“TASVIRLAR YOKI MATNLI MA’LUMOTLARNI KLASSIFIKATSIYA QILISH UCHUN SVMNI AMALGA OSHIRISH”

Main Article Content

Аннотация:





Tasvir va matnli ma’lumotlarni klassifikatsiya qilishda Support Vector Machine (SVM) algoritmi oddiy va samarali usullardan biri hisoblanadi. Ushbu maqolada SVM yordamida amalga oshirilishi mumkin bo‘lgan oddiy masalalar ko‘rib chiqiladi. Masalalar tasvir klassifikatsiyasi va matn tasnifiga asoslangan bo‘lib, jumladan, geometrik shakllarni aniqlash, sentiment tahlili, harflar va raqamlarni tasniflash, spam xabarlarni ajratish va rangli tasvirlarni klassifikatsiya qilish kabi oson muammolarni o‘z ichiga oladi. Har bir masalada ma’lumotlarni tayyorlash, xususiyatlarni chiqarish va SVM modelini qo‘llash jarayonlari batafsil yoritilgan.





Article Details

Как цитировать:

Umarov , B. ., & Kazimjonova , M. . (2024). “TASVIRLAR YOKI MATNLI MA’LUMOTLARNI KLASSIFIKATSIYA QILISH UCHUN SVMNI AMALGA OSHIRISH”. Журнал академических исследований нового Узбекистана, 1(13), 19–22. извлечено от https://in-academy.uz/index.php/yoitj/article/view/39970

Библиографические ссылки:

https://dblib.rsreu.ru/data/publications/4351_text.pdf

https://blog.skillfactory.ru/svm-metod-opornyh-vektorov/

https://habr.com/ru/articles/802185/

http://itas2013.iitp.ru/pdf/1569750399.pdf

Arulkumaran, K., Deisenroth, M. P., Brundage, M., & Bharath, A. A. (2017). Deep reinforcement learning: A brief survey. IEEE Signal Processing Magazine, 34(6), 26-38.

Francois-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., et al. (2018). An introduction to deep reinforcement learning. Foundations and Trends® in Machine Learning, 11(3-4), 219-354.

Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017). Neuroscience-inspired artificial intelligence. Neuron, 95(2), 245-258.