1. Sun’iy intelekt texnologiyalari

1-qadam - Og'irliklarni, o'rganish tezligi a va qo'shni topologik sxemani ishga tushiring.
2-qadam - To'xtash sharti to'g'ri kelmasa, 3-9-bosqichni davom ettiring.
3-qadam - Har bir kirish vektor x uchun 4-6-bosqichni davom ettiring .
4-qadam - j = 1 dan m gacha bo'lgan Evklid masofasining kvadratini hisoblang
$$D(j)\:=\:\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n \displaystyle\sum\limits_{j=1}^m (x_{i}\:-\:w_{ij) })^2$$
5-qadam - D(j) minimal bo'lgan J yutuq birligini oling .
6-qadam − G‘olib birlikning yangi og‘irligini quyidagi munosabat bilan hisoblang −
$$w_{ij}(yangi)\:=\:w_{ij}(eski)\:+\:\alfa[x_{i}\:-\:w_{ij}(eski)]$$
7-qadam − O‘rganish tezligini a quyidagi munosabat bilan yangilang −
$$\alfa(t\:+\:1)\:=\:0,5\alfa t$$
8-qadam - topologik sxemaning radiusini qisqartirish.
9-qadam - Tarmoqning to'xtash holatini tekshiring.


6.Sun’iy neyron to’rlarini o’qitish.
7.Oʻqituvchili o‘qitish.
Nazorat ostida o'rganish - bu sun'iy intellektni ( AI ) yaratishga yondashuv bo'lib , unda kompyuter algoritmi ma'lum bir chiqish uchun etiketlangan kirish ma'lumotlariga o'rgatiladi. Model kirish ma'lumotlari va chiqish yorliqlari o'rtasidagi asosiy naqshlar va munosabatlarni aniqlay olmaguncha o'qitiladi, bu unga hech qachon ko'rilmagan ma'lumotlar taqdim etilganda aniq yorliqlash natijalarini berishga imkon beradi.
8.Oʻqituvchisiz oʻqitish.
Nazoratsiz ta'lim - bu yorliqsiz ma'lumotlar to'plamini taqdim etishi, tahlil qilish va ichidagi naqshlarni topish uchun zarur. Misollar o'lchamlarni qisqartirish va klasterlashdir. Trening mashinaga etiketlanmagan, tasniflanmagan yoki toifalanmagan ma'lumotlar guruhi va ushbu ma'lumotlarni nazoratsiz osonlashtirish uchun zarur bo'lgan algoritm bilan qo'llab-quvvatlanadi. Nazoratsiz o'qitishning maqsadi kirish yozuvini yangi xususiyatlar yoki bir xil naqshli ob'ektlar to'plamiga qayta qurishdir.