Qiyinlik darajasi

^№	^Qiyinlik darajasi		^Savol
^2.	^1		^Mashinali o’qitish va suniy intellekt
^3.			Mashinali o’qitish va ananaviy dasturlashning asosiy farqi nima?
^4.			Mashinali o’qitishning asosiy turlari qaysilar
^5.	^1		^Mashinali o’qitishning o’qituvchili sinflashtirish algoritmini ko’rsating
^6.	^1		^Supervised learning ?
^7.	^1		^Unsupervised learning ?
^8.	^1	^Semi- supervised learning ^Semi-supervised learning – bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan ^xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
^9.	^1		^Reinforcement learning ?
^10.	^1		^O’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.
^11.	^1		^Modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
^12.	^1		^Modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish
^13.	^1		^Modelni ^xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish
^14.	^1		^Mashinali o’qitishda asosan qaysi instrumental vositalardan foydalaniladi
^15.	^1		^KNN bu - ^…
^16.
^17.
^18.	^1		^Logistik regressiya bu?
^19.	^1		^Chiziqli va logistic regressiyaning asosiy farqi
^20.	^1		^Python dasturlash tilida ma’lumotlarni visuallashtirish uchun ishlatiladigan kutubxona
^21.
^22.
^23.
^24.
^25.	^1		^Numpy kutubxonasida ikkita vektorni skalyar ko’paytirish amali qanaqa?
^26.	^2		^Numpy kutubxonasida ikkita vektorni vektor ko’paytirish amali qanaqa?
^27.			Pythonda ikkita vektorni birlashtirishda xatolik sodir bo’ladigan javobni tanlang
^28.
^29.	^2		^Cost funksiya bu?
^30.	^1		^Biz qurgan regression model nechta qiymat qaytaradi
^31.	^2		^QR code mashinali o’qitilish algoritmi asosida ishlab chiqilgan ?
^32.	^2		^Gradient tushish bu?
^33.	^3		^O’qitish jarayonida regulyarizatsiyalash^bu? Regularization(Mostlashtirish, sozlash). ― Barcha xususiyatlarni qoldirish, lekin parametrlarni kuchini o’zgartirish . ― Ko’p xususiyatlar bilan ishlash modelni qurishda foydali hisoblanadi. Ular ni aniqroq bashorat qilishda hissa qo’shadi
^34.	^3		Model qurishda bo’ladigan Underfitting muammosi bu? Underfitting - bu ma'lumotlar fanidagi stsenariy bo'lib, unda ma'lumotlar modeli kirish va chiqish o'zgaruvchilari o'rtasidagi munosabatlarni aniq tasvirlay olmaydi, bu esa o'quv to'plamida ham, ko'rinmas ma'lumotlarda ham yuqori xatoliklarni keltirib chiqaradi.
^35.	^3		Model qurishda bo’ladigan Owerfitting muammosi bu? Overfitting o'quv ma'lumotlarini juda yaxshi modellashtiradigan modelga ishora qiladi. Model o'quv ma'lumotlaridagi tafsilot va shovqinni o'rganganida, bu modelning yangi ma'lumotlarga ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatadigan darajada haddan tashqari moslashish sodir bo'ladi. Bu shuni anglatadiki, o'quv ma'lumotlaridagi shovqin yoki tasodifiy tebranishlar model tomonidan tushunchalar sifatida olinadi va o'rganiladi. Muammo shundaki, bu tushunchalar yangi ma'lumotlarga taalluqli emas va modellarni umumlashtirish qobiliyatiga salbiy ta'sir qiladi.
^36.	^3		^Bias tushunchasi?
^37.	^3		^Variance tushunchasi?
^38.	^3		^Bias va Variance tushunchalarining farqi nimada?
^39.	^3		^Agar bias yuqori bo’lsa qaysi turdagi muammo sodir bo’lmoqda?
^40.	^3		^Agar Variance yuqori bo’lsa qanday turdagi muammo sodir bo’lmoqda? Yuqori variance model o'quv ma'lumotlariga katta e'tibor beradi va ilgari ko'rmagan ma'lumotlarni umumlashtirmaydi. Natijada, bunday modellar o'quv ma'lumotlarini juda yaxshi bajaradi, ammo test ma'lumotlarida yuqori xato ko'rsatkichlariga ega.
^41.	^3		^Agar biass quyi va variance yuqori bo’lsa qanday turdagi muammo sodir bo’lmoqda?
^42.	^3		^Model murakkab bo’lsa bias qanday bo’ladi? Bias past bo’ladi
^43.	^3		^Model murakkab bo’lsa variance qanday bo’ladi? variance yqori bo’ladi
^44.	^3		Underfitting bu - … Underfitting bu o'quv ma'lumotlarini modellashtira olmaydigan yoki yangi ma'lumotlarni umumlashtira olmaydigan modelni anglatadi. Noto'g'ri mashinani o'rganish modeli mos model emas va aniq bo'ladi, chunki u mashg'ulot ma'lumotlarida yomon ishlaydi.
^45.	^3		^Owerfitting bu - …
^46.	^3		^Model qurishda bo’ladigan Underfitting muammosi qanday hal qilsa bo’ladi? Qoʻshimcha trening maʼlumotlarini oling. Modeldagi parametrlarning hajmini yoki sonini oshiring. Modelning murakkabligini oshiring. Xarajat funktsiyasi minimallashtirilgunga qadar o'qitish vaqtini ko'paytirish.
^47.	^3		^Model qurishda bo’ladigan Owerfitting muammosi qanday hal qilsa bo’ladi? Agar biz murakkablikni kamaytirish yo'lini topsak, ortiqcha moslama muammosi hal qilinadi. Muntazamlashtirish murakkab modellarni jazolaydi. Muntazamlashtirish modeldagi yuqori shartlar uchun jarimani qo'shadi va shu bilan modelning murakkabligini nazorat qiladi. Agar tartibga solish shartlari qo'shilsa, model modelning yo'qolishi va murakkabligini minimallashtirishga harakat qiladi.
^48.	^2		^O’rgatuvchi tanlama nima?
^49.	^2		^O’ratuvchi tanlamadagi train to’plam …
^50.	^2		^O’ratuvchi tanlamadagi val (validation) to’plam bu?
^51.	^2		^O’ratuvchi tanlamadagi test to’plam bu?
^52.	^2		^Model qurish uchun o’rgatuvchi tanalaga qaysi nisbatda bo’linsa maqsadga muoffiq bo’ladi?
^53.	^2		^O’rgatuvchi tanlamada normallashtirish tushunchasi bu?
^54.
^55.	^2		^Nima uchun o’rgatuvchi tanlama normallashtiriladi?
^56.	^2		^Validation dataset qayerda ishlatiladi?
^57.	^1		^Klasterlash bu ?
^58.	^3		^O’qituvchisiz o’qitish algoritmiga qaysi algoritim kiradi?
^59.	^1		^KNN algoritmida k qiymat nimani xaratterlaydi? KNNdagi "k" - bu ko'pchilik ovoz berish jarayoniga qo'shiladigan eng yaqin qo'shnilar sonini bildiruvchi parametr.
^60.
^61.
^62.	^3		^KNN algoritmida k ni kichik tanlasak nima sodir bo’ladi?
^63.	^3		^KNN algoritmida k ni katta tanlasak nima sodir bo’ladi?
^64.	^1		^KNN da k qiymatni tanlashda qaysi qoidaga rioya qilish kerak
^65.	^2
^66.	^2		^SVM algorimi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi? ^chiziqli
^67.	^2		^KNN algoritmi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi
^68.	^2		^KMeans bu -
^69.	^2		^Kmaens algoritmi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi
^70.			Numpy kutubxonasidagi polyfit() funksiyasi nima uchun ishlatiladi?
^71.	^2		^Nima uchun logistik regressiyada sigmoid funksiyadan foydalaniladi?
^72.	^1		^regressiyada qaror chegrasi uchun topilgan modeldan olingan qiymat qaysi bo’sag’a qiymati orqali solishtiriladi va qaror qabul qilinadi?
^73.	^2		^SVM algoritmida suppor vectors bu?
^74.	^2		^SVM algoritmidagi hisoblaanadigan orqaliq (margin) qanday bo’lsa model ishonchli deb topiladi?
^75.	^2		^SVM algoritmida yadro(kernel) funksiyalari nima uchun xizmat qiladi?
^76.	^2		^SVM orqali ..
^77.
^78.	^2		^Mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi?
^79.	^2		^Sun’iy neyron tarmoqlarida perceptron tushunchasi?
^80.	^2		^Sun’iy neyron tarmoqlarida yashirin qatlam tushunchasi?
^81.	^2		^Sun’iy neyron tarmoqlarida aktivlashtirish funksiyasi tushunchasi?
^82.	^2		^Chuqur o’qitilish deyiladi, qachonki …
^83.	^2		Modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma (dataset) qanday turlarga bo’lindi
^84.	^2		O’qitish uchun ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan, model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlarni olib tashlash jarayoni nima deb ataladi
^85.	^3		Neyron tarmoqlarida sinflashtirish masalasini yechishda chiquvchi qatlamda qaysi turdagi aktivlash funksiyasidan foydalaniladi
^86.	^2		Logistik regression model nima uchun ishlatiladi
^87.			Numpy kutubxonasidagi polyfit() funksiyasi nima uchun ishlatiladi?
^88.			Numpy kutubxonasidagi poly1d() funksiyasi nima uchun ishlatiladi? Numpy. poly1d() funksiyasi polinom funksiyasini aniqlashga yordam beradi. Bu polinomlarda "tabiiy amallar"ni qo'llashni osonlashtiradi.
^89.	^2		^Neyron tarmoqlarini qurishga mo’ljallangan python kutubxonalarini ko'rsating.
^90.	^2		Neyron tarmoq asosida sinflashtirish masalasini yechish mumkinmi? ha
^91.	^2		Python muhitida chiziqli regression model qurish uchun ishlatiladigan stats.linregress(x,y) funksiyasi nechta qiymat qaytaradi ? 5 ta
^92.	^3		Neyron tarmoqda tugunlar nimalar bilan bog’lanadi ?
^93.			Qanday turdagi faollashtirish funksiyadan neyron tarmoqda foydalaniladi
^94.			Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o‟zgaradi
^95.			Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 0 ga teng. Ushbu tugun sigmoid funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi
^96.			Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 0 ga teng. Ushbu tugun sigmoid funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi
^97.			Hozirgi kunda butun dunyoda rivojlanib borayotgan mashinali o’qitish (machine learning), chuqur o’qitish (deep learning) kabi usullar sun’iy intellekt bilan qanday bog’liq
^98.	^3		Mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi?
^99.	^2		Regression tahlilni qanday usullar asosida amalga oshiriladi.
^100.	^2		Muammoni aniqlash, ma’lumotlarni tayyorlash, algoritmni ishlab chiqish va baholash, natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish va yakuniy natijani taqdim qilish – bular qanday jarayonning bosqichlari hisoblanadi
^101.	^3		Keras bu – ...
^102.	^3		^Tensorflow bu – ...
^103.	^3		^Sklearn bu - …
^104.	^2		^Chuqur o’qitish qanday tarmoqlari asosida amalga oshiriladi?
^105.	^3		^Chuqur o’qitish bosqichlari to’g’ri tartiblangan javobni belgilang
^106.	^3		^Chuqur o’qitish necha asosiy bosqichlardan tashkil topgan?
^107.	^2		^Chuqur o’qitishning birinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?
^108.	^2		^Chuqur o’qitishning ikkinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?
^109.	^2		^Chuqur o’qitishning uchunchi bosqichi qanday jarayondan iborat?
^110.	^2		^Chuqur o’qitishning turtinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?
^111.	^3		^Chuqur o’qitishning oxirgi bosqichi qanday jarayondan iborat?
^112.	^3		^MNIST dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarni ma’lumotlari bor
^113.	^3		^CIFAR10 dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarini ma’lumotlari bor
^114.	^1		^CIFAR10 datasetda tasvirlarning o’lchami qaysi o’lchamda
^115.	^1		^CIFAR10 datasetda necha tanlama bor
^116.	^1		^CIFAR100 dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarni ma’lumotlari bor
^117.	^1
^118.	^1
^119.	^2		^Chiziqli va logistik regression model qurilayotganda bitta o’rgatuvchi tanlamadan foydalansa bo’ladimi?
^120.	^2		^Chiziqli regresiya va Logistik regresiya uchun Cost funksiyasi bir xilda bo’ladimi? ^yo'q
^121.	^1		^Python ning scipy kutubxonasidan qaysi Classs chiziqli regressiya modelini qurishda ishlatiladi
^122.	^1		^Python sklearn kutubxonasidagi qaysi Classs chiziqli regressiya modelini qurishda ishlatiladi
^123.	^3		^Chiziqli regressiyada modelni murakkab tanlansa qaysi turdagi muammo yuzaga keladi
^124.	^3		^Chiziqli regressiyada modelni sodda tanlansa qaysi turdagi muammo yuzaga keladi
^125.			Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 65% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 55% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda
^126.			Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 25% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 95% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda
^127.			Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 95% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 55% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda
^128.			Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 95% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 92% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda.
^129.
^130.	^1		^Ochiq datasetlarni qidirishga mo’ljallangan tizim qaysi?
^131.	^3		^Pandas kutubxonasida head() funksiyasi nima vazifa bajaradi?
^132.
^133.	^3		^Neyron tarmoqlarida dastlab vazn koeffitsentlari qanday bo’ladi? ^nol
^134.	^2		^Neyron tarmoqlarida topilgan vazn koeffitsentlari qanday bo’ladi?
^135.	^1		^KNN algoritmida qo’llaniladigan ikki nuqta orasidagi masofa … deb yuritiladi. ^Nutqlar o’rniga mos variantni qo’ying
^136.	^3		^KMaens algoritmida qo’llaniladigan ikki nuqta orasidagi masofa … deb yuritiladi. ^Nutqlar o’rniga mos variantni qo’ying.
^137.	^3		^Gradient tushish algoritmidagi ‘learning rate’ parameter nimani xarakterlaydi?
^138.	^3		^UCI Machine Learning Repository ^nima ?
^139.	^3		^Google Dataset Search ^qancha ma’lumotni qamrab oladi?
^140.	^1		^Python array bu -
^141.	^1		^Python list bu -
^142.	^1		^Python tuple bu -
^143.	^2		^Mashinali o’qitishda samaradorlikni baholash uchun qanday matritsadan foydalaniladi?
^144.	^1		^pip freeze
^145.	^1		^pip install numpy as np
^146.	^1		^import numpy as nb
^147.
^148.	^2		^Agar mashinali o’qitish qo’llaniladigan sklearn kutubxonasi o’rnatilmagan bo’lsa uni qanday o’rnatish mumkin.
^149.	^2
^150.	^3		^Python muhitida neyron tarmoq qurish uchun qaysi paketlardan foydalaniladi?
^151.	^3		^Keras muhitida modelni testlash uchun mavjud funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi?
^152.	^3		^O’qituvchili o’qitish (supervised learning) nima?
^153.	^3		^Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun faollashtirish funksiyasini qo’shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi?
^154.	^3		^O’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating?
^155.	^2		^O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) nima?
^156.			Sigmoid funksiyasini hisoblash formulasini ko’rsating?
^157.	^2		^Mashinali o’qitish nima?
^158.	^2		Pythonda massivni e’lon qilish uchun qanday toifalardan foydalaniladi?
^159.	^2		^…… bu ikkita qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tugunidir. Nuqtalar o’rniga quyidagilardan mos keldiganini qo’ying?
^160.			Regressiya nima?
^161.
^162.	^3		^Supervised o’qitish algoritmlari asosan qanday masalani yechishga qaratilgan?
^163.	^2		^Neyron tarmoqda qanday turdagi qatlamlar (layers) bo’lishi mumkin?
^164.	^2		^Chiziqli regression model nima uchun ishlatiladi?
^165.	^2		^Neyron tarmoq nima?
^166.			Sun’iy intellekt deganda nimani tushunasiz?
^167.			Sun'iy intellekt bu …?
^168.	^3		^Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi?
^169.
^170.	^3		^Qanday turdagi faollashtirish funksiyalari mavud?
^171.	^3		^Chuqur o’qitish – bu?
^172.	^2
^173.	^2		^Sun’iy neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?
^174.	^2		^Python muhitida scatter() funksiyasi qanday vazifani bajaradi?
^175.	^3		^pip install tensorflow buyrug’i asosida nima sodir bo’ladi?
^176.	^2		^Biologik neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?
^177.	^2		^Dataset bu nima?
^178.	^3		^Keras kutubxonasida neyron tarmoq modelini qurish jarayonida quyidagi dastur kodi nima vazifani bajaradi? ^model = Sequential() ^model.add(Dense(16, input_shape=(64,)))
^179.	^3		^Convolutional neural networks (CNN) – bu?
^180.	^2		^Sun’iy intellektga asoslangan dasturlarni ishlab chiqishdan maqsad nima?
^181.	^2
^182.	^2		^Mashinani o’qitish turlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni tanlang?
^183.	^2		^Neyron tarmoqlari bu…?
^184.	^2		^Chiziqli regressiyaga to’g’ri ta’rifni toping?
^185.	^2		^Quyidagi usullardan qaysi biri har qanday chiziqli bo'linadigan ma'lumotlar to'plamida nol o'qitish(zero training) xatosiga erishishi mumkin?
^186.	^3		^CNN bu…?
^187.	^2		^KNN bu…?
^188.
^189.	^2		^Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari ketma – ket to’g’ri berilgan qatorni toping
^190.
^191.	^3		^O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu .. ?
^192.	^3		^O’qituvchili o’qitish algoritmlari qaysi?
^193.	^2		^O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu … ?
^194.
^195.	^2		^O’qituvchisiz o’qitish algoritmlari qaysi?
^196.	^2		^Ma’lumotlarni tozalashga to'liq ta'rif berilgan qatorini toping?
^197.	^2		^Xususiyatlarni ajratib olishga to'liq ta'rif berilgan qatorini toping?
^198.
^199.			Chiziqli regressiya qaysi mashinali o’qitish algoritmlari tarkibiga kiradi?
^200.

168 Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi?

Ketma-ket tartibli modelning asosiy g'oyasi shunchaki Keras qatlamlarini ketma-ket tartibda joylashtirishdir. Ya`ni qatlamlar turgan tartibi bo`yicha ishga tushiriladi
170.Qanday turdagi faollashtirish funksiyalari mavud?
Barcha neyronlar bo’yicha hisoblashlar amalga oshirilganidan keyin quyidagi “sigmoid” yoki ReLU funksiyasi grafigi asosida shakllantiriladi va funksiya qiymati mos ravishda [0-1] va [0, N] oraligida o’zgarib turadi


171. Chuqur o’qitish – bu?