machine Learning. Unlock deeper insights into machine learning with 
this vital guide to cutting-edge predictive analytics.
5) Pythonda neyron tórlari.
6) UNDERSTANDING MACHINE LEARNING From Theory to Algorithms. Shai 
Shalev-Shwartz, Shai Ben-David. 
 
Informaciya - resurs derekleri 
 
 
1. 
https://medium.com
 
 
2. 
www.projectrhea.org
 
 
3. 
rezinocord.ru
 
 
4. https://www.wikipedia.org
 

Yüklə 77,63 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə