Sant peterburg

4.6. Sun'iy ijodiy tizimlar
o'z-o'zini o'rganishga asoslangan yangi bilimlar va boshqalar. Ularni
yaratish uchun tubdan yangi va maxsus yondashuvlarni ishlab chiqish zarur
inson tomonidan bunday muammolarni hal qilish hal qiluvchi ahamiyatga ega
amalga oshirish kambag'al avtomatlashtirish, chunki qachon
bashorat qilish, avlodga asoslangan xatti-harakatlarning yangi modellari
obrazli tasvirda. San'atning holatini ko'rib chiqing
Ma'lumotlardan model yaratish. Ma'lumotlar to'plamiga asoslangan
modellarni avtomatik ravishda qurish ehtimollikka asoslangan
birinchi navbatda axborotni qayta ishlash uchun neyromorfik vositalar
sezgi. Hozirgi vaqtda qo'llaniladigan avtomatik induktiv xulosa chiqarish
protseduralari juda cheklangan yoki tor aniqlangan muammolar uchun
mo'ljallangan [22].
bashorat qilish yoki spektral usul.
Gipotezalarni avtomatik yaratish. Avtomatlarga umumiy yondashuv
bu qobiliyatlarni texnik jihatdan amalga oshirish hozirgacha asosan
an'anaviy og'zaki vositalar yordamida.
nutq signalini chiziqli usullar bilan oldindan qayta ishlash jarayonida
olingan xususiyatlar to'plamiga ko'ra so'zlar.
usullar, loyqa to'plamlar va neyron tarmoqlar. O'ylab ko'ring
152
Machine Translated by Google

---

xuddi shu narsa og'zaki amalga oshirish uchun ham amal qiladi [23].
ma'lumotlarni bog'lash qoidalari ko'rinishidagi ma'lumotlar.
O'z-o'zini o'rganish yangi echimlar. Ekspert tizimlarining rivojlanishi,
birinchi navbatda, mantiqiy shakllarda bilimlarni avtomatik ravishda olish
vositalarini ishlab chiqishga olib keldi. Ishlab chiqarish, semantik va kadr
bilimlari bazalari va mantiqiy vositalarni o'z ichiga olgan bunday o'z-o'zidan
o'rganiladigan axborot tizimlarining prototiplari.
Uyushma. Bu assotsiativ havolalarni ajratib ko'rsatish funktsiyasi
ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatlarni umumlashtirish orqali ma'lumotlar. U
ma'lumotlarni tuzish va undan ma'lumot olish uchun ishlatiladi
yashirin naqshlar, ma'lumotlarning vaqt seriyasi. Neyron tarmoqlar bog'liqlikni
yaratish va bashorat qilish bo'yicha qiziqarli natijalarni berishi mumkin. Biroq,
ularning aniq kamchiligi aniq harakat algoritmining yo'qligi. Yana bir variant - bu
kabi induktiv xulosa va mulohazalarga asoslangan ma'lumotlarni tahlil qilish
va h.k. Bunday tizimlarning misollari 2.6-bo'limda muhokama qilingan.
Tarqalgan ma'lumotlar uchun bog'liq ma'lumotlarning taxminiy funktsiyasi)
odatda minimal standart og'ish ustidan o'rtacha olish orqali amalga oshiriladi.
Ushbu modellashtirish ta'kidlash uchun ishlatiladi
– avtomatlashtirilgan ierarxik ishlab chiqarish tizimlari
xulosa chiqarish va o'rganish quyidagilardir:
Modellashtirish. Regressiya funktsiyasi (o'rtachani olish
Tasniflash. Ma'lumotlarni ba'zilarga havola qilish funktsiyasi
– tushunchalar va munosabatlarning avtomatik shakllanishiga ega ierarxik
semantik tarmoqlar;
yashirin funktsional bog'liqliklar.
qoidalarni implikativ shaklda shakllantirish;
olingan ma'lumotlar to'plamidagi modellar.
Identifikatsiya qilish uchun boshqa turli funktsiyalar ham qo'llaniladi
Bunday tizimlarda o'rganish usullari metarulalar, parametrik o'rganish,
genetik va evolyutsion algoritmlardir.
sinflar. U ob'ektlarni, hodisalarni tanib olish uchun ishlatiladi.
yaratishda foydalaniladigan ma’lumotlarni qayta ishlash funksiyalari
- o'rganish bilan ramka tizimlari.
153
Machine Translated by Google

---

kompyuter vositalari, bunday qonunlarni topish jarayoni
1980-yillarda texnik tizimlarni tayyorlash, J. Holland va keyin S. Goldberg
genetik algoritm deb nomlangan evolyutsion qidiruv apparatini ishlab
chiqdilar. Foydalanadi
va ularning tegishli matematik tavsiflarini avtomatlashtirish qiyin. Bir
qator genetik asosli
aql va sun'iy ijodkorlik. Uning axborot