Mashinali o’qitishga kirish” fanidan mustaqil ish №1

xMUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
SAMARQAND FILIALI

KOMPYUTER TIZIMLARI KAFEDRASI

5330300- TTKT (Axborot Xavfsizligi) ta’lim yo’nalishi

“Mashinali o’qitishga kirish” fanidan

MUSTAQIL ISH № 1

Mavzu: Mashinali o’qitishning turli sohalarda qo’llanilishi.

Bajardi: ____________ Nizomiddinov Z.
Qabul qildi: ___________ Kubayev S.T.

Ishning bahosi: ___________ ball

Samarqand – 2021

Mavzu rejasi:

1. Mashinali o’qitishning qo’llanilish sohalari

2. Mashinada o'qitish yondashuvlari

3. Asosiy xulosalar.

Tayanch iboralar: mashinaviy o'qitish, mashinasozlik, Artur Samuel, nazorat ostida o’ragnish.

Mashinaviy o'qitish - bu sun'iy intellekt metodlar sinfidir, uning xarakterli xususiyati muammoni to'g'ridan-to'g'ri hal qilish emas, balki shunga o'xshash ko'plab muammolarga echimlarni qo'llash jarayonida ta`lim olishdir. Bunday usullarni qurish uchun matematik statistika, sonli usullar, optimallash usullari, ehtimollik nazariyasi, graflar nazariyasi, ma'lumotlar bilan raqamli shaklda ishlashning turli xil usullari qo'llaniladi.

Mashinasozlik bo'limini tahliliy usullari - bir tomondan, neyron tarmoqlari fanini tarmoqlarni o'qitish usullari va ularning arxitekturasining topologiyalari turlariga bo'linishi natijasida shakllangan, ikkinchi tomondan, matematik statistika usullarini o'zida mujassam etgan. Garchi o'quv namunasi kontseptsiyasidan foydalanadigan boshqa usullar mavjud bo`lsada mashinaviy o'qitishning quyidagi usullari neyron tarmoqlardan foydalanishi bilan bog'liq - masalan, diskriminatsion tahlil, Bayes klassifikatorlari, yoki kuzatilgan statistikaning dispersiyasi va kovariyatsiyasi bilan ishlaydigan klassifikatorlar.

Mashinada o'qitish yondashuvlari an'anaviy ravishda o'quv tizimida mavjud bo'lgan "signal" yoki "teskari aloqa" xususiyatiga qarab uchta keng toifaga bo'linadi:

• 
  Nazorat ostida o'rganish: Kompyuterda "o'qituvchi" tomonidan berilgan misollar va ularning kerakli natijalari keltirilgan va maqsad umumiy qoidalarni o'rganishdir. xaritalar natijalarga kirishlar.
  
• 
  Nazorat qilinmagan o'rganish: O'qitish algoritmiga hech qanday yorliq berilmaydi, uni kiritishda tuzilmani topish uchun uni o'zi qoldiradi. Nazorat qilinmagan o'rganish o'zi maqsad bo'lishi mumkin (ma'lumotlardagi yashirin naqshlarni aniqlash) yoki maqsadga erishish vositasi (xususiyatlarni o'rganish).
  
• 
  Kuchaytirishni o'rganish: Kompyuter dasturi ma'lum bir maqsadni amalga oshirishi kerak bo'lgan dinamik muhit bilan o'zaro ta'sir qiladi (masalan.) transport vositasini boshqarish yoki raqibga qarshi o'yin o'ynash). Muammoli maydonda harakatlanayotganda, dastur mukofotlarga o'xshash geribildirim beradi va uni maksimal darajada oshirishga harakat qiladi.
  

Ushbu uch qavatli toifaga to'g'ri kelmaydigan boshqa yondashuvlar ishlab chiqilgan va ba'zida bir xil mashinani o'rganish tizimi tomonidan bir nechta foydalaniladi. Masalan mavzuni modellashtirish, o'lchovni kamaytirish yoki meta o'rganish.
2020 yildan boshlab, chuqur o'rganish mashinasozlik sohasida olib borilayotgan doimiy ishlarning ustun yondashuviga aylandi.