Sun’iy intellekt tarixi Sun’iy intellekt tushunchasining asoschisi 1956 yilda Dartmouth kolleji Dartmouth College is a private Ivy League reseasrch university in Hanover, New Hampshire, United States

1 savol
Sun’iy intellekt tarixi Sun’iy intellekt tushunchasining asoschisi – 1956 yilda Dartmouth kolleji (Dartmouth College is a private Ivy League reseasrch university in Hanover, New Hampshire, United States.) Sun'iy intellekt (AI) - bu kompyuterda insonning aqlli xattiharakatlarini qanday amalga oshirishni o'rganadigan tadqiqot sohasi. AI-ning yakuniy maqsadi o'rganish, rejalashtirish va mustaqil ravishda muammolarni hal qila oladigan kompyuterni yaratishdir. AI yarim asrdan ko'proq vaqt davomida o'rganilgan bo'lsa-da, biz har tomonlama inson kabi aqlli kompyuterni yaratolmaymiz. Sun’iy intellekt rivojlanish tarixi 1920 yil – Sun’iy kalkulyator 1936 yil – Turing mashinasi, Turing testi 1950 yil – Sun’iy xotira (5 Mb HDD) 1950-1980 yillar – Qoidalar to’plami 1968 yil – Apollo missiyasi, IBM hisoblash mashinasi (100 oper/sec) 1980 yillar – Sun’iy o‘yinlar (Shaxmat) Sun’iy intellekt rivojlanish tarixi 2000 yillar – Machine learning Ma’lumotlarni o‘qib olish (o‘qitish) – [learning data] - >Nazorat ostida o‘qitish – [supervised learning] -> Chuqur o‘qitish – [deep learning] Sun’iy intellekt rivojlanish tarixi 2012 yil – Deep learning Dr. Geoffrey Hinton, Totonto Universiteti professori Chuqur o‘qitish algoritmlari, ovozni tanish Sun’iy intellekt rivojlanish tarixi Sun’iy o‘yinlar natijasi 1997 yilda shaxmatchi Garry Kasparov “AI Chess – Deep Blue” ga yutqazib qo‘ygan 2016 yilda shaxmatchi Lee Sedol “AlphaGo” ga sun’iy shaxmat o‘yinida yutqazgan Sun’iy intellekt (Artificial intelligance) Sun’iy intellektni tashkil qiluvchi elementlarning mantiqiy bog‘lanishi

2 savoll

Regressiya nima? Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo‘lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o‘zgaruvchilar o ְ ‘rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to‘plami hisoblanadi. Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o‘z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi. Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish uchun keng qo‘llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o‘qitish sohasi bilan mos keladi. Regressiya va uning turlari Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o‘tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o‘rtasidan o‘tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.





Regression model qurish (Matlab) Matlab muhitida chiziqli regression model qurish algoritmi: ◦ Matlab ishga tushiriladi ◦ Obyekt parametrlari bo’yicha o’qitiluvchi to’plam ma’lumotlari tayyorlanadi. Misol uchun ◦ x = [2 3 5 7 8 12 16] ◦ y = [25 32 48 64 79 92 100 ] ◦ p=polyfit(x,y,n) – funksiyasi asosida n=1 ga teng bo’lgan holatda chiziqli model koefffitsentlari aniqlanadi ◦ polyval(p,x) – qurilgan model bo’yicha ym qiymatlari hisoblanadi ◦ Qurilgan model xatoligi aniqlanadi (abs(y-ym) ifodasi orqali) ◦ Berilgan to’plam va qurilgan model grafigi chiziladi (scatter, plotfunksiyalari asosida)

3 savol

Bu mashinali o‘qitishning bir turi bo'lib, unda mashina ma'lumotlardan o'rganish uchun hech qanday tashqi nazoratga muhtoj emas, shuning uchun nazoratsiz o‘qitish deb ataladi. Ushbu modellar tasniflanmagan yoki toifalanmagan yorliqsiz ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda o'qitilishi mumkin va algoritm hech qanday nazoratsiz ushbu ma'lumotlarga amal qilishi kerak. Nazoratsiz o‘qitishda model oldindan belgilangan natijaga ega emas va u katta hajmdagi ma'lumotlardan foydali tushunchalarni topishga harakat qiladi.
Nazoratsiz o‘qitishni regressiya yoki sinflashtirish muammosiga to‘g‘ridan-to‘g‘ri qo‘llash mumkin emas, chunki nazorat ostidagi o‘qitishdan farqli o‘laroq, bunda kirish ma’lumotlari mavjud, lekin tegishli chiqish ma’lumotlari yo‘q. Nazoratsiz o'qitishning maqsadi ma'lumotlar to'plamining asosiy tuzilishini topish, o'xshashliklari bo'yicha ma'lumotlarni guruhlash va ushbu ma'lumotlar to'plamini siqilgan formatda taqdim etishdir.
Faraz qilaylik, nazoratsiz o‘qitish algoritmiga turli turdagi mushuk va itlarning tasvirlarini o'z ichiga olgan kirish ma'lumotlar to'plami berilgan. Algoritm hech qachon berilgan ma'lumotlar to'plamida o'qitilmaydi, ya'ni u ma'lumotlar to'plamining xususiyatlari haqida hech qanday tasavvurga ega emas. Nazoratsiz o‘qitish algoritmining vazifasi tasvir xususiyatlarini o'z-o'zidan aniqlashdir. Nazoratsiz o‘qitish algoritmi ushbu vazifani tasvir ma'lumotlar to'plamini tasvirlar orasidagi o'xshashliklarga ko'ra guruhlarga ajratish orqali amalga oshiradi.