MASHINALI O’QITISHDA MA’LUMOTLAR TO’PLAMINI BO’LISH: O’QUV, VALIDATSIYA VA TEST TO’PLAMLARI - Tojimamatov Israil Nurmamatovich; Suyarov Ulug’bek (Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2025)
Annotatsiya: Mashinali o’qitish modellarini yaratishda ma’lumotlar to’plamini to’g’ri bo’lish muhim ahamiyatga ega. Ma’lumotlar odatda o’quv, validatsiya va test to’plamlariga ajratiladi. Ushbu maqolada har bir to’plamning vazifasi, overfitting va underfitting muammolari hamda ma’lumotlarni bo’lish strategiyalari tahlil qilinadi. Tasvirlarni klassifikatsiya qilish misoli orqali amaliy tatbiq ko’rsatilgan. Natijalar shuni isbotlaydiki, to’g’ri bo’lish usullari modelning aniqligini sezilarli oshiradi.