Stаtistik mа’lumotlаr аsosidа sintetik o‘quv tаnlаnmаni hosil qilishning model vа аlgoritmlаri

Ushbu dissertatsiya sintetik ma'lumotlarni hosil qilishning yangi model va algoritmlarini ishlab chiqishga bag'ishlangan bo'lib, ayniqsa tibbiyot sohasida ushbu ma'lumotlardan foydalanish va ularning samaradorligini oshirishga qaratilgan. Tadqiqotda Generativ qarshi tarmoqlar (GAN) texnologiyasidan foydalangan holda statistik ma'lumotlar asosida sintetik ma'lumotlar bazasini yaratish usullari va algoritmlari taklif etiladi. Ushbu usullar surunkali kasalliklarni aniqlash va prognozlashda muhim ahamiyat kasb etadi.

Asosiy mavzular

Sintetik ma'lumotlar va ularning tibbiyotdagi o'rni: Ushbu qismda sintetik ma'lumotlarning ahamiyati, ularning tibbiyot sohasida qo'llanilishi, ayniqsa sun'iy intellekt va mashinasozlik o'qitish algoritmlari bilan birgalikda foydalanilishi haqida so'z boradi. Sintetik ma'lumotlar yaratishdagi muammolar va ularning yechimlari ham yoritilgan.
GAN tarmoqlarida yo'qotish funksiyalari: Bu bobda Generativ qarshi tarmoqlar (GAN)ni o'qitishda qo'llaniladigan turli yo'qotish funksiyalari va ularning samaradorligini oshirish bo'yicha tadqiqotlar keltirilgan. Yangi yo'qotish funksiyalarini ishlab chiqish va ularning qo'llanilishi asoslangan.
Sintetik ma'lumotlarni hosil qilish algoritmlari: Ushbu bobda yangi yo'qotish funksiyasi asosida GAN tarmog'i yordamida sintetik ma'lumotlarni hosil qilishning modeli va algoritmi taqdim etiladi. Shuningdek, 0 va 1 qiymatlardan iborat jadvalli ma'lumotlarni hosil qilish uchun mustahkamlab o'qitish algoritmi ishlab chiqilgan.
Sintetik ma'lumotlarni baholash mezonlari: Dissertatsiyaning bu qismida sintetik ma'lumotlarni baholash uchun turli mezonlar va usullar ko'rib chiqilgan. Sintetik ma'lumotlarning haqiqiy ma'lumotlarga o'xshashligi va ularning sun'iy intellekt algoritmlarini o'qitishda foydaliligi baholangan.