Mavzu: O’qituvchisiz o’qitish.
Mundarija:
Kirish.
Asosiy qismi.
1. Sun’iy intellektning algoritmlari.
2. Mashinali o‘qitishda o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlarini o’qitish
va ularni dasturlash
O'qituvchisiz va O'qituvchili o'qitish
Xulosa.
Foydalanilgan adabiyotlar.
Kirish.
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN ), odatda oddiygina neyron tarmoqlari (NN ) yoki neyron tarmoqlari deb ataladi. Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu inson miyasidan ilhomlangan hisoblash modellari. Boshqacha
qilib aytganda, bu inson miyasi ish mantig'ini matematik tarzda modellashtirishdir. Sun'iy neyron tarmoq modellari mashinani o'rganishning ko'plab eng murakkab ilovalari ortida turibdi.
Tasniflash, regressiya muammolari va hissiyotlarni tahlil qilish bugungi kunda sun'iy neyron tarmoqlardan foydalanishning ba'zi usullaridan biridir. Rivojlanayotgan soha sifatida sun'iy neyron tarmoqlarning ko'plab turlari mavjud. Ular murakkablik,
tarmoq arxitekturasi, zichlik va ma'lumotlar oqimi kabi turli sabablarga ko'ra farqlanadi. Ammo har xil turlar mashinani o'rganishni yaxshilash uchun neyronlarning xatti-harakatlarini modellashtirish va takrorlashga urinishning umumiy maqsadiga ega.
Sun'iy neyron tarmoqlar mashinani o'rganishda keng qo'llaniladi. Sun'iy neyron tarmoq modelining har bir turi har xil kuchli tomonlarga va foydalanish holatlariga ega. Umuman olganda, ular asosan an'anaviy mashinani o'rganish usullaridan ko'ra murakkabroq muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Misollar, murakkab tabiiy tilni qayta ishlash va sun'iy neyron tarmoqlarga tayanadigan mashina o'rganish-quvvat tiliga tarjimani o'z ichiga olishi mumkin. Takroriy neyron tarmoqlar ko'pincha his-tuyg'ularni tahlil qilish yoki matnni tarjima qilish uchun ishlatiladi. Neyron arxitekturasining chuqurligi va miqyosi chiziqli bo'lmagan qaror qabul qilish jarayoniga erishish mumkinligini anglatadi.
Sun'iy neyron tarmoqlari mashinani o'rganishning chuqur o'rganish shaklida qo'llaniladi. Bu chuqur o'rganish deb ataladi, chunki modellar sun'iy neyron tarmog'ining "chuqur", ko'p qatlamli arxitekturasidan foydalanadi. Sun'iy neyron tarmog'ining har bir qatlami ma'lumotlarni qayta
ishlashi mumkinligi sababli, modellar ma'lumotlarning mavhum tushunchasini yaratishi mumkin. Ushbu arxitektura modellar tobora murakkab vazifalarni bajarishi mumkinligini anglatadi, masalan, tabiiy tilni tushunish yoki murakkab fayl turlarini tasniflash.
Sun'iy neyron tarmoqlar allaqachon mashinani o'rganishda qo'llaniladi:
Oqimli xizmatlar yoki elektron tijorat kabi mahsulotlarda mijozlar, foydalanuvchilar va iste'molchilar uchun tavsiya tizimlari.
Virtual yordam va nutqni aniqlash dasturini quvvatlantirish uchun.
Murakkab tasvir, audio va hujjatlarni tasniflash modellari, masalan, yuzni aniqlash dasturida.
Xom, yorliqsiz maʼlumotlardan funksiyalarni avtomatik ajratib olishda.
Murakkabligi bo'yicha turli xil sun'iy neyron tarmoqlari mavjud. Ushbu qoʻllanma sunʼiy neyron tarmoqlarning
har xil turlarini, jumladan, ular nima ekanligini va qanday ishlatilishini oʻrganadi.
Sun’iy intellektning algoritmlari
“Sun’iy intellekt” ning zamonaviy tushunchasi “mashinali o‘qitish” va “neyron to‘rlari” tushunchalari
bilan aynan mos emas, biroq bu tushunchalarni o‘z ichiga oladi. Mazkur paragrafda sun’iy intellektning algoritmlari to‘g‘risida fikr yuritamiz. Asosiy algoritmlaridan bo‘lgan izlash masalasi va buning uchun qanday asosiy strategiyalarni bilish talab qilinadi. Bilamizki, axborotli va axborotsiz izlash masalasi mavjud.
Sun’iy intellekt masalasini yechish uchun foydalaniladigan matematik metodlar gruppasi mavjud –
fazoviy holatda izlash (inglizchasi state space search).
Fazoviy holatda izlash: masalani rasmiylashtirishdan yechimga.
Klassik ko‘rinishdagi SI-masalasini amalda yechish muammosidan boshlaymiz. Aytaylik, uchta missioner va uchta kannibal daryoning
bir tomonida turishipdi, bu yerda bitta kema mavjud bo‘lib, kema faqat ikkita olamni ko‘tarishi mumkin. Missioner va kanniballarni bitta kema yordamida daryoning narigi qirg‘ogiga o‘tkazish usulini toping. Bunda qirg‘oqda missioner kam, kannibal ko‘p
bo‘lib qolishi ta’qiqlanadi. Bu masala o‘z vaqtida 1968- yilda Amarel tomonidan izchil tahlil qilingan va juda ko‘p muhokamaga sazovor bo‘lgan. 1960- yillarda masalaning izlash algoritmi mutaxassislarda juda katta qiziqishni uyg‘otgan, shu boisdan ham masalaning yechish strategiyasi SI klassik muammolari qatoriga kiritildi. Masalani yechish strategiyasini aziz o‘uvchilarga havola qilamiz.
