Machine Learning Lab.

​​📗 #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: 👉Supervised Learning: Regression va Classification masalalarini o'rganadi. 👉Unsupervised Learning: Clustering masalalarini o'rganadi. 👉Reinforcement Learning: Decision-Making (Qaror qabul qilish) masalarini o'rganadi. 👉Recommender System: Personalized Recommendation problems (shaxsiy tavsiyalar muammosi 😊) Quyidagi rasmda grafik ko'rinishda tasvirlangan. 👇 Telegram | Youtube

​​👨‍💻 #project #loyiha Segment Anything Segment Anything Model (SAM) nuqtalar yoki qutilar kabi kirish so'rovlaridan yuqori sifatli ob'ekt niqoblarini (masks) yasab beradi va undan tasvirdagi barcha ob'ektlar uchun niqoblar yaratish uchun foydalanish mumkin. Ushbu loyiha MetaAI tomonidan ishlab chiqilgan. Quyidagi linklardan loyiha haqida batafsil ma’lumot olishingiz mumkin! Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything Loyiha: https://segment-anything.com/ Maqola: https://arxiv.org/abs/2304.02643v1 Dataset: https://segment-anything.com/dataset/index.html Telegram | Youtube

​​📚 #foydali #Ai #ml #DL ML va Data Science engineerlari bilishi kerak bo'lga top-20 🔝 websitelar ro'yhati quyidagi rasmda keltirilgan. Siz ushbu websitelarda bilmingizni mustahkamlashingiz mumkin. Telegram | Youtube

​​📚 #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 bor❓ 🧐 👉 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. 🆚 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. 😊😎 ❓Siz qaysi modellardan ko'proq foydalanasiz? Join us 🔗 Telegram | Youtube

​​Kaggle platformasi 2010-yilda Google kampaniyasi tomonidan asos solingan. Bu platforma asosan Data scientist va Machine Learning sohasidagi engineerlar va o'rganuvchilar uchun online comunity (jamoa). Kaggle Python dasturlash tiliga asoslangan va juda ko'plab asosiy kutubxonalar tayyor holda o'rnatilgan (ML bilan bog'liq kutubxonalar) web-based muhit. 2021 - yilgi ma'lumotga ko'ra 8 mln dan ortiq foydalanuvchi platformadan ro'yhatdan o'tgan. Kaggle bepul datasetlar (malumotlar bazasi) taklif qiladi va foydalanuvchilar bu datasetlardan foydalanib bilimlarini oshirishlari mumkin. Barcha turdagi datasetlarni topish mumkin. Kaggle o'z foydalanuvchilariga jamiyatdagi muhim muammolarni ML dan foydalanib yechim topishda doimiy musobaqalar (competitions) taklif qilib boradi. Bu o'z o'rnida ikki tarafga ham ma'nfatli. Sababi bu musobaqalarda g'oliblarga juda katta miqdorda pullar qo'yiladi. Masalan ushbu musobaqaga $1 mln pul mukofoti qo'yilgan. P/s: Agar siz ML (Data Science) ga qiziqsangiz va Kaggle platformasida ro'yhatdan o'tmagan bo'lsangiz tezda "otni qamchilash" kerak deb hisoblayman Telegram | Youtube

​​Machine Learning (ML) yoki Deep Learning (DL) modellari bilan ishlaganda ularni to'gri o'qitish (train qilish) va ma'lumotlarni to'g'ri tahlil qilib modelllarga yuborish juda muhim ro'l o'ynaydi. Sababi siz rivojlantirgan model siz qanday o'qitgan bo'lsangiz shunday ishlaydi. Qisqa qilib aytganda Suniy idrok modellari qanday ishlashi quyidagi videoda hazilomus qilib tushuntirib berilgan. Telegram | Youtube

​​📚 #foydali Python dasturlsh tili ITning ko’p sohalarida qo’llaniladi. Masalan: 👉 Machine Learning 👉 Web dasturlash 👉 Game development (o’yinlar yaratish) 👉 Avtomatlashtirish (Automation Testing) 👉 Rasmlar bilan ishlash (Image Processing) 👉 Web qurish (Web scraping) Albatda, bu sohalar maxsus kutubxonalar va framework lar talab qiladi. Quyidagi rasmda esa har bir sohaga tegishli kutubxonalar va framework lar haqida ma’lumot olishingiz mumkin! Agar ma’lumot foydali bo’lgan bo’lsa yaqinlaringiz bilan ulashing! Telegram | Youtube

​​📚 #foydali 🐍 Python dasturlash tili bugungi kunda eng keng tarqalgan dasturlash tillaridan hisoblanadi. Va ko'plab sohalarda masalan: muhandislik (engineering), tibbiyot, iqtisod, bizness, qishloq ho'jaligi va hakozolarda qo'llanilib kelinmoqda. Guido van Rossum (rasmdagi tirjavib turgan bacha) 1980-yillarning oxirida ABC dasturlash tilining davomchisi sifatida Python ustida ishlay boshladi va birinchi marta 1991 yilda Python 0.9.0 sifatida chiqardi. Keyinchalik, 2000-yilga kelib Python 2.0 versiyasi foydalanuvchilarga taqdim etiladi. Va nihoyat, 2008-yilda Python 3.0 (katta ehtimol bilan biz ishlatayotgan) versiyasi chiqariladi va hozirgacha yangilanib kelinadi. P/s: Guido akaga rahmat aytamiz ishlarimizni ancha yengillashishiga sababchi bo'lgani uchun 😉 Telegram | Youtube

Youtube kanalimizda ham Machine Learning deb nomlangan katta silsila video darslarini boshladik. Agar sizda yoki sizni yaqiningizda Machine Learning (Suniy idrok, Deep Learning) sohasiga qiziqish bo'lsa keling birgalashib o'rganamiz va o'rgatamiz 😎. Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCtDAKGLymTdHbTXX-qXYVUg 👉 @machine_learning_lab

Assalomu alaykum hurmatli channel a'zolari! Bu kanalda Machine Learning (Sun'iy idrok) mutaxassisligini nazariy va amaliy tarzda o'rganishni va ilmiy izlanishimiz davomida o'rgangan bilimlarimizni ilm talabidagi birodarlarimizga ulashishni niyat qildik. 🤲 👉 https://t.me/machine_learning_lab