Asosiy navigatsiya menyusiga o'tish Asosiy kontentga o'tish Sayt quyi qismiga (futer) o'tish

MASHINAVIY O'QITISH ALGORITMLARIASOSIDA MAKTAB BITIRUVHILARINING YO'NALISHLARINI ANIQLASH MODELI

Tashkilot
Perfect university

Annotatsiya

Ushbu maqolaning maqsadi mashinaviy o‘qitish (machine learning) usullaridan foydalangan
holda maktab o‘quvchilarini fanlardan olgan baholari va softskills ko‘nikmalari bo‘yicha ularning yo‘nalishlarini
aniqlashdir. Maqolada ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya yordamida sigmoid funksiya qurish murakkabliklari
ko‘rib chiqildi hamda o‘quvchilarni 10 yil davomida ta’lim yo’nalishi bo‘yicha tanlangan fanlardan olingan baholari
va ularni turli parametrlari, sabablari hamda o‘quvchining imkoniyatlari raqamlashtirildi. Ushu raqamlar yordamida
trening ma’lumotlar top‘lami tashkil qilindi. Natijada maktab o‘quvchilarini 10 yil davomida o‘qigan fanlari va
ulardan oligan baholarining klassifikatsiyasi ishlab chiqildi. Neyron tarmoq arxitekturalari, modullari, mashinaviy
o‘qitish algoritmlarida eng ko‘p qo‘llanilayotgan aktivlashtirish funksiyalari, o‘qitish usullari hamda chiziqli va
logistik regressiya qurish usullari, kamchiliklari va imkoniyatlari tahlil qilingan. Ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya
uchun gradiyent tusish funksiyasini vektorlangan hisoblash orqali qulaylashtirish yo‘llari o‘rganib chiqildi. Chiziqli
regressiyaning bu turida juda ko‘p o‘zgaruvchilar qatnashganligi uchun vektor hisob-kitoblar ancha qulayli isbotlangan.
Vektor hisoblashlar yordamida gradiyent tushish jarayonlarini parallel hisoblash yo‘llari ham ko‘rib o‘tilgan. Hususan,
trening ma’lumotlar jadvalining ustunlarini qo‘shish, koeffitsiyentlarni transpozitsiyalash - AT, chiziqli funksiyaning
vektorlangan ko‘rinishlari, gradiyent tushish uchun giperparametrlar (o‘rganish darajasi - , qadamlar soni) aniqlab
olindi. 

Kalit so'zlar

ustunlarini qo‘shish, koeffitsiyentlarni transpozitsiyalash - AT, chiziqli funksiyaning vektorlangan ko‘rinishlari, gradiyent tushish uchun giperparametrlar


Adabiyotlar ro'yxati

  1. 1. Zaynidinov H., Nurmurodov J., Qobilov S. Application of Machine Learning Methods for Signal Processing in
  2. Piecewise-Polynomial Bases // Proceedings - 9th IEEE International Conference on Information Technology and Nanotechnology,
  3. ITNT 2023, 2023
  4. 2. Zaynidinov H., Singh M., Tiwary U.S., Singh D. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture
  5. Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 2023, 13741 LNCS, страницы v–vi
  6. 3. Zaynidinov H., Mallayev O. Parallel Algorithm for Calculating the Learning Processes of an Artificial Neural Network
  7. // AIP Conference Proceedingsthis link is disabled, 2022, 2647, 050006 https://doi.org/10.1063/5.0104178
  8. 4. Mallayev O.U. Parallellik paradigmasi asosida tibbiy tasvirlarga raqamli ishlov berishning parallel algoritmi//
  9. Innovation in technology and science education conference. Volume 2 Issue 11. ISSN 2181-371X
  10. 5. Zaynidinov H., Mallayev O., Kuchkarov M. Parallel algorithm for modeling temperature fields using the splines
  11. method // 2021 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference, IEMTRONICS 2021 - Proceedings, 2021,
  12. 9422645
  13. 6. Zaynidinov H., Mallayev O., Nurmurodov J. Parallel Algorithm for Constructing a Cubic Spline on Multi-Core
  14. Processors in a Cluster // 14th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies,
  15. AICT 2020 - Proceedings, 2020, 9368680
  16. 7. Zaynidinov H.N., Mallaev O.U., Anvarjonov B.B. A parallel algorithm for finding the human face in the image // IOP
  17. Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 862(5), 052004
  18. 8. Волчек Ю.А., Шишко О.Н., Спиридонова О.С., Мохорт Т.В. Положение модели искусственной нейронной сети
  19. в медицинских экспертных системах// Juvenis scientia. – 2017. – №. 9.
  20. 9. Zaynidinov, H., Ibragimov, S., Tojiboyev, G., Nurmurodov, J. Efficiency of Parallelization of Haar Fast Transform
  21. Algorithm in Dual-Core Digital Signal Processors // Proceedings of the 8th International Conference on Computer and
  22. Communication Engineering, ICCCE 2021, 2021, страницы 7–12, 9467190
  23. 10. H. Zayniddinov, B. Rakhimov, G. Khalikova, A. Saidov Review and analysis of computer vision algorithms, AIP
  24. Conference Proceedingsthis link is disabled, 2023, 2789, 050022

Yuklab olishlar

Yuklab olish ma’lumotlari hali mavjud emas.

O'xshash maqolalar

Ushbu maqola uchun o'xshashlik bo'yicha kengaytirilgan qidiruvni boshlash ham qilishingiz mumkin.