Qarorlarni qabul qilish

O‘z-o‘zini o‘qitish tizimi
O‘z-o‘zini o‘qitish tizimi - bu haqiqiy amaliyot misollari asosida bilim birliklarini avtomatik ravishda ishlab chiqaradigan aqlli axborot tizimi.
O‘z-o‘zini o‘qitish tizimlari haqiqiy amaliyot misollarini avtomatik tasniflash, ya’ni namuna bo‘yicha o‘rganish usullariga asoslanadi. Haqiqiy vaziyatlarning misollari ma’lum bir davrda to‘planadi va o‘quv namunasini tashkil qiladi. Tizimni o‘qitish natijasida, o‘qitilgan tizim notanish vaziyatlarni talqin qilishda vaziyatlarning sinflarga tegishliligini aniqlaydigan umumlashtirilgan qoidalar yoki funksiyalar avtomatik ravishda tuziladi. Umumlashtiruvchi qoidalardan ma’lumotlar bazasi avtomatik ravishda shakllantiriladi, u vaqti-vaqti bilan tahlil qilinadigan holatlar to‘g‘risidagi ma’lumotlar to‘planishi bilan tuzatiladi.
O‘z-o‘zini o‘qitish tizimining o‘ziga xos xususiyatlari quyidagilardan iborat:

• 
  "o‘qituvchi bilan" o‘z-o‘zini o‘qitish tizimlari, har bir misol uchun uning ma’lum bir vaziyatlar sinfiga tegishliligi atributining qiymati (sinfni tashkil etuvchi atribut) aniq belgilangan;
  
• 
  "o‘qituvchisiz" o‘z-o‘zini o‘qitish tizimlari, tizimning o‘zi vaziyatlar sinflarini tasniflash xususiyatlarining qiymatlarining yaqinlik darajasi bo‘yicha aniqlaganda.
  

Hozirgi vaqtda o‘z-o‘zini o‘rganadigan intellektual tizimlarning quyidagi ikki turini ajratish mumkin: induktiv tizimlar va neyron tarmoqlarga asoslangan o‘z-o‘zini o‘rganish tizimlari.
Induktiv tizimlar -bu misollarni muhim belgilariga ko‘ra tasniflash orqali induksiya tamoyili asosida ishlaydigan o‘z-o‘zini o‘rganadigan intellektual tizimdir.
Induktiv xulosa (xususandan umumiyga) - bu alohida bayonotlar to‘plamiga asoslangan umumiy fikrlarning xulosasi (umumlashtirish). Ushbu tamoyilga asoslangan misollarni umumlashtirish berilganlar to‘plamidan tasniflash xususiyatini tanlashga qisqartiriladi; tanlangan xususiyatning qiymati bo‘yicha ko‘plab misollarni aniqlash; bu misollar sinflardan biriga tegishli yoki yo‘qligini aniqlash.
Tasniflash jarayoni qaror daraxti sifatida ifodalanishi mumkin, unda oraliq tugunlar ketma-ket tasniflash belgilarining qiymatlarini va yakuniy tugunlar ma’lum bir sinfga tegishlilik belgisi qiymatlarini o‘z ichiga oladi.
Umuman olganda, misollarni tasniflash jarayoni quyidagicha amalga oshiriladi:
Tasniflash atributi berilganlar to‘plamidan tanlanadi (ketma-ket yoki biron bir qoida bo‘yicha, masalan, olingan misollar to‘plamining maksimal soniga muvofiq).
Tanlangan xususiyat qiymatiga ko‘ra, misollar to‘plami kichik to‘plamlarga bo‘linadi.
Natijali misollarning har bir kichik to‘plamining bitta kichik sinfga tegishli ekanligi tekshiriladi.
Agar ba’zi bir misollar to‘plami bitta kichik sinfga tegishli bo‘lsa, ya’ni kichik to‘plamning barcha misollari sinf hosil qiluvchi atributning bir xil qiymatiga ega bo‘lsa, u holda tasniflash jarayoni tugaydi (qolgan tasniflash atributlari hisobga olinmaydi).
Sinf hosil qiluvchi xususiyatning qiymati mos kelmaydigan misollar kichik to‘plamlari uchun tasniflash jarayoni 1-banddan boshlab davom etadi (misollarning har bir kichik to‘plami tasniflanadigan to‘plamga aylanadi).
Neyron tarmoqlar - bu o‘z-o‘zini o‘qitadigan intellektual tizim bo‘lib, u haqiqiy misollardan o‘rganishga asoslanib, unda yechimlarni parallel ravishda izlash uchun tushunchalar (neyronlar) assotsiativ tarmog‘ini quradi.
Sun’iy neyron tarmog‘i kontsepsiyasi miyada sodir bo‘ladigan jarayonlarni o‘rganishda paydo bo‘lgan va uning modeli ularning biologik analogi - inson asab tizimining tashkil etilishi va faoliyatining tashkil etilishi va faoliyati prinsipi asosida qurilgan.
Neyrobiologiyaga ko‘ra, odam va hayvonlarning asab tizimi alohida hujayralar - neyronlardan iborat. Har bir bunday hujayra nisbatan oddiy harakatlarni bajaradi: neyron boshqa hujayralardan signallarni qabul qilishga va o‘z navbatida boshqa hujayralarga signal uzatishga qodir. Chiqish signali faqat kiruvchi signallarning maxsus kombinatsiyasi holatida hosil bo‘ladi. Shunday qilib, neyronni eng oddiy hisoblash elementi sifatida ko‘rsatish mumkin: u kiruvchi ma’lumotni chiquvchi ma’lumotga aylantiradi.
Shunday qilib, birinchi taxminda sun’iy neyronni eng oddiy o‘zgartiruvchi element deb hisoblash mumkin va neyronlarni tarmoqqa ulashning turli xil variantlari tufayli ikkinchisi ko‘plab murakkab muammolarni hal qilishga qodir. Umuman olganda, neyron tarmoq - bu ulangan va o‘zaro ta’sir qiluvchi oddiy protsessorlar (sun’iy neyronlar) tizimi.
Tarmoq amaliy masalalarni hal qila olishi uchun uni o‘rgatish kerak (neyron tarmoqlar dasturlashtirilmagan, balki o‘qitilgan). Matematik nuqtai nazardan, neyron tarmoqlarni o‘qitish ko‘p parametrli chiziqli bo‘lmagan optimallashtirish muammosidir.
Neyron tarmoqlarning eng muhim xususiyati X kirishidagi to‘liq bo‘lmagan, noaniq, “shovqinli”, qisman buzib ko‘rsatilgan ma’lumotlarni o‘rganish va ular bilan ishlash qobiliyatidir. Muvaffaqiyatli mashg‘ulot bo‘lsa, tarmoq o‘quv majmuasida etishmayotgan ma’lumotlarga asoslanib, to‘g‘ri Y natijasini qaytarishi mumkin.
Tarmoq treningi tarmoqqa birlashtirilgan va o‘zaro bog‘langan W neyronlari o‘rtasida ulanishlarni o‘rnatishdan (topish, sozlash, tuzatish) iborat. Bu bog‘lanishlar sinaptik bog‘lanishlar, og‘irliklar, sinaptik og‘irliklar yoki oddiygina sinapslar deb ataladi. Faqat o‘qitilgan tarmoq umumlashtirish, klassifikatsiiya, regressiya, prognozlash, tanib olish va hokazo muammolarni hal qilishga qodir.
Misollar bo‘yicha o‘qitish natijasida matematik qarorlar funksiyalari (o‘tkazish funksiyalari yoki faollashtirish funksiyalari) quriladi. Ushbu funksiyalar X kirishlari va Y chiqish xususiyatlari (signallari) o‘rtasidagi bog‘liqlikni aniqlaydi. Neyronning qaror qabul qilish funksiyasi modeli rasmda ko‘rsatilgan. ...