SUN'IY INTELLEKTDAN FOYDALANIB MASALA ALGORITMINI TUZISH
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Ushbu maqolada sun’iy intellektdan foydalanib masala algoritmini tuzishning nazariy va amaliy asoslari tadqiq etilgan. Masalani tahlil qilish, uning matematik modelini shakllantirish, kiruvchi va chiquvchi parametrlarni aniqlash, sun’iy intellekt usulini tanlash, modelni o‘qitish va natijani baholash bosqichlari ko‘rib chiqilgan. Sun’iy intellekt asosida algoritm ishlab chiqishning an’anaviy algoritmlashdan farqli jihatlari tahlil qilingan. Amaliy misol sifatida talabaning imtihondan o‘tish yoki o‘tmasligini prognoz qilish masalasi tanlanib, qarorlar daraxti asosida algoritm ishlab chiqilgan. Tadqiqotda sun’iy intellekt algoritmlarining masalalarni avtomatlashtirilgan holda yechish, prognozlash va qaror qabul qilish imkoniyatlari yoritilgan.
Downloads
Article Details
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
How to Cite
References
Madrahimov Sh. Sun’iy intellekt tizimlari: o‘quv qo‘llanma. - Toshkent: Metodist nashriyoti, 2023. - 54 b. ISBN 978-9910-9843-7-2. BT URSPI
Xo‘jaqulov T.A., Malikova N.T. Sun’iy intellekt: o‘quv qo‘llanma. Toshkent: Aloqachi, 2019. - 192 b.
Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: учебное пособие для студентов вузов. - М.: Академия, 2005.- 175 с. ISBN 5-7695-1958-4. Search RSL+1
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. - 2-е изд. - М.: Горячая линия–Телеком, 2002. - 381 с. ISBN 593517-031-0. Библиотека МГТУ.
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. - М.: ИПРЖР, 2000.
Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. - М.: Горячая линия–Телеком.
Хасанов Д.Р. Sun’iy intellekt usullari yordamida qishloq xo‘jaligi takroriy ekinlari hosildorligini bashoratlashning model va algoritmlarini ishlab chiqish. - Toshkent.
Абдусатторова С.Ф. Raqamli transformatsiya muhitida ijtimoiy jarayonlarni modellashtirish: sun’iy intellektning falsafiy-huquqiy muammolari. - Toshkent.
Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. - New York: Springer, 2006.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. - Cambridge: MIT Press, 2016.
Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. - 4th ed. - Pearson, 2021.
Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. 2nd ed. - Springer, 2009.