Guruh Bajardi tekshirdi

perseptron va ko'p qatlamli perseptron (shuningdek, ularning modifikatsiyalarini), o'qituvchi yordamida yoki o'qituvchi qatnashmagan holda o'qitilishi, yoki o`z ustida ishlash, izlanishlar olib borish orqali o`rganishni tashkil etish va mustahkamlash mumkin.



Ammo ba'zi neyron tarmoqlari va ko'pgina statistik usullarni faqatgina o`rganishning muayyan uslubi bilangina bog`lagan holda o`rganish mumkin. Shuning uchun, agar mashinaviy o'qitishni o'rganish usuliga qarab uning usullarini tasniflash zarur bo'lganda, neyron tarmoqlarni o'ziga xos turga ajratish to'g'ri bo'lmaydi, neyron tarmoqlarini o'qitish algoritmlarini tiplash yanada to'g'ri bo'ladi.

O'qituvchi bilan o`rganish:

Sun'iy neyron tarmog'i:
1. Chuqur o'rganish
2. Xato tuzatish usuli
3.Bokni ko'paytirish usuli
4.Qo'llab-quvvatlovchi vektorlar usuli

O'qituvchisiz o'rganish:

1. Alfa mustahkamlash tizimi
2. Gamma mustahkamlash tizimi
3. Yaqin qo'shnilar usuli

Mashinani o'rganish bo'yicha mutaxassislarga ehtiyoj turli sohalarda - tibbiyotda, bankda, fanda, ishlab chiqarishda mavjud, shuning uchun bugungi kunda yaxshi mutaxassis har qachongidan ham ko'proq tanlovga ega. Ushbu sohalarning birortasining potentsial foydasi, ish sizga zavq keltirishi bilan solishtirganda, menga ahamiyatsiz bo'lib tuyuladi. Sun'iy intellekt (AI yoki AI) kontseptsiyasi nafaqat aqlli mashinalarni (jumladan, kompyuter dasturlarini) yaratishga imkon beruvchi texnologiyalarni o'z ichiga oladi. AI ham ilmiy fikr sohalaridan biridir.
Eng yaxshi 8 ta mashinaviy o`qitish bo'yicha amaliy dasturlar :


XULOSA
Xulosa qilib aytganda, mashinaviy o’qitish - bu sun'iy intellekt sohasidagi ajoyib yutuq. Garchi bu haqda o'ylaganingizda dahshatli oqibatlarga olib keladigan bo'lsa-da, ushbu mashinaviy o'qitish ilovalari ushbu texnologiya bizning hayotimizni yaxshilashga yordam beradigan ko'plab usullardir.