|
Sun’iy intellekt sohasi haqida
Kirish
Asosiy qism
Sun’iy intellekt haqida umumiy tushuncha
Machine Learning haqida
Data Analysis haqida
Xulosa
Bugungi kunda eng rivojlanayotgan va boshqa sohalarni rivojiga keng hissa qo’shayotgan sohalardan biri bu sun’iy intellect sohasi hisoblanadi. Bugungi kunda bu sohaning rivojlanish natijasida ko’plab boshqa sohalarning tezkorlik bilan yaxshi tomonga o’zgarishi kuzatilmoqda. Sun’iy intellekt orqali bugungi kunda insonlarning hayoti yengillashmoqda. Sun’iy intellekt tibbiyot, buxgalteriya, tog’-kon sanoati, dasturlash, yo’lovchilarni tashish, umuman olganda barcha sohalarga keng darajada kirib bormoqda va rivojlanmoqda. Shu sababli ham sun’iy intellekt sohasining rivojlanishi insoniyat uchun ulkan yutuq hisoblanadi. Ushbu sohaning yutug’i natijasi o’laroq, insonlar hayoti yengillashmoqda. Sun’iy intellekt natijasida yaratilgan ilovalar ko’plab jarayonlarni inson ishtirokisiz avtomatlashtirishga zamin yaratmoqda.
Sun’iy intellekt orqali hozirgi kunda muammo
Sun’iy intellekt haqida umumiy tushuncha
Sun’iy intellekt sohasini tushunishimiz uchun sohaga oid bir nechta terminlarni bilishimiz zarur hisoblanadi. Ularni keltirib o’taman.
Sun’iy intellekt (Artificial intelligence) – Faqatgina insonlarga xos bo’lgan, intellektual muammolar va jarayonlarni kompyuter tizimlari orqali hal qilish hisoblanadi
Ma’lumotlar tahlili (Data Analytics) – Zarur bo’lgan ma’lumotlarni yig’ish va ularga ishlov berish. Ma'lumotlarni tahlil qilishning maqsadi ma'lumotlardan foydali ma'lumotlarni olish va ma'lumotlarni tahlil qilish asosida qaror qabul qilishdir.
Bashoratlash (Prediction) – Yig’ilgan ma’lumotlar asosida, shu ma’lumotlardan xulosa olgan holatda kelajakda natija qanday bo’lishini taxmin qilish.
Qat’iymas mantiq (Fuzzy logic) – Aniq qiymat bilan ifodalab bo’lmaydigan o’zgaruvchilarning o’zgarishini qat’iymas mantiq tushunchasi orqali izohlash mumkin
Bilimlar bazasi (Knowledge base) – bu ayrim predmet sohalari murakkab vazifalar yechimini topish uchun tahlil va xulosalarni yuzaga keltiruvchi model, qoida, omillar (ma’lumotlar) majmuidir.
Qidiruv (Search) – Boshlang’ich holatdan yakuniy holatga o’tishgacha bo’lgan jarayonlar
Sinflash (Classification) – Berilgan ma’lumotlar asosida ularni ma’lum bir toifaga ajratish. Har bir toifa uchun u oʻrgangan narsasi asosida ushbu turkumdagi mahsulot turini ifodalovchi model yaratadi
Tanib olish (Recognation) – Kiritilgan model va namunalardan xulosa olgan holda, ko’rsatigan jism, buyum, predmet yoki shaxsni ajrata olish
Machine learning – Keltirilgan ko’plab ma’lumotlar orqali, o’quv-uslubiy tanlanmalar asosida ma’lumotlarni mashinaga o’rgatish va undan xulosa olish jarayoni
O’zini-o’zi o’qitish (Self-learning) – Ma’lumotlarda yakuniy natijani bermagan holda, uzatilgan ma’lumotlarni yetarlicha tadqiq etish orqali xulosa olish va qaror qabul qilish jarayoni.
Neyron to’rlari (Neural networks) – Biologik nerv tizimlarining soddalashtirilgan texnologik ko’rinishi. Signallarni qabul qilish, ularga qayta ishlov berish va xulosa qilish kabi amallarni bajaradi
Chuqur o’qitish (Deep learning) – bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir.
Tabiiy tillarni qayta ishlash (Natural language processing) – bu kompyuterlarda aqlli va foydali usulda tahlil qilish, tushunish va inson tilidan ma'no olish usulidir. NLP-dan foydalanib, ishlab chiquvchilar avtomatik umumlashtirish, tarjima, nomlangan ob'ektni aniqlash, munosabatlarni ajratish, fikrlarni tahlil qilish, nutqni aniqlash va mavzular segmentatsiyasi kabi vazifalarni bajarish uchun bilimlarni tashkil qilishdir.
Semantika (Semantic reasoning) - bu tizimning xulosa qilish qoidalari asosida mavjud ma'lumotlardan yangi faktlarni chiqarish imkoniyatidir. Oddiy qilib aytganda, qoidalar mavjud ma'lumotlar to'plamiga yangi ma'lumotlarni qo'shib, kontekst, bilim va qimmatli tushunchalarni oshirib boorish jarayoni.
Do'stlaringiz bilan baham: |
