Machine Learning

5. O'quv uyushmalari (Learning Associations)
O'quv uyushmasi - bu mahsulotlar o'rtasidagi turli xil uyushmalar haqida tushunchalarni shakllantirish jarayoni. Bir-biriga bog'liq bo'lmagan ko'rinadigan mahsulotlar bir-birlariga qanday qilib assotsiatsiyani ochib berishiga yaxshi misol. Mijozlarning sotib olish xatti-harakatlari tahlil qilinganda: Mashinaviy o'qitishning bitta qo'llanmasi - ko'pincha odamlar xarid qiladigan mahsulotlar o'rtasidagi bog'liqlikni o'rganish, bu ham savatni tahlil qilish deb nomlanadi. Agar xaridor 'X' ni sotib oladigan bo'lsa, u har ikkalasini aniqlay oladigan munosabatlar tufayli 'Y' ni sotib olishga majbur qiladimi? Bu bozorda yangi mahsulotlar paydo bo'lganda baliq va chiplar va boshqalar o'rtasidagi munosabatlarga olib keladi. Bu munosabatlarni bilib, yangi munosabatlar paydo bo'ladi. Ushbu munosabatlarni bilish mijozga bog'liq mahsulotni taklif qilishda yordam berishi mumkin. Mijozning uni sotib olish ehtimoli ko'proq bo'lsa, u mahsulotni yanada yaxshi to'plam uchun to'plamda yordam berishi mumkin.
6. Tasniflash (Classification)
Tasniflash - bu har bir odamni o'rganilayotgan aholidan ko'p sinflarga joylashtirish jarayoni. Bu mustaqil o'zgaruvchilar sifatida belgilanadi. Tasniflash tahlilchilarga ushbu ob'ektga tegishli bo'lgan toifani aniqlash uchun ob'ekt o'lchovlaridan foydalanishda yordam beradi. Samarali qoida o'rnatish uchun tahlilchilar ma'lumotlardan foydalanadilar. Ma'lumotlar ob'ektlarning to'g'ri tasnifi bilan ko'plab misollaridan iborat. Masalan, bank kredit berishga qaror qilishidan oldin, mijozlar kreditni to'lash qobiliyatiga baho berishadi. Mijozning daromadi, yoshi, omonati va moliyaviy tarixi kabi omillarni hisobga olib, biz buni amalga oshirishimiz mumkin. Ushbu ma'lumot kreditning o'tmishdagi ma'lumotlaridan olingan. Demak, Seeker mijozning xususiyatlari va ular bilan bog'liq bo'lgan xatarlar o'rtasidagi munosabatlarni yaratishda foydalanadi.
Masalan, bank kredit berishga qaror qilishidan oldin, mijozlar kreditni to'lash qobiliyatiga baho berishadi. Mijozning daromadi, yoshi, omonati va moliyaviy tarixi kabi omillarni hisobga olib, biz buni amalga oshirishimiz mumkin. Ushbu ma'lumot kreditning o'tmishdagi ma'lumotlaridan olingan. Demak, izlovchi mijozning xususiyatlari va ular bilan bog'liq bo'lgan xatarlar o'rtasidagi munosabatlarni yaratishda foydalanadi.