O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI
RAQAMLI TEXNOLOGIYALA VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
QARSHI FILIALI
“KOMPYUTER INJINERINGI” FAKULTETI
3-BOSQICH KI-11-21(S) GURUH TALABASI
Boynazarov Abdulloning
“ Mashinali o’qitishga kirish” FANIDAN
2-Amaliy ishi
Bajardi:
Boynazarov A.
Qabul qildi:
Ochilova A..
QARSHI – 2024
2-AMALIY MASHG’ULOT
Mavzu:
Mashinali o‘qitishda instrumental vositalardan foydalanish.
Python dasturiy muhiti bilan ishlash.
Pythonning mashinali o‘qitish uchun maxsus muhitlari ( Google Collab va
boshqalar) bilan tanishish.
Mashinani o'rganish uchun afzal vositalar - Python–MatLab–R
AI bo'yicha so'rov -javoblar saytlari va Data Science forumi mushtarak
so'rovlar bilan takroriy -takroriy mu’rajat etmoqda. Men ma’lumotlar -fanida
yangiman, qaysi tildi o'rganishim zarur? Mashinada o'rganish uchun eng yaxshi
til qaysi?
Mashinali o’qitish
Machine learning(mashinali o‘qitish) - o‘zi o‘rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti
va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi. Dasturchilar o‘z algoritmlariga xususiy
hollarda umumiy qonuniyatlarni aniqlashni o‘rgatishadi. Natijada, kompyuter, inson
avvaldan ko‘rsatib o‘tgan buyruqlaridan emas, balki, o‘z shaxsiy malakasidan kelib
chiqib qaror qabul qiladi. Bunday o‘qitishning juda ko‘p metodlari data mining'ga oid
bo‘lishi mumkin. Mashinali o‘qitishga birinchi tarifni 1959-yilda amerikalik
informatik Artur Samuel bergan. U sun'iy intellekt elementlariga ega bo‘lgan shashka
o‘yini, dunyoda birinchi o‘zi o‘rganadigan dasturni yaratgan
Hozirgi kun talabalari axborot texnologiyalari bo’yicha zamonaviy dasturlash
tizimlari bilan ishlashni bilishlari davr talabidir.
Bunda dars darayonida foydalaniladigan o’quv, o’quv-uslubiy qo’llanmalarning
mavjud bo’lishi, o’quv jarayoni samaradorligini oshirishga xizmat qiladi.
Kompyuter yordamida matematik, fizik masalalarni yechish uchun ko’pincha
foydalanuvchi biron bir dasturlash tilida dastur tuzishni bilishi talab qilanadi.
MatLab, Python va R kollej o'quvchilariga matematika va statistika asoslarini
o'qitishda muvaffaqiyatli ishlatiladi Bu matumotlarga asoslangan muhitda
ma'lumotlarni katta tahlillar orqali o'rganish juda kuchli, ayniqsa qaror qabul
qilish va bu matumotlarga boy muhitda ma'lumotlarni statistik ishlatish uchun.
MatLab yordamida hisoblash va statistik abi boshlang'ich matematikani o'qitish
uchun foydalanish mumkin.
“Mashinali o’qitishga kirish” fanini ham o’qitishda Matlab asturidan
foydalanish keng imkoniyatlarni ochib beradi. Menyu buyruqlarining vazifalari,
matematik belgilar vositalari bilan ishlash, Matlabda oddiy matеmatik
ifodalarni hisoblash, tеnglamalarni sonli va simvolli yеchish, hosila, integral,
limitlarni hisoblash, grafiklar qurish bo’yicha barcha mavzular misollar bilan
bayon etilgan.
MATLAB
MatLab nafaqat tijorat raqamli hisoblash muhiti, balki dasturlash tili sifatida da
yuqori baholanadi. MatLab xududi o'shanaqa standart kutubxonaga ega, biroq
uning ishlatilishida matricalı algebra va ma'lumotlarni ishlov berish va chizish
uchun katta tarmoq bor. Shu bilan birga, u ilg'or o'quvchi uchun vositalar
kompleksini qamrab oladi, lekin bu foydalanuvchiga qo'shimcha xarajatlarni
keltirib chiqaradi.
MatLab-ning afzalliklari
MatLab-ham ko'plab sodiq foydalanuvchilari bor, ular orasida ko'plab
universitetlar va dastur uchun litsenziya sotib olish uchun byudjetke ega bo'lgan
bir nechta kompaniyalar bor. Ko'plab universitetlarda ishlatilgan bo'lsada,
MatLab dasturlash tilin o'rganishni boshlagan yangi boslovchilar uchun oson
dir, sababi paket sotib olinganda sizga zarur bo'lgan hamma narsalarni qamrab
oladi.
Pythondan foydalanganda sizdan qo'shimcha paketlar o'rnatilishi talab etiladi.
MatLab-ning bitta bo'lagi - bu boshqa dasturlash tillarida hali yaxshi olternativ
bo'lmagan MatLab paketining asosiy bo'lagi bo'lgan Simulink deb nomlangan
tovar.
MatLab ning kamchiliklari
Kamchilik - bu licenziyaning bahosi. Uning juda qimmat foydalanuvchisi har
bitta modulni sotib olishi va uni to'lovi zarur. Kamchilik - bu o'zaro ishga
layoqatlilik kompilyaciya vaqtida yoki MatLab nı boshqa til kodiga aylantirish
juda qiyin. Hamma xatolar bilan shug'ullanish uchun juda qiyin yoki MatLabning teran bilimini talab etadi.
MatLab ga qandaydir tovar ishlab chiqarish taklif etilmaydi. Sababi, MatLab
dastur kabi dasturni o'rnatishni yaratmasdan ( masalan, o'rnatish fayllari va
o'rnatish vaqtida nusxa ko'chiriladigan boshqa bajarilatuǵın fayllar kabi ).
Python dasturlash tili sodda va o’qilishi oddiy bo’lgan dasturlash tili bo’lib u
inglizcha so’zlarni qo’llab quvvatlaydi kalit so’zlar o’rnida shuning uchun bu
boshqacha ko’rinishga ega.
Python Interpretori: Bu tarjimon tomonidan ish vaqtida qayta ishlanganligini va
uni bajarishdan oldin dasturni kompilyatsiya qilishning hojati yo’qligini
bildiradi. Bu PERL va PHP ga o’xshaydi.
Python Interaktiv: Bu siz aslida Python buyrug’ida o’tirib, dasturlarni yozish
uchun to’g’ridan-to’g’ri tarjimon bilan aloqa o’rnatishingiz mumkin degan
ma’noni anglatadi.
Python Ob’ektga Yo’naltirilgan: Python Ob’ektga yo’naltirish uslubini yoki
dasturiy texnikasini qo’llab-quvvatlaydi.
Python Boshlovchilar tili: Python – boshlang’ich dasturchilar uchun ajoyib til
bo’lib, oddiy matnni ishlashdan WWW brauzerlariga o’yinlarga keng
ko’lamdagi ilovalarni ishlab chiqishni qo’llab-quvvatlaydi.
Python — juda mashhur dasturlash tili hisoblanadi. Ushbu dasturlash tili Guido van Rossum tomonidan 1991-yilda
yaratilgan. Rasmiy sayti: python.org Fayl kengaytmalari: .py, .pyc, .pyd, .pyo .pyw, .pyz Quyidagiga nazar soling: Web
Dasturlash: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py Interfeys Dasturlash: tkInter, PyGObject, PyQt, PySide, Kivy,
wxPython Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython Kompyuter Dasturlari: Buildbot, Trac, Roundup Server
Administrator: Ansible, Salt, OpenStack Python dasturlash tilining qo‘llanish sohalari: — veb dasturlar ishlab chiqishda —
dasturiy ta’minotlar ishlab chiqishda — sun’iy intellekt va qurilmalarga dastur ishlab chiqishda — ma’lumotlarni tahlil qilish
va boshqa ko‘plab sohalarda keng foydalaniladi.
Nega aynan Python dasturlash tili? Python turli platformalarda ishlaydi. (Windows, Linux, Mac va h.k) Python ingliz
tiliga o‘xshash oddiy sintaksisga ega. Python dasturlash tili boshqa dasturlash tillariga qaraganda dasturchiga kamroq
kod yozishga imkonini beradi. Python da WEB, Desktop va Mobile dasturlar yaratish imkoniyati mavjud. Python
kutubxonalar anchagina ko‘p! deyarli barcha ishingizni kutubxonalar orqali bajarasiz! Python xotiradan kam joy egallab
ishlash tezlgini ancha yuqori! pypi — Python kutubxonalar sayti! Python dasturlash tilida ishlash uchun sizdan kuchli
kompyuter talab qilinmaydi. Yozgan kodingizni oddiyroq xususiyatlarga ega bo‘lgan kompyuterda ishlatish hattoki
qo‘lingizdagi Android telefoningizda ham ishlatish imkoniyati mavjud. Server uchun juda yaxshi dasturlash tili hisoblanadi.
Hozirgi vaqtda dasturchilar orasida hakkerlar uchun yaratilgan dasturlash tili degan nomni olgan. Google Colab — Google
tomonidan yaratilgan xizmat boʻlib, kompyuteringizga qoʻshimcha dasturlar oʻrnatmasdan Jupyter Notebook orqali
Python kodi bilan ishlash imkonini beradi. Google Colab-da siz turli xil Python kutubxonalaridan foydalanishingiz, fayllarni
yuklashingiz va ishga tushirishingiz, ma'lumotlarni tahlil qilishingiz va brauzerda natijalar olishingiz mumkin. Ushbu xizmat
Python dasturlashni o‘rganayotgan dasturchilar va talabalar uchun ayniqsa foydalidir. Google Colab kimga kerak?
umuman olganda, Big Data bilan ishlaydigan har bir kishi; ma’lumotlar tahlilchilari (uzoq vaqt davomida fayllardagi
ma'lumotlarni saralash, vizualizatsiya qilish yoki naqshlar yaratish); ma’lumotlar olimlari (mashinalarni o‘rganishning
yangi modellarini ishlab chiqish va sinovdan o‘tkazish, prognozlar qilish); 11 ma'lumotlar muhandislari (katta
ma'lumotlarni saqlash uchun dasturiy ta'minot, tizimlarni ishlab chiqish).
“Colaboratory ” Python’da kod bilan ishlash uchun Jupyter daftariga asoslanadi, faqat Google Drive’dagi ma’lumotlar
bazasi bilan, kompyuterda emas. Bu yerda matn, formulalar, rasmlar, HTML belgilari va boshqalarni qo‘llabquvvatlaydigan
bir xil hujayralar mavjud. Ya'ni, siz Python-da dasturlashingiz va keraksiz fayllarni, bir nechta kutubxonalarni yuklab
olmaysiz, mashinani ortiqcha yuklamaysiz va qattiq diskingizdagi bo‘sh joy tugashidan xavotirlanmang. Yagona shart sizda Google hisobiga ega bo‘lishingiz kerak. “Colaboratory ” ning asosiy xususiyati bepul, kuchli GPU va TPU grafik
protsessorlari bo‘lib, ular yordamida siz nafaqat asosiy ma’lumotlar tahlilini, balki mashinani o‘rganish sohasida yanada
murakkab tadqiqotlarni ham amalga oshirishingiz mumkin. CPU hisoblash uchun soatlab ketadigan narsani GPU yoki TPU
bir necha daqiqa va hatto soniyalarda bajara oladi. Siz o‘qiyotgan hujjat statik veb-sahifa emas, balki kod yozish va
bajarish imkonini beruvchi Colab notebook deb nomlangan interaktiv muhitdir. Misol uchun, bu yerda qiymatni
hisoblaydigan, uni o‘zgaruvchida saqlaydigan va natijani chop etadigan qisqa Python skriptiga ega kod katakchasi mavjud:
seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
Yuqoridagi katakchadagi kodni bajarish uchun uni bosish bilan tanlang va keyin kodning chap tomonidagi ijro tugmasini
bosing yoki “Command/Ctrl+Enter” klaviatura yorliqlaridan foydalaning. Kodni tahrirlash uchun katakchani bosing va
tahrirlashni boshlang. Bir yacheykada belgilagan o‘zgaruvchilar keyinchalik boshqa kataklarda ham ishlatilishi mumkin:
seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week 12
Colab noutbuklari bajariladigan kod va boy matnni bitta hujjatda tasvirlar, HTML, LaTeX va boshqalar bilan birlashtirish
imkonini beradi. O‘zingizning Colab noutbuklaringizni yaratganingizda, ular Google Drive hisob qaydnomangizda
saqlanadi. Siz Colab daftarlaringizni hamkasblaringiz yoki doʻstlaringiz bilan osongina baham koʻrishingiz mumkin, bu
ularga daftarlaringiz haqida fikr bildirish yoki hatto ularni tahrirlash imkonini beradi. Qoʻshimcha maʼlumot olish uchun
Colab haqida umumiy maʼlumotga qarang. Yangi Colab daftarini yaratish uchun yuqoridagi Fayl menyusidan yoki quyidagi
havoladan foydalanishingiz mumkin: yangi Colab daftarini yarating. Colab daftarlari Colab tomonidan joylashtirilgan
Jupyter noutbuklaridir. Jupyter loyihasi haqida ko‘proq ma’lumot olish uchun jupyter.org saytiga qarang. Colab yordamida
siz ma'lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya qilish uchun Python kutubxonalarining to‘liq quvvatidan foydalanishingiz
mumkin. Quyidagi kod katakchasi ba'zi tasodifiy ma'lumotlarni yaratish uchun numpy-dan foydalanadi va uni
vizualizatsiya qilish uchun matplotlib-dan foydalanadi. Kodni tahrirlash uchun katakchani bosing va tahrirlashni boshlang.
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization")
plt.show()