|
Theory of intelligent control
|
| bet | 4/14 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control- Tekshiruv va o‘rganish: Ba’zi ITlar olingan fikr-mulohazalar asosida o‘rganish va o‘z algoritmlari va yechimlarini takomillashtirishga qodir.
Intellektual tizimlarda ma'lumotlarni qayta ishlash qimmatli ma'lumotlarni olish, pattern (muhim belgi va hususiyatlar) va qonuniyatlarni aniqlash va shu bilan tizimning samaradorligi va funksionalligini yaxshilashga yordam beradi. Bu, ayniqsa, ma'lumotlar qarorlar qabul qilish va jarayonlarni avtomatlashtirishda muhim rol o'ynaydigan bugungi kunda juda muhimdir.
2. Mashinali o‘qitish: Intellektual boshqaruvning asosiy elementlaridan biri bu mashinani o‘qitishdir. Mashinani o'qitish modellari tizimga ma'lumotlardan naqshlarni olish va ulardan bashorat qilish va qarorlar qabul qilish uchun foydalanish imkonini beradi. Mashinani o'rganish (ML) - bu to'g'ridan-to'g'ri ko'rsatmalardan foydalanmasdan ko'plab shunga o'xshash vazifalarni bajaradigan kompyuterga asoslangan SIni rivojlantirish sohalaridan biridir.
Mashinali o'qitish printsipi bizga odamlar kabi fikrlaydigan kompyuterlar va dasturlarni yaratishga imkon beradi. Ammo shu bilan birga, odamlardan farqli o'laroq, ular charchamaydilar, kamroq xatoga yo'l qo'yishlari, istalgan hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashlari va ularni xolis baholashlari mumkin. Bu sun'iy intellekt imkoniyatlari uchun katta maydon ochadi.
Mashinali o'qitishdan foydalanib, biz ko'plab xizmatlar va dasturlarni yaratishingiz mumkin. Bunday dasturlardan kundalik hayotda biz foydalanadigan eng oddiylari - navigatorlar, yuzni tanish hususiyatiga ega kameralar, tavsiyalar xizmatlaridan - sanoat yoki xavfsizlik uchun zarur bo'lgan murakkab vositalargacha.
Mashinali o‘qitish uchta asosiy tushunchaga asoslanadi:
- algoritmlar - bu kompyuterga qaysi ma'lumot manbasidan foydalanishni "aytib beradigan" maxsus dasturlar. Har bir vazifa uchun ma'lumotlarni qayta ishlashni tezlashtirish va aniq natijalarni olish uchun mo'ljallangan alohida algoritmlar tanlanadi;
- belgilar (xususiyatlar, o'lchovlar, fichlar va features) - kuzatilgan hodisalarning individual o'lchanadigan parametrlari, ularning to'g'ri tanlanishi mashinani o'rganishning muvaffaqiyati va tezligini belgilaydi;
|
| |
