Eldor’s AI Lab

📢 Support Vector Machine (SVM) – Amaliy Dars! @EldorML 📡 📊 SVM tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: SVM Modeli 📜 Google Colabda ishlash uchun kod 🔗 Kodga havola: Google Colab ⚡ Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📢 2.3.3 Support Vector Machines (SVM) – @EldorML 📡 🚀 Nazorat ostida o'qitish (supervised) algoritmlari orasida eng kuchli va universal klassifikatorlardan biri! SVM – ma'lumotlarni optimal ajratuvchi hyperplane orqali klassifikatsiya va regressiya vazifalarini bajaradigan algoritm. 🔍 SVMning asosiy tushunchalari 🔹 Hyperplane [Hayperpleyn] – Sinflarni ajratib turuvchi chegara chiziq. 🔹 Support Vectors [Sapport Vektors] – Hyperplanega eng yaqin va muhim ma'lumot nuqtalari. 🔹 Margin [Marjin] – Hyperplane va support vectorlar orasidagi masofa. 🔹 Kernel [Kernel] – Chiziqli bo'lmagan ma'lumotlarni yuqori o'lchamli fazoga o'tkazish usuli. 📊 SVM qanday ishlaydi? 1️⃣ Ma'lumotlar to'plami olinadi. 2️⃣ Optimal hyperplane izlanadi. 3️⃣ Marginni maksimal qiladigan chegara chiziq aniqlanadi. 4️⃣ Support vectorlar orqali hyperplane belgilanadi. 5️⃣ Yangi nuqtalar hyperplanega nisbatan klassifikatsiya qilinadi. 🏆 SVM afzalliklari ✅ Yuqori o'lchamli ma'lumotlar bilan samarali ishlaydi ✅ Chiziqli bo'lmagan ma'lumotlarni kernel trick orqali ajrata oladi ✅ Support vectorlardan foydalangani sababli xotira tejamkor ✅ Overfitting muammosiga kamroq duch keladi ⚠️ SVM kamchiliklari ❌ Katta datasetlar uchun sekin ishlaydi ❌ Hyperparameterlarni sozlash murakkab ❌ Chalkash (noisy) ma'lumotlarga ta'sirchan ❌ Interpretatsiyasi murakkab 🧠 Kernel turlari 📌 Linear Kernel – Chiziqli ajratiladigan ma'lumotlar uchun. 📌 RBF Kernel – Doira shaklida ajratiladigan ma'lumotlar uchun. 📌 Polynomial Kernel – Murakkab bog'liqliklarni modellash uchun. 📌 Sigmoid Kernel – Neyron tarmoqlarga o'xshash ishlaydi. 🧪 SVM qo'llanilishi 🏥 Tibbiyot – Saraton va boshqa kasalliklarni aniqlash. 📱 Tasvirni qayta ishlash – Yuzlarni tanish, obyektlarni aniqlash. 💳 Moliya – Kredit firibgarliklarini aniqlash. 📧 NLP – Spam filtrlash va matn tasniflash. 🛠️ Hyperparameter tuning 📌 C parametri – Xatoliklar uchun jarima koeffitsienti. Katta qiymat → qat'iy chegara, kichik qiymat → yumshoq chegara. 📌 Gamma – Kernel funksiyasining ta'sir radiusi. Katta gamma → overfitting xavfi, kichik gamma → underfitting xavfi. 🧐 Maslahat: GridSearchCV orqali eng optimal C va gamma qiymatlarini tanlang! 📌 Mavzu bo'yicha to'liq ma'lumot: Maqolani to'liq o'qish 👉 @EldorML

📢 Decision Tree – Amaliy Dars! 🎥 @EldorML 📡 📊 Decision Tree tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Decision Tree Modeli 📜 Google Colabda ishlash uchun kod 🔗 Kodga havola: Google Colab ⚡ Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📌 [Tavsiya] ML turlari - @EldorML

📌 [Tavsiya] Google bilan Generativ AI bo‘yicha 5 kunlik bepul intensiv kurs! 📅 31-mart – 4-aprel 🔗 Ro‘yxatdan o‘tish: Havola O‘tgan yili 140,000+ dasturchi qatnashgan GenAI Intensive kursi yangilangan mazmun, yangi spikerlar va Kaggle capstone loyihasi bilan qaytmoqda! 💡 Kurs davomida: 📚 Kunlik topshiriqlar – maqolalar, podkastlar, kod laboratoriyalari 💬 Discord muhokamalari – Google ekspertlari bilan savol-javob 🎥 Jonli seminarlar va AMAlar (Ask Me Anything) – Kagglening YouTube kanalida 🏆 Capstone loyihasi – Kaggle sertifikati va eksklyuziv sovg‘alar yutish imkoniyati! 📌 Kurs dasturi: 📌 LLM asoslari & Prompt Engineering 📌 Embedding va vektor bazalar 📌 Generativ AI agentlari 📌 Maxsus LLMlar 📌 Generativ AI uchun MLOps Barchasi mutlaqo bepul! P.S: Kurs ingliz tilida. @EldorML

📢 2.3.2 Decision Trees (Qaror Daraxtlari)– @EldorML 📡 🚀 Mashina o‘rganishda eng intuitiv va kuchli klassifikatorlardan biri! Decision Tree – klassifikatsiya va regressiya vazifalarida ishlatiladigan kuchli model bo‘lib, qarorlarni daraxt shaklida ajratish orqali qabul qiladi. 🌳 Decision Treening tuzilishi 🔹 Root Node – Daraxtning boshlang‘ich qismi, bu yerda asosiy ajratish amalga oshiriladi. 🔹 Internal Nodes – Qaror qilish jarayonida oraliq qarorlar qabul qilinadi. 🔹 Branches – Internal Nodes orqali ma'lumotlarni ajratish yo‘nalishlari 🔹 Leaf Nodes – Yakuniy natijalar (klassifikatsiya yoki regressiya qiymati). 🏆 Decision Tree afzalliklari ✅ Tushunarli va vizualizatsiya qilish oson ✅ Kategorik va sonli ma’lumotlar bilan ishlay oladi ✅ Ma’lumotlarga minimal ishlov berish talab qiladi ✅ Muvozanatsiz va aralash ma’lumotlar bilan ham ishlay oladi ⚠️ Decision Tree kamchiliklari ❌ Ortiqcha moslashish (Overfitting) xavfi yuqori ❌ Ma’lumotlardagi ozgina o‘zgarishlar daraxt tuzilishini keskin o‘zgartirishi mumkin ❌ Optimal decision tree tuzilishini tanlash qiyin 🔄 Decision Tree qanday ishlaydi? 1️⃣ Ma’lumotlar to‘plami olinadi. 2️⃣ Root Node orqali boshlang‘ich ajratish amalga oshiriladi. 3️⃣ Eng yaxshi xususiyat tanlanadi. 4️⃣ Ma’lumotlar bo‘linadi va keyingi qismlarga o‘tadi. 5️⃣ Yakuniy qarorlar Leaf Nodes da aniqlanadi. 📊 Xususiyat tanlash mezonlari 📌 Entropiya va Axborot yutug‘i (Entropy & Information Gain) – Noaniqlikni kamaytiruvchi xususiyatlar tanlanadi. 📌 Gini Indeksi (Gini Index) – Sinflarni eng yaxshi ajratuvchi xususiyat aniqlanadi. 📌 Chi-kvadrat testi (Chi-Square Test) – Statistik tahlil orqali eng muhim xususiyatlar tanlanadi. 🧐 Misol: 💡 Savol: Yomg‘ir yog‘yaptimi? 🔹 Ha → Soyabon oling! ☂️ 🔹 Yo‘q → Soyabon kerak emas! 😎 🏗 Decision Treening amaliy qo‘llanilishi 🏦 Bank sektori – Kredit ajratish yoki firibgarlikni aniqlash uchun. 🏥 Tibbiyot – Kasallik diagnostikasi va davolash rejalari. 📊 Marketing – Mijoz segmentatsiyasi va reklama strategiyalari. 📌 Mavzu bo‘yicha to‘liq ma’lumot: Maqolani to‘liq o‘qish 👉 @EldorML

📢 Logistik Regressiya Modeli (Logistic Regressions) – Amaliy Dars! 🎥 @EldorML 📡 📊 Logistik Regressiya Modeli (Logistic Regressions) tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Logistik Regressiya Modeli 📜 Google Colabda ishlash uchun kod va ma’lumotlar to’plami (dataset) 🔗 Kodga havola: Google Colab 📊 Dataset keyingi postda alohida yuklangan! ⚡ Colabga datasetni yuklab, kodni bajaring! Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📢 2.3.1 Logistik Regressiya (Logistic Regression) – @EldorML 📡 🚀 Klassifikatsiya muammolarini hal qiluvchi statistik model! Logistik regressiya — bu ma'lumotlarni kategoriyalarga ajratuvchi model bo'lib, tibbiyot, marketing va boshqa ko'plab sohalarda qo'llaniladi. 📌 Logistik regressiyaning turlari: 1️⃣ Binary Logistic Regression (Ikkilik) – Natija faqat 2 kategoriya (ha/yo'q, 0/1) 2️⃣ Multinomial Logistic Regression (Ko'p nominativ) – 3+ kategoriyalar ("qizil", "ko'k", "yashil") 3️⃣ Ordinal Logistic Regression (Tartiblangan) – Tartibli kategoriyalar ("kam", "o'rta", "yuqori") 📊 Ishlash prinsipi: Model sigmoid funksiya yordamida chiziqli natijani 0-1 oralig'idagi ehtimollikka aylantiradi - Agar natija > 0.5 bo'lsa → 1-kategoriya - Agar natija < 0.5 bo'lsa → 0-kategoriya 💡 Misol: Mijozning kredit to'lay olish qobiliyatini baholash (to'lay oladi/to'lay olmaydi) ⚠️ Logistik regressiyada MSE o‘rniga kross-entropiya jarima funksiya sifatida ishlatiladi. 📌 Nega MSE emas, Kross-entropiya ishlatiladi? 🔴 Yo‘qoluvchi gradiyent muammosi – MSE bilan sigmoid funksiyada katta musbat yoki kichik manfiy qiymatlarda gradiyent nolga yaqinlashib, modelning o‘rganishi sekinlashadi yoki to‘xtaydi. 🔴 MSE optimallashtirishni qiyinlashtiradi – MSE ba’zan modelni noto‘g‘ri yo‘lga boshlaydi, chunki u bir nechta past qiymatli nuqtalarga ega bo‘lib, model eng yaxshisini topish o‘rniga shu joylarda to‘xtab qolishi mumkin. ✅ Kross-entropiya (cross-entropy) afzalliklari: - Noto'g'ri bashoratlarni keskin jazolaydi - Gradient Descent samarali ishlaydi - Ehtimollik modeli uchun statistik jihatdan to'g'ri 📌 Logistik regressiya afzalliklari: ✅ Soddaligi – Oson tushuniladi va tez ishlaydi ✅ Izohliligi – Model natijalarini tushuntirish oson ✅ O'zgaruvchilar ta'sirini aniqlay olish – Koeffitsiyentlarni tahlil qilish orqali 📌 Mavzu bo'yicha to'liq ma'lumot: Mavzuni to'liq o'qish @EldorML

📢 Ilg’or Regressiya Modellari (Advanced Regressions) – Amaliy Dars! 🎥 @EldorML 📡 📊 Ilg’or Regressiya Modellari (Advanced Regressions) tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Ilg’or Regressiya Modellari 📜 Google Colabda ishlash uchun kod va ma’lumotlar to’plami (dataset) 🔗 Kodga havola: Google Colab 📊 Dataset keyingi postda alohida yuklangan! ⚡ Colabga datasetni yuklab, kodni bajaring! Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📢 2.2.2 Ilg‘or Regressiya Modellari: Ridge, Lasso va Elastic Net – @EldorML 📡 🚀 Chiziqli regressiyaning takomillashtirilgan usullari Chiziqli regressiya murakkab ma'lumotlar bilan ishlaganda overfitting yoki multikollinearlik (Multicollinearity) muammolariga duch kelishi mumkin. Bunday holatlarda Ridge, Lasso va Elastic Net regressiya usullari yordam beradi! 📌 Oddiy Linear Regression yetarli emasmi? 🔴 Overfitting – Model haddan tashqari moslashib, yangi ma’lumotlarga noto‘g‘ri bashorat qiladi. 🔴 Multikollinearlik (Multicollinearity) – Xususiyatlar bir-biriga juda bog‘liq bo‘lsa, regressiya natijalari beqaror bo‘lib qoladi. 💡 Misol: Agar uy maydoni 🏠 va xona soni 🏘 kuchli bog‘liq bo‘lsa, model beqaror natijalar berishi mumkin! 📌Ridge, Lasso va Elastic Net regressiyalari Bu usullar koeffitsiyentlarni (m) muvozanatlashtirish va modelning barqarorligini oshirish uchun ishlatiladi. ✅ Ridge Regression (L2 penalty) – Katta koeffitsiyentlarni kichikroq qiymatlarga tortadi, overfittingni kamaytiradi, lekin barcha xususiyatlarni saqlaydi. ✅ Lasso Regression (L1 penalty) – Ba'zi xususiyatlarni butunlay nolga tushiradi va keraksiz xususiyatlarni avtomatik chiqarib tashlaydi . ✅ Elastic Net (L1 + L2 penalty) – Ridge va Lasso kombinatsiyasi, muvozanatlangan regressiya modeli yaratadi . 📊 Qanday ishlaydi? 1️⃣ Ridge – Model barqaror bo‘lishi uchun koeffitsiyentlarni kichikroq qiymatlarga tortadi. 2️⃣ Lasso – Keraksiz xususiyatlarni avtomatik tanlab, ularni modeldan chiqarib tashlaydi. 3️⃣ Elastic Net – Ikki usulning kombinatsiyasi, multikollinearlikni kamaytirib, eng muhim xususiyatlarni ajratib beradi. 💡 Hayotda qo‘llanilishi: 🏡 Uy narxi bashorati – Keraksiz xususiyatlarni chiqarish va modelni barqarorlashtirish. 📊 Moliyaviy tahlillar – Investorlar uchun muhim bo‘lgan omillarni ajratib olish. ⚕️ Tibbiy diagnostika – Keraksiz tibbiy testlarni aniqlash va modelni soddalashtirish. 📌 Mavzu bo‘yicha to‘liq ma’lumot: Mavzuni to‘liq o‘qish @EldorML

📢 Ko’p O’zgaruvchili Regressiya (Multiple Linear Regression) – Amaliy Dars! 🎥 @EldorML 📡 📊 Ko’p o’zgaruvchili regressiya (Multiple Linear Regression) tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Ko’p O’zgaruvchili Regressiya 📜 Google Colabda ishlash uchun kod va ma’lumotlar to’plami (dataset) 🔗 Kodga havola: Google Colab 📊 Dataset yuqoridagi postda alohida yuklangan! ⚡ Colabga datasetni yuklab, kodni bajaring! Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 @EldorML

📢 2.2.1 Chiziqli Regressiya (Linear Regression) va Gradient Descent – Amaliy Dars! 🎥 @EldorML 📡 📊 Chiziqli regressiya (Linear Regression) va Gradient Descent tushunchalarini Python kodi bilan o‘rganamiz! 📌 Nazariy tushuntirishni o‘tgan postlarda ko‘rib chiqdik, endi Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 🚀 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Chiziqli Regressiya – Gradient Descent 📜 Google Colabda ishlash uchun kod va ma’lumotlar to’plami (dataset) 🔗 Kodga havola: Google Colab 📊 Dataset pastda alohida yuklangan! ⚡ Colabga datasetni yuklab, kodni bajaring! Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 @EldorML

📌 [Tavsiya] ChatGPT qanday ishlaydi? Ko‘p odamlar sun’iy intellekt qanday ishlashini bilishni xohlashadi, lekin bu jarayon murakkab va texnik ko‘rinishi mumkin. Endi esa, GPT modelining ishlashini interaktiv tarzda ko‘rish imkoniyati bor! 👉 Ushbu vizualizatsiya orqali so‘zlar qanday tanlanishi, e’tibor mexanizmi (attention mechanism) va transformer tarmog‘i (transformer network) qanday ishlashini oddiy va tushunarli tarzda o‘rganishingiz mumkin. 🔗 Havola: bbycroft.net/llm @EldorML

📢 2.2.1 Chiziqli Regressiya va Gradient Descent – @EldorML 📡 📊 Chiziqli Regressiya (Linear Regression) Chiziqli regressiya mustaqil (X) va mustaqil bo’lmagan (Y) o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘liqlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Kundalik hayotda quyidagi muammolarni hal qilishda yordam beradi: 🏡 Uy narxlarini bashorat qilish – Maydon, joylashuv va xonalar soniga asoslangan prognoz. 📈 Moliyaviy tahlillar – Sotuvlar hajmi va bozor trendlarini oldindan aytish. 📊 Iqtisodiy prognozlar – Inflyatsiya va o‘sish ko‘rsatkichlarini tahlil qilish. 📌 Chiziqli Regressiya Tenglamasi: ➤ Y = b + mX Y (natija/mustaqil bo’lmagan o'zgaruvchi) – Bashorat qilinadigan qiymat (uy narxi, daromad va h.k.) 📉 X (mustaqil o‘zgaruvchi) – Modelga beriladigan ma’lumot (uy maydoni, mijozlar soni va h.k.) 📊 b (boshlang‘ich qiymat) – X = 0 bo‘lganda Y ning qiymati. m (o‘zgarish darajasi) – X oshganida Y qanchaga o‘zgarishini bildiradi. Agar xususiyat (mustaqil o’zgaruvchi) birdan ortiq bo‘lsa: ➤ Y = b + m₁X₁ + m₂X₂ + … + mₙXₙ Bu Multiple Linear Regression deyiladi. 🔢 🚀 Gradient Descent – Modelni Optimallashtirish Gradient Descent algoritmi – xatolikni minimallashtirish orqali mos chiziqni topishga yordam beradi! 🛠 Qanday ishlaydi? 1️⃣ Dastlabki qiymatlar tasodifiy tanlanadi. 2️⃣ Xatolik hisoblanadi – Bashorat noto‘g‘ri bo‘lsa, xato katta bo‘ladi. 3️⃣ Gradientlar aniqlanadi – Model parametrlarini qanday o‘zgartirish kerakligi hisoblanadi. 4️⃣ Parametrlar yangilanadi (m va b) – Har qadamda xatolik kamayib boradi. 5️⃣ Takroriy o‘rganish (iterations) – Model optimal natijaga erishguncha davom etadi! 🔄 📌 Natija? Model ma’lumotlarga mos keladigan eng yaxshi regressiya chizig‘ini yaratadi! 🎯 🔍 Xulosa ✅ Chiziqli regressiya – ma’lumotlar orasidagi bog‘liqlikni aniqlash va bashorat qilish uchun ishlatiladi. ✅ Gradient Descent – modelni doimiy ravishda yaxshilash va optimal natijalarga erishish uchun ishlaydi. ✅ Bu algoritmlar ML asoslarini tushunish uchun muhim! 🎥 Keyingi tushuntirish video ko’rinishda bo’ladi, ya’ni chiziqli regressiya algoritmini Python yordamida yasaymiz! P.S: Agar postlarning biror qismini tushunish qiyin bo’lsa, kommentda yozib qoldiring👇. Hammaga tushunarli holatda o’zgartiraman. Rahmat! 📌 Mavzu bo’yicha to’liq ma’lumot: Mavzuni to’liq o’qish @EldorML

📌 [Tavsiya] Matematika va sun’iy intellekt haqida chuqurroq tushunishga yordam beruvchi ajoyib YouTube kanal – 3Blue1Brown! 🔗 Youtube kanal: 3Blue1Brown 🎥 Bu kanalda algebra, geometriya, sun’iy intellekt va boshqa murakkab mavzularni intuitiv va qiziqarli vizual tarzda tushuntirib beradigan videolar bor. 🚀 Bu kanal menga murakkab tushunchalarni osonroq tushunishda yordam berib kelmoqda. Siz ham tomosha qilib, matematik bilimlaringizni yanada mustahkamlashingiz mumkin! Video kontentlar yuqori sifatda ishlangan. P.S: Videolar Youtube kanalda ingliz tilida chiqqani uchun, ingliz tilini biladiganlarga tavsiya qilaman. @EldorML

🔍 Mashhur Sun’iy Intellekt Modellarining Taqqoslanishi – @EldorML 📡 Dasturiy ta’minot ishlab chiqishda GPT-4, Claude, Mistral va DeepSeek modellarini sinab ko‘rgandim. Ularning samaradorligini aniqlash uchun turli funksiyalar bo‘yicha baholab ko’rdim. Sizlarga ham foydali bo’ladi degan umiddaman. NOTE: Bu taqqoslash kod yozish va koddagi xatoliklarni tuzatish bo’yicha amalga oshirilgan. 📊 Xulosa 🏆 Mistral – Eng samarali model: yuqori aniqlik va tezkor ishlaydi. 🚀 GPT-4o – Yaxshi natija, lekin murakkab funksiyalarda qiyinchiliklar mavjud. 🔍 Claude 3.5 – Tuzilgan javoblar yaxshi, lekin to‘liq funksiyalar uchun qo’shimcha so’rovlar (prompt) talab etiladi. ❌ DeepSeek V3 – Ko‘p xatolik va past kod sifati sababli eng ishonchsiz deb topildi. 💡 Tavsiya: Kodga alaoqador bo’lgan murakkab vazifalar uchun Mistral yoki GPT-4odan foydalanish eng yaxshi tanlov. P.S: Bu taqqoslash 1 hafta vaqt davomida amalga oshirildi. @EldorML

Assalom alaykum, hammaga! 😊 Ajoyib yangilik bilan bo‘lishmoqchiman — kanalim haqida ilk salbiy izohlarni oldim (umrimda birinchi bor 😁)! Bu aslida yaxshi belgi, chunki postlarimga qiziqish ortib bormoqda. ✨ Bilmaganlar uchun: Men ChatGPTdan postlarimni yaxshilash va vaqtni tejash uchun foydalanaman — u aynan shu maqsadda yaratilgan yordamchi! ⏳ Tarjimalarim (masalan, Mashina o‘rganishi — Machine Learning) inglizchaga yaqin qilingan. Bu kelajakda ingliz tilidagi maqolalar yoki darslarni o‘qishni osonlashtirish uchun o’ylab qilingan tanlov. 📚Misol uchun: Classification → Klassifikatsiya (Tasniflash emas) Machine Learning → Mashina o‘rganishi (Mashina ta’limi yoki o‘qitish emas) Bu kanal bilimlarimni sizlar bilan baham ko‘rish uchun ochilgan. Fikr va takliflaringiz bo‘lsa, izohlarda qoldiring — postlarni talablaringizga moslab o’zgartirib yaxshilab boraman! Rahmat! 🙏