1-ma’ruza. Timsollarni tanib olishning asosiy tushunchalari va rivojlanish bosqichlari Reja

SNTlarning 
afzalliklari: 
bilimlarni 
matematik 
usullar 
yordamida 
formallshtirishning zarur emasligi; noravshan bilimlarni tabiiy tasvirlash va ishlash 
tabiiy intellektual tizimidek, ya’ni inson miyasidek amalga oshirilishi; parallel 
ishlashga yo’naltirilganligi; ko’po’lchamli ma’lumotlar va bilimlarni ishlash 
imkoniyatining mavjudligi; modellarning nochiziqliligi, masshtablashtirishning 
mavjudligi; yuqori moslashuvchanligi; tahlil va loyhalashtirishning izchilligi.
SNTlarning kamchiliklari
: SNTlar ishi natijalarini verballashtirishning va nima 
uchun u yoki bu qarorni qabul qilganligini tushuntirishlarning qiyinligi; olingan 

---

11 
natijalarni takrorlanishini va birqiymatliligini ta’minlashning mumkin emasligi; 
arxitekturani tanlashning murakkabligi; O’Tga qat’iy talablarning qo’yilishi; 
o’rgatuvchi algoritmni tanlashning murakkkabligi; o’qitish jarayonining ko’p resurs 
talab qilishi.
Ta’kidlaymizki, R-modellar TTO nazariyasini shakllantirish va rivojlantirishda 
asosiy yondashuv hisoblanadi. Bular samarali modellar bo’lib, O’T sinflaridagi 
timsollarning xususiyatlari haqidagi ma’lumotlarga asoslanib hosil qilinadi.
2. Statistik modellar.
TTO algoritmlarining bu tipdagi modellari matematik 
statistika va ehtimollar nazariyasining apparatlarini qo’llashga asoslangan bo’lib, 
Bayesli yondashuv va minimaks usuli bazasida quriladi [10, 17, 21, 22, 24]. Bu 
modellarga asoslangan usullar yordamida yechilgan masalalarning natijalari bir-biriga 
yaqin bo’lsada, ular masalalarni yechish usuli bilan bir-biridan keskin farq qiladi. 
Bayesli yondashuvga asoslangan usulda parametrlar qandaydir aprior taqsimot 
bilan tavsiflangan tasodifiy qiymatlar ko’rinishda aniqlanadi. Ushbu taqsimot O’Tni 
kuzatuv nitijalariga asosan aposterior taqsimotga almashtiriladi va u parametrlarning 
qiymatlarini aniqlash uchun foydalaniladi. Bayes usuli 
S
timsol 
j
K
sinfga tegishli 
bo’lish ehtimoli ma’lum bo’lganda qo’llaniladi [10, 20, 24]. 
Minimaks usulida parametrlarning qiymatlari tayinlangan, lekin noma’lum deb 
taxmin qilinadi [10, 21]. Optimal baho 
)
,
ˆ
/
(
j
K
S
P

taqsimotni maksimalga 
aylantiruvchi 

ˆ
qiymat sifatida qaraladi. Bunda
X
- 
m
ta timsollardan iborat O’T, 

ˆ
-ehtimollik taqsimotining zichligini ifodalovchi 

parametr vektorini bahosi.
Bu modellar deyarli barcha sohalarda sinflar xarakteristikasini tanib olish 
mumkin bo’lgan hollarda qo’llaniladi [10, 17, 20, 21, 22, 24]. 
Statistik modellarning afzalliklari: 
hisoblash usullariga asoslanadigan analitik 
usullarni talab qilmasligi; matematik hisob-kitoblarning murakkabmasligi; 
TTTlarning ishonchlilik ko’rsatkichlarini nafaqat o’rtacha qiymatlar, balkim 
gistogramma, dispersiya va o’rtacha kvadratik cheklanishlar yordamida ko’rsatib 
berishning mumkinligi; TTTlarning ishonchlilik ko’rsatkichlarini shakllantirish 
jarayonining dinamikasini hisobga olishligi; TTTlarning sifatiga ta’sir etuvchi alohida 
parametlar va parametrlar majmuasi ko’rsatkichlarining hisobga olinishi; TTTni 
sun’iy buzilishlarga olib kelmaslik uchun, uning faol ishlashi davomida nafaqat alohida 
qurilmalarning, balkim butun tizimning dinamik xususiyatlarini e’tiborga olish 
qobiliyatining mavjudligi. 
Statistik modellarning kamchiliklari
: xavfni baholash ishonchliligining yuqori 
bo’lishi uchun katta hajdagi dastlabki ma’lumotlarga bo’lgan ehtiyojning mavjudligi; 
kompyuterda katta va mashaqatli matematik hisoblashlarni amalga oshirish talab 
qilinishi; 
 
algoritm va dasturiy ta’minotni ishlab chiquvchilardan TTTning 
ishonchliligini aniqlash sohasida yuqori malakaga ega bo’lish talabining qo’yilishi; 
TTTni yaratish uchun mos hisoblash texnika vositalari, dasturiy va axborot 
ta’minotlarning zarurligi.