217
borayotgan ishlov berish tezligi bilan
o‘rganadigan dasturlarning kombinatsiyasi
yangi imkoniyatlarni ochadi.
Moslashuvchanlik.
Dasturlashtirilgan
vositalarning
cheklovchi
xususiyatlaridan biri ularning
qat’iyligidir – dastur yozib bo‘linganidan va
o‘rnatilgandan so‘ng u o‘zgarmay qoladi. Biroq, ko‘p vazifalar vaqt o‘tishi bilan
yoki bir foydalanuvchidan
ikkinchi foydalanuvchiga
o‘tishi bilan o‘zgaradi.
Bunday muammolarni hal qilishda mashinaviy
o‘qitishning odatiy muvaffaqiyatli
q
o‘llanilishi qo‘lda yozilgan matnni dekodlaydigan dasturlarni o‘z ichiga oladi,
bu yerda statsionar dastur turli foydalanuvchilarning q
o‘l yozuvi o‘rtasidagi
o‘zgarishlarga moslasha oladi. Spamni aniqlash dasturlarida ham spam elektron
xatlar xarakteridagi o
‘zgarishlarga avtomatik ravishda moslashadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Shai Shalev-Shwartzm,
Shai Ben-David, Understanding Machine
Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge University Press, 2014.
2.
Y. Bengio, "Learning deep architectures for AI", Foundations and Trends
in Machine
Learning, 2009.
3.
Y. Bengio, "Scaling learning algorithms towards AI", Large-Scale, 2007.
4.
M. Collins, "Discriminative reranking for natural language parsing, in
Machine Learning", 2000.
