📢 1.3 Mashina O‘rganish (ML) ning Ishlash Jarayoni – @EldorML 📡
🚀 Ushbu Postda Mashina O‘rganishning Ishlash Jarayoni (Machine Learning Lifecycle) bosqichlarini tushuntiramiz!
🔹 1. Muammoni aniqlash (Problem Definition)
✅ Model qaysi muammoni hal qilishi kerakligini tushunish muhimdir.
📌 Izoh: Noto‘g‘ri aniqlangan muammo modelning samarasiz bo‘lishiga olib kelishi mumkin.
🎯 Muammoni to‘g‘ri aniqlash bosqichlari:
🔹 Maqsadni belgilash – Modeldan qanday natijalar kutilayotganini aniqlash.
🔹 Ma’lumotlar manbalarini aniqlash – Model uchun kerakli ma’lumotlarni tanlash.
🔹 Yechim yondashuvlarini tahlil qilish – ML yondashuvi muammoga mos keladimi?
✅ Misollar:
✔️ Bank tizimida firibgarlikni aniqlash
✔️ Tibbiy diagnostika – kasalliklarni sun’iy intellekt yordamida aniqlash
🔹 2. Ma’lumot to‘plash (Data Collection)
✅ Modelning sifatli ishlashi uchun to‘g‘ri tuzilgan dataset zarur.
📌 Izoh: Kam yoki noto‘g‘ri ma’lumot modelning noaniq natija berishiga olib keladi.
📊 Ma’lumot to‘plash usullari:
🔹 Mavjud ma’lumotlardan foydalanish
🔹 Web scraping (BeautifulSoup, Selenium)
🔹 Sensorlar va IoT qurilmalaridan ma’lumot olish
✅ Maslahatlar:
✔️ Ishonchli ma’lumotlardan foydalaning.
✔️ Ma’lumotlarni doimiy yangilang.
🔹 3. Ma’lumotlarni tozalash va oldindan qayta ishlash (Data Cleaning & Preprocessing)
✅ Toza ma’lumotlar model natijalarini sezilarli darajada yaxshilaydi.
📌 Izoh: Noto‘g‘ri yoki yetishmayotgan ma’lumotlar noto‘g‘ri bashoratlarga olib kelishi mumkin.
🛠 Asosiy bosqichlar:
🔹 Yo‘qolgan qiymatlarni to‘ldirish
🔹 Chegaradan tashqari qiymatlarni aniqlash va boshqarish (Outliers)
✅ Maslahatlar:
✔️ Matnli ma’lumotlarni raqamli shaklga o‘tkazing (One-Hot Encoding, Label Encoding).
✔️ Ma’lumotlar to‘g‘ri formatda ekanligiga ishonch hosil qiling.
🔹 4. Modelni tanlash va o‘qitish (Model Selection & Training)
✅ Modelni to‘g‘ri tanlash natijaga katta ta’sir qiladi.
📌 Izoh: Muammo tasniflash, regressiya yoki klasterizatsiya ekanligini aniqlash kerak.
🤖 Mashhur ML modellar:
✔️ Chiziqli model (Linear Regression, Logistic Regression)
✔️ Qaror daraxtlari (Decision Trees, Random Forests)
✅ Maslahatlar:
✔️ Overfitting oldini olish uchun kross-validatsiyadan foydalaning.
✔️ Hyperparameter tuning orqali modelni optimallashtiring.
🔹 5. Modelni baholash va optimallashtirish (Model Evaluation & Optimization)
✅ Model ishlashini baholash uchun quyidagi metrikalardan foydalaniladi:
📌 Izoh: Model natijalarining sifati qanday baholanishi kerakligi aniq bo‘lishi lozim.
📊 Asosiy baholash metrikalari:
🔹 Aniqlik (Accuracy), Precision, Recall, F1-score
📌 Modelni optimallashtirish usullari:
✔️ Hyperparameter tuning (GridSearchCV, RandomizedSearchCV)
✔️ Xususiyatlarni optimallashtirish (Feature Engineering & Selection)
🚀 Xulosa
Mashina o‘rganish jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat:
✅ Muammoni aniqlash – Qanday muammo hal qilinishi kerakligini tushunish.
✅ Ma’lumot to‘plash – Model uchun sifatli dataset yaratish.
✅ Ma’lumotlarni tozalash – Ortikcha va noto‘g‘ri ma’lumotlarni olib tashlash.
✅ Modelni o‘qitish – Eng mos modelni tanlash va o‘rgatish.
✅ Modelni baholash va optimallashtirish – Model natijalarini yaxshilash.
📌 Mavzu bo’yicha to’liq ma’lumot: Mavzuni to’liq o’qish
📌 Telegram kanalimizga qo‘shiling va bilimlaringizni oshiring! – @EldorML 📡
🚀 Ushbu Postda Mashina O‘rganishning Ishlash Jarayoni (Machine Learning Lifecycle) bosqichlarini tushuntiramiz!
🔹 1. Muammoni aniqlash (Problem Definition)
✅ Model qaysi muammoni hal qilishi kerakligini tushunish muhimdir.
📌 Izoh: Noto‘g‘ri aniqlangan muammo modelning samarasiz bo‘lishiga olib kelishi mumkin.
🎯 Muammoni to‘g‘ri aniqlash bosqichlari:
🔹 Maqsadni belgilash – Modeldan qanday natijalar kutilayotganini aniqlash.
🔹 Ma’lumotlar manbalarini aniqlash – Model uchun kerakli ma’lumotlarni tanlash.
🔹 Yechim yondashuvlarini tahlil qilish – ML yondashuvi muammoga mos keladimi?
✅ Misollar:
✔️ Bank tizimida firibgarlikni aniqlash
✔️ Tibbiy diagnostika – kasalliklarni sun’iy intellekt yordamida aniqlash
🔹 2. Ma’lumot to‘plash (Data Collection)
✅ Modelning sifatli ishlashi uchun to‘g‘ri tuzilgan dataset zarur.
📌 Izoh: Kam yoki noto‘g‘ri ma’lumot modelning noaniq natija berishiga olib keladi.
📊 Ma’lumot to‘plash usullari:
🔹 Mavjud ma’lumotlardan foydalanish
🔹 Web scraping (BeautifulSoup, Selenium)
🔹 Sensorlar va IoT qurilmalaridan ma’lumot olish
✅ Maslahatlar:
✔️ Ishonchli ma’lumotlardan foydalaning.
✔️ Ma’lumotlarni doimiy yangilang.
🔹 3. Ma’lumotlarni tozalash va oldindan qayta ishlash (Data Cleaning & Preprocessing)
✅ Toza ma’lumotlar model natijalarini sezilarli darajada yaxshilaydi.
📌 Izoh: Noto‘g‘ri yoki yetishmayotgan ma’lumotlar noto‘g‘ri bashoratlarga olib kelishi mumkin.
🛠 Asosiy bosqichlar:
🔹 Yo‘qolgan qiymatlarni to‘ldirish
🔹 Chegaradan tashqari qiymatlarni aniqlash va boshqarish (Outliers)
✅ Maslahatlar:
✔️ Matnli ma’lumotlarni raqamli shaklga o‘tkazing (One-Hot Encoding, Label Encoding).
✔️ Ma’lumotlar to‘g‘ri formatda ekanligiga ishonch hosil qiling.
🔹 4. Modelni tanlash va o‘qitish (Model Selection & Training)
✅ Modelni to‘g‘ri tanlash natijaga katta ta’sir qiladi.
📌 Izoh: Muammo tasniflash, regressiya yoki klasterizatsiya ekanligini aniqlash kerak.
🤖 Mashhur ML modellar:
✔️ Chiziqli model (Linear Regression, Logistic Regression)
✔️ Qaror daraxtlari (Decision Trees, Random Forests)
✅ Maslahatlar:
✔️ Overfitting oldini olish uchun kross-validatsiyadan foydalaning.
✔️ Hyperparameter tuning orqali modelni optimallashtiring.
🔹 5. Modelni baholash va optimallashtirish (Model Evaluation & Optimization)
✅ Model ishlashini baholash uchun quyidagi metrikalardan foydalaniladi:
📌 Izoh: Model natijalarining sifati qanday baholanishi kerakligi aniq bo‘lishi lozim.
📊 Asosiy baholash metrikalari:
🔹 Aniqlik (Accuracy), Precision, Recall, F1-score
📌 Modelni optimallashtirish usullari:
✔️ Hyperparameter tuning (GridSearchCV, RandomizedSearchCV)
✔️ Xususiyatlarni optimallashtirish (Feature Engineering & Selection)
🚀 Xulosa
Mashina o‘rganish jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat:
✅ Muammoni aniqlash – Qanday muammo hal qilinishi kerakligini tushunish.
✅ Ma’lumot to‘plash – Model uchun sifatli dataset yaratish.
✅ Ma’lumotlarni tozalash – Ortikcha va noto‘g‘ri ma’lumotlarni olib tashlash.
✅ Modelni o‘qitish – Eng mos modelni tanlash va o‘rgatish.
✅ Modelni baholash va optimallashtirish – Model natijalarini yaxshilash.
📌 Mavzu bo’yicha to’liq ma’lumot: Mavzuni to’liq o’qish
📌 Telegram kanalimizga qo‘shiling va bilimlaringizni oshiring! – @EldorML 📡