ββπ #foydali #AI #ML #DL
AI (Artificial Intelligence) sohasiga yangi kirib kelgan o'rganuvchida doim uchraydigan bir savol bor: Artificial Intelligence, Machine Learning va Deep Learning lar orasida nima farq borβ π§
π Ushbu savolga quyidagi rasmdan javob topish mumkin ya'ni AI bu butun bir soha bo'lsa u o'z ichiga ML ni oladi va ML ham o'z navbatida NN (Neural networks - Neuronlar tizimi) ni o'z ichiga olsa NN esa DL ni o'z ichiga oladi. Ammo ko'p ML mutaxassislari NN va DL ni birga qo'shib DL deb hisoblaydilar bu ham albatda to'gri.
π Farqlari: ishlatiladigan modellarga qarab farqlanadi. Ko'rib turganingizdek Har bir soha o'z ichiga ko'plab modellarni oladi. Ammo bularni farqlamasdan umumiy AI deb atash maqsadga muvofiqroq bo'ladi. ππ
βSiz qaysi modellardan ko'proq foydalanasiz?
Join us π Telegram | Youtube
AI (Artificial Intelligence) sohasiga yangi kirib kelgan o'rganuvchida doim uchraydigan bir savol bor: Artificial Intelligence, Machine Learning va Deep Learning lar orasida nima farq borβ π§
π Ushbu savolga quyidagi rasmdan javob topish mumkin ya'ni AI bu butun bir soha bo'lsa u o'z ichiga ML ni oladi va ML ham o'z navbatida NN (Neural networks - Neuronlar tizimi) ni o'z ichiga olsa NN esa DL ni o'z ichiga oladi. Ammo ko'p ML mutaxassislari NN va DL ni birga qo'shib DL deb hisoblaydilar bu ham albatda to'gri.
π Farqlari: ishlatiladigan modellarga qarab farqlanadi. Ko'rib turganingizdek Har bir soha o'z ichiga ko'plab modellarni oladi. Ammo bularni farqlamasdan umumiy AI deb atash maqsadga muvofiqroq bo'ladi. ππ
βSiz qaysi modellardan ko'proq foydalanasiz?
Join us π Telegram | Youtube
π₯7π2π1
ββπ #ml #DL #AI
ML algoritmlari asosan 4 turga bo'linadi. Bular Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning va Recommender System. Bulardan, bugungi kunda eng ko'p ishlatilariganlari birinchi uchligi.
MLning bu turlari ham o'z navbatida turli xil masalalarni ko'rib chiqadi. Masalan:
πSupervised Learning: Regression va Classification masalalarini o'rganadi.
πUnsupervised Learning: Clustering masalalarini o'rganadi.
πReinforcement Learning: Decision-Making (Qaror qabul qilish) masalarini o'rganadi.
πRecommender System: Personalized Recommendation problems (shaxsiy tavsiyalar muammosi π)
Quyidagi rasmda grafik ko'rinishda tasvirlangan. π
Telegram | Youtube
ML algoritmlari asosan 4 turga bo'linadi. Bular Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning va Recommender System. Bulardan, bugungi kunda eng ko'p ishlatilariganlari birinchi uchligi.
MLning bu turlari ham o'z navbatida turli xil masalalarni ko'rib chiqadi. Masalan:
πSupervised Learning: Regression va Classification masalalarini o'rganadi.
πUnsupervised Learning: Clustering masalalarini o'rganadi.
πReinforcement Learning: Decision-Making (Qaror qabul qilish) masalarini o'rganadi.
πRecommender System: Personalized Recommendation problems (shaxsiy tavsiyalar muammosi π)
Quyidagi rasmda grafik ko'rinishda tasvirlangan. π
Telegram | Youtube
π7
#video_darslik #ML_darslari
π Qadrlilar Youtubedagi kanalimizga Machine Learningga bag'shlangan video darslarimizning navbatdagisini joyladik.
Qiziqqanlar ko'rsa bo'ladi va fikr mulohazalaringizni bildirsangizlar bu men uchun foydali bo'lar edi (o'zimni ustimda ishlashim uchun).
Ko'rish uchun link: https://www.youtube.com/watch?v=eRxxn3T5KHc
Tashrif buyuring π Telegram | Youtube
π Qadrlilar Youtubedagi kanalimizga Machine Learningga bag'shlangan video darslarimizning navbatdagisini joyladik.
Qiziqqanlar ko'rsa bo'ladi va fikr mulohazalaringizni bildirsangizlar bu men uchun foydali bo'lar edi (o'zimni ustimda ishlashim uchun).
Ko'rish uchun link: https://www.youtube.com/watch?v=eRxxn3T5KHc
Tashrif buyuring π Telegram | Youtube
YouTube
3.4 Linear Regression with one feature| Xulosa | ML darslari (O'zbek tilida)
Ushbu videoda "Linear Regression model" ni bir xususiyatli datalar uchun bag'ishlangan darslariga qisqacha xulosa qilindi.
Bizni telegramda kuzatib boring
Telegram: https://t.me/machine_learning_lab
Bizni telegramda kuzatib boring
Telegram: https://t.me/machine_learning_lab
π7π2π€1
#ML_darslari
βοΈHurmatli channel a'zolari youtubedadi Machine Learning deb nomlangan darslarimizni navbatdagisi chiqdi.
βοΈ Uchbu videoda Chiziqli algebrani Matritsalar va Vectorlar bo'limi haqida qisqacha ma'lumot berdik va matritsalar va vektorlar ustida ayrim matematik amallarni bajarishni o'rgandik.
πBu video asosan ML uchun boshlang'ich bilimlari bo'lmagan tolibi ilimlarga mos keladi.
π Videoga havola
Tashrif buyuring π Telegram | Youtube
βοΈHurmatli channel a'zolari youtubedadi Machine Learning deb nomlangan darslarimizni navbatdagisi chiqdi.
βοΈ Uchbu videoda Chiziqli algebrani Matritsalar va Vectorlar bo'limi haqida qisqacha ma'lumot berdik va matritsalar va vektorlar ustida ayrim matematik amallarni bajarishni o'rgandik.
πBu video asosan ML uchun boshlang'ich bilimlari bo'lmagan tolibi ilimlarga mos keladi.
π Videoga havola
Tashrif buyuring π Telegram | Youtube
YouTube
4.1 Linear Algebra Matrix and Vectors ustida amallar | Machine Learning darslari
Usbu vido darsda Chiziqli Algebra ning matritsa va vectorlar bo'limiga oid ma'lumotlar berdik va ular ustida matematik amallarni ko'rib chiqdik.
Bizni telegramga ham kuzatib boring: https://t.me/machine_learning_lab
Bizni telegramga ham kuzatib boring: https://t.me/machine_learning_lab
π10π2
#ML_darslari #youtube
Qadri baland qadrdonlar! Youtubedagi kanalimizda ML online darslarining navbatdagisi chiqdi. Vaqtingiz bo'lganida ko'rib qo'ysangiz manfaatli bo'ladi Insha Alloh.
@machine_learning_lab
Qadri baland qadrdonlar! Youtubedagi kanalimizda ML online darslarining navbatdagisi chiqdi. Vaqtingiz bo'lganida ko'rib qo'ysangiz manfaatli bo'ladi Insha Alloh.
@machine_learning_lab
YouTube
4.2 Linear Algebra Matrix and Vectors ustida amallar | Machine Learning darslari
Usbu vido darsda Chiziqli Algebra ning matritsa va vectorlar bo'limiga oid ma'lumotlar berdik va ular ustida matematik amallarni ko'rib chiqdik.
*Xatolik: Videoning 10:33 daqiqasidan boshlangan slide da B12 = A21 = 0 bo'lishi kerak videoda 2 soni ko'rsatilgan.β¦
*Xatolik: Videoning 10:33 daqiqasidan boshlangan slide da B12 = A21 = 0 bo'lishi kerak videoda 2 soni ko'rsatilgan.β¦
π8π₯3
#reading_book #ML
Koreadagi universitetlarda tahsil oladigan magistratura va phd bosqichi talabalari asosan laboratoriyalarda ilmiy izlanish olib boradilar! Buni juda zoβr tarafi borki ilmiy izlanish uchun kerak boβladigan barcha narsalar toβliq laboratoriya hisobidan qoplab beriladi!
Oβtgan haftada ilmiy rahbarim soβrab qoldi: agar biror kitob kerak boβlsa ayt deb! Menga bu βmoydekβ yoqib tushdi va yuqorida rasmdagi kitobni aytdim!
Bugun tushlikdan kelsam stolim ustida aytgan kitobim turibdi. Qoyil!
Biz qachon rivojlanamiz qachonki ilmga mana shunday yondashuv va moddiy qoβllab quvvatlov boβlsa! Boshqa yoβl bilan imkonsiz!
Narxi: 131k won edi taxminan 100$
@machine_learning_lab
Koreadagi universitetlarda tahsil oladigan magistratura va phd bosqichi talabalari asosan laboratoriyalarda ilmiy izlanish olib boradilar! Buni juda zoβr tarafi borki ilmiy izlanish uchun kerak boβladigan barcha narsalar toβliq laboratoriya hisobidan qoplab beriladi!
Oβtgan haftada ilmiy rahbarim soβrab qoldi: agar biror kitob kerak boβlsa ayt deb! Menga bu βmoydekβ yoqib tushdi va yuqorida rasmdagi kitobni aytdim!
Bugun tushlikdan kelsam stolim ustida aytgan kitobim turibdi. Qoyil!
Biz qachon rivojlanamiz qachonki ilmga mana shunday yondashuv va moddiy qoβllab quvvatlov boβlsa! Boshqa yoβl bilan imkonsiz!
@machine_learning_lab
π12β€4π2