Sun’iy intellekt tushunchasi Sun’iy intellekt

Download 179.42 Kb.
Sana	13.02.2024
Hajmi	179.42 Kb.
	#155358

Bog'liq
1-mavzu
maktabgacha-yoshdagi-bolalarga-ingliz-tilini-o-rgatish-usullari, Muhitlar, 1-variant 8-B ga 27-may, Beton texnologiyasi 2 qism, tavsifnoma

Bu sahifa navigatsiya:

• Sun’iy intellekt tushunchasi 1.Sun’iy intellekt
• 2.Sun’iy intellekt ta’rifi
• 1.1.1-rasm 3.Mashinali o‘qitish
• 0, 8, 15, 22, 38 Kirish
• F=C*1.8+32 1.1.1-formula
• 4.Nima uchun Mashinali o‘qitish
• 5.Mashinali o‘qitish qanday muammolar uchun
• Ekspert tizimlarni yaratishda Mashinali o‘qitish algoritmlari turlari
• 1.Nazorat ostida o‘rgatish (Supervised Learning)
• To‘liq ma’lumot quydagi linkda: https://www.canva.com/design/DAFs2A3yL-E/k0i1x-ANeVpAmAyUY9chpA/editutm_content=DAFs2A3yL-Eutm_campaign=designshareutm_medium=link2utm_source=sharebutton

1.1 MAXSULIY (PRODUKSIYA) EKSPERT TIZIMI YARATISH. Reja: Sun’iy intellekt tushunchasi. Ekspert tizimlarni yaratishda Mashinali o‘qitish algoritmlari turlari. Ekspert tizimlarida Mashinali o‘qitish usullari va qiyinchiliklari. Sun’iy intellekt tushunchasi 1.Sun’iy intellekt - odamlarga taqlid qiluvchi kompyuterlar yoki dasturlar. Bu taqlid muammolarga yechim topishda ratsional ya’ni oqilona qaror qabul qilishda va odamlarga o‘xshab harakatlanishda ko‘rinadi. Zamonaviy sun’iy intellektlar Mashinali o‘qitish asosida yaratiladi. 2.Sun’iy intellekt ta’rifi - vizual idrok etish(ko‘rish), nutqni aniqlash,qaror qabul qilish va tarjima kabi odatda inson aql-zakovatini talab qiladigan vazifalarni bajarishga qodir kompyuter va dasturlar. Mashinali o‘qitish har qanday sun’iy intellektning asosi hisoblanadi ma’lumotlar fani (Data Science) bilan birgalikda. 1.1.1-rasm 3.Mashinali o‘qitish – kompyuterlarni dasturlamagan holda o‘z-o‘zini o‘qitish imkoniyatini berish. (Artur Samuel, 1959 yil.) Mashinali o‘qitishni oddiy misol orqali tushuntirilganda. Kirish va chiqish qiymatlariga ega ro‘yxat (array) mavjud. 0, 8, 15, 22, 38 Kirish: 32, 46.4, 59, 71.6, ? Chiqish: Bu ikkita qiymatlar ro‘yxatida agar kirish 0 bo‘lsa chiqish 32 bo‘ladi, agar kirish 8 bo‘lsa 46.4 bo‘ladi va h.k..., sizga savol agar kirish 38 bo‘lsa chiqish nechaga teng bo‘ladi? Agar javob 100.4 bo‘lsa javobni to‘g‘ri. Bu natija qanday topildi agar kirish va chiqishlarni tahlil qilib chiqilganda natijani hisoblash uchun quyidagi formula ishlatilganligi topiladi. F=C*1.8+32 1.1.1-formula Yuqoridagi 1.1.1-formula Selsiydan C º Farengeytga F º o‘tkazish formulasi. Yuqoridagi savolda kirish va chiqish o‘rtasidagi bog‘liqlikni topishda ya’ni 1.1.1-formulani topishda inson miyasida qandaydir jarayonlar va hisob kitoblar qilinadi aynan manashu jarayon Mashinali o‘qitishda amalga oshiriladi. Kirish va chiqish berilgan holatda Mashinali o‘qitish algoritmlarida kirish qiymatlar qanday yo‘l bilan chiquvchi qiymatlarga o‘girish formulasi hisoblab topiladi. Aynan manashu yerda chiziqli(odatiy) dasturlash va Mashinali o‘qitish farq qiladi.(1.1.2-rasm) 1.1.2-rasm Mashinali o‘qitishning vazifasi kirish va chiqish qiymatlari orasidagi mantiqni o‘rganib topish va model yaratish. Model yaratish jarayoni “training” (o‘qitish) deb ataladi. 4.Nima uchun Mashinali o‘qitish? Klassik dasturlashda muammoga yechimni dasturchi taklif qiladi. Hayotda juda ham murakkab muammolar mavjud bu muammolarga dastur yozish juda ham qiyin yoki imkonsiz hisoblanadi. Bunday holatlarda Mashinali o‘qitish algoritmlari qo‘llaniladi. Bunday holatda dasturni ya’ni modelni bevosita kompyuterning o‘zi yaratadi. Va bunda faqat kompyuterga ma’lumotlarni va bu ma’lumotlarga to‘g‘ri keluvchi yechimni berish talab qilinadi. 5.Mashinali o‘qitish qanday muammolar uchun? Ko‘p qonun-qoidalar va shartlar yozishni talab qiladigan muammolar. Klassik usul bilan yechim topib bo‘lmaydigan kompleks muammolar. Doimiy o‘zgaruvchan muammolar. Katta o‘lchamdagi ma’lumotlardan yashirin mazmun va ma’nolarni topishga oid muammolar Ekspert tizimlarni yaratishda Mashinali o‘qitish algoritmlari turlari Mashinali o‘qitish 4 turga bo‘linadi bular quyidagilar Nazorat ostida o‘rgatish (Supervised Learning) Nazoratsiz o‘rgatish (Unsupervised Learning) Qisman nazorat ostida o‘rgatish (Semi-supervised learning) O‘z-o‘zini o‘rgatish (Reinforcement learning) 1.Nazorat ostida o‘rgatish (Supervised Learning) - qanday muammolar uchun ishlatiladi? Nazorat ostida o‘rgatishning asosiy ikki yo‘nalishi mavjud. Klassifikatsiya (sinflarga ajratish) Diagnostika Tasvirlarni ajratish Firibgarlikni aniqlash Mijozlarni saqlab qolish Regressiya (o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘liqlik) Bashorat (prognoz): iqlim,narx-navo,aholi soni, dollar kursi va hokazo. Baholash: parametrlarga qarab uy,mashina,yer va shu kabi narsalarni baholash. To‘liq ma’lumot quydagi linkda: https://www.canva.com/design/DAFs2A3yL-E/k0i1x-ANeVpAmAyUY9chpA/edit?utm_content=DAFs2A3yL-E&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton Yoke quydagi QR Code ni skaner qiling: Download 179.42 Kb.

Download 179.42 Kb.