Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги

1 
ЎЗБЕКИСТОН РЕСПУБЛИКАСИ АХБОРОТ 
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ ВА КОММУНИКАЦИЯЛАРИНИ 
РИВОЖЛАНТИРИШ ВАЗИРЛИГИ 
 
МУҲАММАД АЛ-ХОРАЗМИЙ НОМИДАГИ ТОШКЕНТ 
АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ 
ФАРҒОНА ФИЛИАЛИ 
 
АХБОРОТ-КОММУНИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ ВА 
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯЛАРИ СОҲАСИДА ЗАМОНАВИЙ 
МУАММОЛАР ВА ЕЧИМЛАР 
 
 
РЕСПУБЛИКА ИЛМИЙ-ТЕХНИК АНЖУМАНИНИНГ 
МАЪРУЗАЛАР ТЎПЛАМИ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
15-16 
– апрель 
Фарғона 2022 

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.