Signallar va tasvirlarni qayta ishlashda mashinali o‘rganish va bilimlarni ajratib olish

Abstract

Machine Learning (ML) va Knowledge Extraction (KE) sohalari katta ma’lumotlardan foydali bilim chiqarishda muhim rol o‘ynaydi. ML algoritmlari ma’lumotlarni tahlil qilish, naqshlarni aniqlash va prognozlar yaratishda yordam beradi, KE esa ushbu ma’lumotlardan tizimli va tushunarli bilim olish jarayonini ta’minlaydi. MAKE (Machine Learning and Knowledge Extraction) integratsiyasi orqali matn, sensor ma’lumotlari va boshqa murakkab ma’lumot manbalaridan avtomatik tarzda bilim chiqarish mumkin. Shu jarayonda pattern mining, clustering, NLP va boshqa ML usullari keng qo‘llaniladi. Maqolada MAKE jarayonining asosiy tamoyillari, qo‘llaniladigan algoritmlar, qiyinchiliklar va kelajakdagi istiqbollari ko‘rib chiqilgan. Natijada, ML va KE ning birlashuvi ma’lumotlardan tezkor va samarali bilim olish imkonini berib, ilmiy tadqiqotlar va real hayotdagi ilovalarda yangi imkoniyatlar yaratadi.

Kalit so'zlar: Mashinali o‘rganish (ML), Bilimlarni ajratib olish (KE), MAKE, Ma’lumotlarni tahlil qilish, Naqshlarni aniqlash (Pattern Mining), Guruhlash (Clustering), Assotsiativ qoidalar, Matnlarni tahlil qilish (Text Mining), Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), Semantik tahlil, Nazoratli o‘rganish (Supervised Learning), Nazoratsiz o‘rganish (UnsupervisedLearning).