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.