CC BY
170SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
SUNIY NEYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI
Quvvatali Ortiqovich Israil Nurmamatovich Hamidullo Rahimjon
Raximov Tojimamatov o'g'li Xo'jaqulov
Texnika fanlari bo'yicha Oqituvchi, Farg'ona davlat Muhammad al-Xorazmiy
falsafa doktori (PhD) universiteti nomidagi TATU Farg'ona
Farg'ona davlat universiteti filiali magistri
ANNOTATSIYA
Mazkur maqolada suniy nеyron tarmoqlarni umumiy tasnifi, tuzilishi va ular yechadigan muammolar to'g'risida malumotlar berilgan. Shungdek, suniy neyron tarmoqlar q'ollaniladigan sohalar hamda ularni tadbiqlariga ham to'xtalgan.
Kalit so'zlar: sun'iy neyron, sun'iy intellekt, mashinali o'qitish, sun'iy superintellek, intellektual faoliyat.
ABSTRACT
This article provides information about the general classification and structure of artificial neural networks and the tasks they solve. The areas where artificial neural networks and their applications are used were also discussed.
Key words: artificial neuron, artificial intelligence, machine learning, artificial superintelligence, intellectual activity.
Bugungi texnologiyalar rivojlangan davrda sun'iy intellekt va neyron to'rli tarmoqlar texnologiyalari jamiyat hayotida muhim o'rin ega. Sun'iy neyron tarmoqlari an'anaviy algoritmik yechimlar samarasiz yoki imkonsiz bo'lgan hollarda murakkab muammolarni hal qilishda faol qo'llaniladi
Zamonaviy kompyuterlarning imkoniyatlari turli xil hisob-kitoblarni inson miyasining imkoniyatlaridan o'nlab kattalikdagi tezlikda bajarishga imkon beradi. Biroq, bir qator hisoblamaydigan vazifalar, hatto odamlar uchun ahamiyatsiz bo'lsa ham, kompyuter texnologiyalari uchun juda qiyin bo'lib qolmoqda. Insonning ma'lumotni assotsiativ ravishda saqlash, kontekstni hisobga olgan holda ma'lumotlarni o'rganish, umumlashtirish va qayta ishlash qobiliyati hatto zamonaviy superkompyuterlar uchun ham beqiyos bo'lib qolmoqda. Sun'iy neyron tarmoqlarini oyihalashdan maqsad tabiiy intellekt tamoyillariga muvofiq ishlaydigan hisoblash tuzilishini yoki algoritmini qurishdir. Neyron tarmoqlarining quyidagi xususiyatlarini asosiylariga kiritish mumkin.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
1. Neyron tarmoqlari, odam va hayvonlarning miyasiga o'xshab, yelementar harakatlarni bajaradigan va turli xil bog'lanishlar bilan o'zaro bog'langan ko'plab oddiy yelementlardan qurilgan.
2. Neyron tarmoqlari misollar yordamida o'z ishlarini yaxshilashga (o'rganishga yoki moslashishga) qodir.
3. Muammoning neyron tarmog'i yechimi ishlab chiquvchidan muammoni hal qilish va uni dasturlash algoritmini tuzishni talab qilmaydi. Neyron tarmoqlari, qoida tariqasida, muammoni hal qilish usulini yaratish uchun "to'g'ri" ishlarning misollaridan foydalanadilar. Shu bilan birga, tarmoq ishlab chiquvchiga noma'lum bo'lgan vazifadagi yashirin naqshlarni aniqlashi mumkin.
Sun'iy intellekt (AI) - bu informatikaning zamonaviy sohasi bo'lib, unda inson kabi fikrlay oladigan va aqliy faoliyatiga taqlid qilishni amalga oshiradigan algoritmlar va dasturiy ta'minotlarni yaratishga qaratilgan muammolar tadqiq qilinadi. Sun'iy intellekt uchun yaratilgan algoritmlar asosida tuzilgan dasturlar to'plangan tajriba va namunalar yordamida axborotlarni umumlashtirishi va xulosalar chiqarishi, axborotlar o'rtasidagi bog'lanishlarni aniqlashi hamda olingan tajribalar asnosida o'qitilishi mumkin. Sun'iy intellekt tizimlari insonni o'rnini hech qachon bosolmaydi, lekin uning imkoniyatlarini oshira oladi.
Sun'iy intellekt tizimlarida asosan ikkita asosiy tushuncha mavjud:
1. Neyron to'rlari
2. Mashinali o'qitish
Neyron to'ri mazmun mohiyatiga ko'ra insonning biologik neyron to'ri faoliyatini qisqartirilgan shaklda akslantiruvchi matematik model va matematik modelni dastur sifatida realizatsiya qilishni ifoda etadi. Mashinali o'qitish esa maxsus algoritmlar to'plami bo'lib, bu to'plamlar neyron tarmoqlari xossasining negizini - tajribalardan olinadigan ma'lumotlar asosida o'zini-o'zi o'qitish qobiliyatini namoyon qiladi. Neyronlarni o'qitish uchun tajriba ma'lumotlari mavjud axborot massivlari qancha ko'p bo'lsa, uni o'qitish algoritmlari uchun ma'lumotlar o'rtasida bog'lanishlar va qonuniyatlarni aniqlash jarayoni oson kechadi, shu bilan birga olinadigan natijalar ham kutilgan qiymatlarga yaqin bo'ladi.
Sun'iy intellektning bir nechta turlari mavjud bo'lib, ular orasida uchta asosiy toifani ajratish mumkin:
Chegaralangan sun'iy intellekt (artificial narrow intelligence, ANI). Ma'lum bir sohaga yo'naltirilgan maxsus dasturiy-apparatli majmuani tashkil etadi. Masalan, kompyuter dasturi shaxmat bo'yicha chempionni mag'lub etishi mumkin, lekin bu dastur faqatgina shu ishni bajara oladi xolos.
Umumiy sun'iy intellekt (artificial general intelligence, AGI). Bu toifadagi sun'iy intellekt aql-zakovati insonga o'xshash dasturiy va apparat kompleksidan iborat bo'ladi,
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
ya'ni, u inson bajara oladigan vazifalarni bajarishi mumkin. Umumiy sun'iy intellekt insonning fikrlash qobiliyatini nusxalash imkoniyatiga bo'lib, u ma'lumotlarni olish, ma'lumotlar oqimidan kerakli axborotlarni olish, muammoning turli yechimlarini taqqoslash, tez o'rganish, to'plangan tajribadan foydalanish kabi ishlarni amalga oshiradi.
Sun'iy superintellekt (artificial superintelligence, ASI). Bu toifadagi sun'iy intellekt deyarli barcha sohalarda, shu jumladan ilmiy ixtirolar, umumiy bilimlar va ijtimoiy ko'nikmalarda inson aql-idrokidan ustun bo'lgan dasturiy-apparatli kompleksdir.
Hozirgi vaqtda insoniyat sun'iy intellekt elementlarini turli sohalarda muvaffaqiyatli qo'llab kelmoqda:
• o'z yo'lidagi turli to'siqlarni anglaydigan va ularga nisbatan harakatni amalga oshiradigan, o'z-o'zini boshqaradigan (avtopilotli) mashinalarni ishlab chiqishda;
• berilgan marshrut bo'ylab mustaqil ravishda harakatlanadigan uchuvchisiz uchish apparatlarini ishlab chiqishda;
• ovozli buyruq yordamida marshrutni aniqlovchi navigatorlarda;
• elektron pochtalarni saralashda foydalaniladigan spam-filtrlarni qo'llashda;
• tarjimon dasturlarda;
• matnni, ovozni va videoni anglash tizimlarida, matnni ovozli xabarga akslantiruvchi dasturlarda va boshqa yo'nalishlarda keng qo'llanilmoqda.
Sun'iy intellekt haqida so'z ketganda bizdan sun'iy intellekt, mashinali o'qitish va sun'iy neyron tarmoqlari kabi tushunchalarni yaxshi tushunib olish talab etiladi. Shu bilan birga bu atamalarning bir-biri bilan bog'liq qanday jihatlari borligi haqida aytib o'tishimiz zarur.
Sun'iy intellekt (artificial intelligence, AI). Sun'iy intellekt bu aqlli mashinalarni yaratish texnologiyasi bilan shug'ullanuvchi fan bo'lib, u super kompyuterlarda, personal kompyuterlarda, smartfon yoki boshqa hisoblash qurilmasida ishlay oladigan dasturiy ta'minot shaklida amalga oshiriladi. Sun'iy intellekt bir so'z bilan aytganda -bu apparat va dasturiy ta'minot majmuasi hisoblanadi. Sun'iy intellekt tizimlari hisoblash ishlari bilan bir qatorda insonga xos bo'lgan ba'zi ijodkorlik funksiyalarni ham bajara oladi.
Mashinali o'qitish (machine learning) ning sun'iy intellekt sohasining qism bo'limi bo'lib o'rganuvchi algoritmlarni qurishning turli usullarini o'rganadigan sohasidir. O'rganuvchi algoritmlar - bu kirish ma'lumotlari va yakuniy natijalarga bog'liq ravishda o'zgaradigan (o'rgatiladigan) algoritmlar tushuniladi. Mashinali o'qitish juda keng qamrovli bilimlar sohasidir. Chunki, "o'qitish" tushunchasini turli xil talqin
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
qiladigan bo'lsak, u holda har safar qiziqarli natijalarni olishimiz mumkin. Biroq, mashinali o'qitishning ko'plab paradigmalari va yondashuvlari orasida juda qiziqarli yo'nalish sun'iy neyron tarmoqlari ajralib turadi.
Sun'iy neyron tarmoqlari (artificial neural networks, ANN). Sun'iy neyron tarmoqlari inson miyasining biologik neyron tarmoqlarining soddalashtirilgan modellarini tashkil etadi.
Hozirgi vaqtda dunyo mamlakatlari o'rtasidagi ustunlik mamlakatlarning maydoni va tabiiy resurslari bilan aniqlanmaydi. Endi barcha sohalardagi ustunlikni ta'lim saviyasi va jamiyatda to'plangan bilimlar hajmi belgilaydi. Kelajakda qaysi mamlakat yangi bilimlami yaratishda va. o'zlashtirishda oldingi o'ringa chiqsa, o'sha mamlakat gullab-yashnaydi. Bunda asosiy ro'lni yangi ATlari, unda esa- suni'iy intellektning usullari va vositalari egallaydi. Suni'iy intellektning asosiy texnologiyalari haqida tasavvur hosil qilish uchun suni'iy intellektning muhim konsepsiyalari qanday tarzda dasturiy yechimlarga tadbiq etilganligini o'rganish zarur. Dasturlar turli jarayonlar tavsifini aniq qurishga imkoniyat yaratadi. Ularning strukturasi yechiladigan masalalar strukturasini o'zida aks ettiradi.
Sun'iy intellekt deganda — maqsadli yo'nalishdagi harakatni o zida namoyon qilish qobiliyatiga ega ixtiyoriy biologik, sun iy yoki formal tizimlar tushuniladi. Sun'iy yoki formal tizimlar muloqot, bilimlarni yig'ish, idrok etish, o'rgatish, anglab olish, moslashish va h.k. lami o'zichiga oladi.
Sun'iy intellekt - hisoblash mashina(HM)larining insonlarga aqlli bo'lib ko'rinadigan tomonlarini bajarishga imkon beradigan konsepsiyalar haqidagi fan. Inson aqli o'zi nima? U fikrlash qobiliyatiga egami, bilimlami o'zlashtirish va qo'llash qobiliyatiga egami? U g'oyalami almashish va ular bilan ishlash qobiliyatiga egami? Shubhasiz, bu barcha qobiliyatlar aqlning qismini tashkil etadi. Lekin bu so'zga oddiy ma'noda ta'rif berib bo'lmaydi. Chunki aql - bu ma'lumotlanni qayta ishlash va namoyish etish sohasidagi bilimlarning qorishmasidir [1, 6].
Sun'iy intellektning asosiy masalasi hisoblashlarini foydaliroq qilish va aql asosida yotadigan prinsiplami tushunishdan iborat. Modomiki asosiy masalalardan biri kompyuterlarni foydaliroq qilish ekan, hisoblash texnikasi sohasidagi olim va injenerlar sun'iy intellekt qiyin masalalami hal qilishda ularga qanday yordam berishi mumkinligini bilishlari kerak.
Sun'iy intellekt tizimlari sohasidagi tadqiqotlarning boshlanishini (50-yillar oxiri) Nyuell, Saymon va Shoularning turli xil masalalami yechish jarayonlarini tadqiq qilish ishlari bilan bog'lashadi. Ular ishining nattjasi mulohazalar hisobidagi teoremalami isbotlashga mo'ljallangan dasturlar bo'ldi. Bu tadqiqotlar Sun'iy intellekt tizimlari sohasidagi tadqiqotlarning birinchi bosqichini boshlab berdi. Shuningdek, ushbu
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
bosqich jarayonida turh xil o'yinlar, boshqotirmalar va matematik masalalar tadqiqot maydoni hisoblangan.
O'zlarining dasturlarini tavsiflashda Nyuell va Saymon yaratgan dasturlarini inson fikrlashini (tafakkurini) modellashtirishini ta'kidlashgan. 70-yillar boshida ular bunga o'xshash ko'plab ma'lumotlarni chop etishdi va fikrlashni (tafakkurni) modellashtiradigan dastur tuzishning umumiy usulini taklif etishdi. Nyuell va Saymonning ishlari ko'pchilikni jalb qilgan bir paytda Massachusets texnologiya instituti, Stenford universiteti va Stenford tadqiqotlar institutida tadqiqotchilar guruhi tomonidan Sun'iy intellekt tizimlari sohasidagi tadqiqotlarda masalani yechish yo'li matematik va belgilar mantiqi asosida rivojlandi.
Sun'iy intellekt tizimlari sohasini tadqiq etishda Robinsonning rezolyutsiyalar usuli katta ta'sir etdi. Bu usul predikatlar mantiqidagi teoremalami isbotlashga asoslangan va isbotlashning mukammal usuli hisoblangan. 60-yillar oxiriga kelib turli xil o'yinlar, boshqotirmalar va matematik masalalar kabi tadqiqotlami sun'iy muhitlarda emas, balki real muammoli muhitlarda qoo'lashga harakatlar qilindi. Sun'iy intellekt tizimlarining real muhitlarda ishlashini tadqiq qilish integral robotlami yaratish masalasiga olib keldi. Bunday ishlarning o'tkazilishini Sun'iy intellekt tizimlari ustidagi tadqiqotlarning ikkinchi bosqichi deyish mumkin.
70-yillar o'rtalarida Stenford universiteti, Stenford tadqiqotlar instituti va boshqa bir qancha joylarda laboratoriya sharoitida ishlaydigan robotlar yaratildi. Bunday tajribalarning o'tkazilishi bir qancha muammolami hal qilishni talab qildi. Bunday muammolarga bilimlami namoyish etish, ko'rish orqali idrok etish, robotlar bilan tabiiy tilda muloqot qilish kabilar kiradi. Bu muammolar tadqiqotchilar oldiga yanada aniqroq ifodalangan vazifalarni qo'ydi. Bu davr Sun'iy intellekt tizimlarini tadqiq etishning uchinchi bosqichi edi. Uning xarakterli tomoni tadqiqotchilardan oldiga qo'yilgan masalani real muhitda o'zi yechadigan muqobil ishlaydigan tizimni emas, balki inson intellektini va EHMning imkoniyatlarini birlashtiradigan inson-mashina tizimlarini yaratish masalasidan iborat edi.
Hozirgi vaqtda raqobat kurashidagi ustunlik mamlakatning o'lchovlari bilan ham, uning tabiiy resurslari bilan ham aniqlanmaydi. Endilikda buni jamiyat to'plagan ta'lim darajasi va bilimlar hajmi hal qiladi. Kelajakda boshqa mamlakatlarga qaraganda yangi bilimlarni yarata olgan va egallagan mamlakatlargina gullab yashnaydi. Bunda asosiy ro'lni yangi axborot tizimlari o'ynasa, ularda esa sun'iy intellekt usullari va vositalari o'ynaydi.
Sun'iy intellekt tizimlari deganda fe'1 - atvori maqsadga yo 'naltirilgan qobiliyatni o'zida aks ettiruvchi ixtiyoriy biologik, sun 'iy yoki formal tizimlar tushuniladi[6].
Oxirgisi o'zida aloqa, bilimlami jamlash, qarorlar qabul qilish, o'rganish, moslashish va boshqa xususiyatlami o'zida namoyon etadi.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
Hozirgi vaqtda kompyuterlarni intellektuallashtirishning turg'un yo'nalishi va uning dasturiy ta'minoti mavjud. Kelajakdagi kompyuterlarning asosiy funksiyalari -ko'proq hisoblashga oid bo'lmagan xarakterdagi masalalarni, ya'ni mantiqiy xulosa chiqarish, bilimlar bazasini boshqarish, intellektual interfeys ta'minoti va boshqa masalalami yechishga qaratilgan. Kompyuterlarni intellektuallashtirish maxsus apparaturalarni (masalan, neyrokompyuterlar) va dasturiy ta'minotlarni (Ekspert tizimlar, bilimlar bazasi, masala yechuvchilar va h.k.) yaratish hisobiga amalga oshiriladi.
"Sun'iy intellekt tizimi" tushunchasi ta'rifini quyidagicha berish mumkin. Tizim intellektual hisoblanadi, agar unda uchta bazaviy fimksiyalar amalga oshirilgan bo'lsa:
1. Bilimlami taqdim etish va qayta ishlash funksiyasi. Sun'iy intellekt tizimi o'zida tevarak atrof to'g'risidagi bilimlami to'plashga qodir bo'lishi, ularni pragmatika va ziddiyatsizliklar nuqtai nazaridan sinflashi va baholashi, yangi bilimlami qabul qilish jarayonlarini aniqlaydi, ma'lumotlar bazasida saqlanayotgan bilimlar bilan yangi bilimlar o'rtasidagi bog'lanishlarni aniqlashi lozim.
2. Mulohaza funksiyasi. Sun'iy intellekt tizimi mantiqiy xulosa yordamida yangi bilimlami vujudga keltirishi va to'plangan bilimlarda qonuniylik mexanizmini namoyon qilishi, alohida (shaxsiy) bilimlar asosida umumlashgan bilimlami olishi va o'z faoliyatini mantiqiy rejalashtirishi kerak.
3. Aloqa funksiyasi. Sun'iy intellekt tizimi inson bilan unga yaqin bo'lgan tilda aloqa qilishi va insonning tevarak-atrofhi qabul qilishiga (avvalo, ko'rish va ovozli) analogik bo'lgan kanallardan ma'lumot qabul qilish, "o'zi uchun" yoki biror kishining iltimosiga ko'ra shaxsiy faoliyatni tushuntirishni shakllantirishni bilishi (ya'ni, "Buni qanday amalga oshirdim?" kabi savollarga javob berishi), insonga uning xotirasida saqlanayotgan bilimlar hamda mulohaza qilishning mantiqiy vositasi hisobiga yordamlashishi kiradi.
Sun'iy intellekt tizimining asosiy texnologiyalari haqidagi tasavvurni shakllantirish uchun, uning dasturiy yechimlarda muhim konsepsiyalarining mujassamlanishini o'rganishimiz lozim.
Sun'iy intellekt tizimi sohasida tadqiqot strukturasini aniqlashdagi urinishlar takror-takror amalga oshirilgan. Bu savol borasidagi barchasidan ko'ra mashhur nuqtai nazarlar [l]da ifoda etilgan. Unga muvofiq Sun'iy intellekt tizimi sohasidagi tadqiqotlar ikkita bazaviy yo'nalishlami o'z ichiga oladi.
• Bionik, inson ongi uchun xarakterli va inson tomonidan yechiladigan masalalar asosida yotuvchi strukturalar va jarayonlami sun'iy qaytadan tiklash muammolari bilan shug'ullanadi;
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
• Dasturli-pragmatik, inson intellektini (qidirish, sinflash, o'qitish, qaror qabul qilish, timsollami anglash, mulohaza va boshqalar) alohida huquq deb hisoblaydigan masalalami yechish uchun dasturlar tuzish bilan shug'ullanadi.
Birinchi yo'nalish bo'yicha sun'iy neyron tarmoqlar modellarini qo'llaydigan dasturiy ta'minot yaratish muammolari qarab chiqiladi.
Bionik yo'nalishning maqsadlari va masalalari qiyinligi tufayli oxirgi vaqtgacha sun'iy intellekt tizimlarida dasturli-pragmatik yo'nalish ustunlik qiluvchi hisoblanadi, garchi kelajakda baribir bionik yo'nalish ehtimol aniqlovchi bo'ladi.
Dasturli-pragmatik yo'nalishda uchta yondashuv ajratiladi:
• lokal yoki maqsadli - insonning intellektual faoliyatiga xos, inson erishishi mumkin bo'lgan natijalardan kam bo'lmaydigan har bir masala uchun (masalan, shaxmat o'yini uchun o'yin dasturi) yaratish;
• tizimli yoki bilimlarga asoslangan — hozirgi vaqtda bu yondashuv ustunlik qilmoqda, bilimlar asosida intellektual masalalami yechish uchun dastur tuzishda avtomatlashtirish vositalarini yaratish;
• dasturlashtirishning metaprotseduralarini qo'llovchi intellektual dasturlar tuzish uchun tabiiy tilda masalalami tavsiflash.
Sun'iy intellekt tizimlari teoremalami isbotlash, kompyuter o'yinlari, namunalarni anglash, qaror qabul qilish, adaptiv dasturlash, mashinada musiqalarni bastalash, tabiiy tilda ma'lumotlarni qayta ishlash, o'qituvchi tarmoqlar va boshqa yo'nalishlarda keng qo'llanilmoqda.
80-yillaming boshlarida suni'iy intellekt sohasida «Ekspert tizimlar» mustaqil yo'nalish sifatida shakllandi. suni'iy intellektning amaliy tizimlarini yaratilishida Ekspert tizimlar birinchi qadam bo'lib hisoblanadi [6, 24, 20].
Ekspert tizimlar sun'iy intellekt tizimlami bir qismi bo'lib, u nazariy jihatdan bu sohani rivojlantirishda muhim ro'l o'ynadi. Ekspert tizimlar sun'iy g'oyalari va usullariga asos bo'lib, unda bilimlar, ma'lumotlar yig'indisi va ular yordamidagi boshqaruv tizimlari hamda mantiqiy qidiruv, assotsiativ, hisoblash amallari va bilimlar manbai aniq bir ko'rinishda ishlatiladi.
Hozirgi vaqtda Ekspert tizimlar tibbiyotda - ichak, sil va gipertonik kasalliklaming turli shakllariga tashxis qo'yishda; harbiy sohada -samolyot yerga qo'nishida uchuvchiga yordam berishda, analitikka tutuvchi signalni jo'natgan radar turini aniqlashda, xaritada o'zgarish kiritish bo'yicha kartografik ishlarni amalga oshirishda, dushmanlarning buyruq beruvchi markazlari, boshqaruvi va aloqalarining razvedka qilinganida olingan natijalarni qayta ishlashga yordamlashishda, dushmanning radioalmashish razvedkasi sohasida vaziyatni baholashni amalga oshirishda va razvedkadagi analitiklarga keyingi qurolli to'qnashuv qachon va qayerda bo'lishini bashorat qilishda; informatikada - ma'lumotlar bazasini ishlab chiquvchi va
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
ma'lumotlat bazasining konseptual sxemasini aniqlovchi mutaxassislarga yordamlashishda; kompyuter tizimlarida - lokal tizimlami loyihalashda va katta EHMdagi katta razryadli MVT operatsion tizimlami boshqarishda; elektronikada -telefon tarmog'idagi nosozliklarni aniqlashda, uni sozlash va tiklash chora-tadbirlari bo'yicha tavsiyalar berishda; energetikada — energetik tizimlarda ishdan chiqish holatlarim aniqlash va tuzatishda; geologiyada - foydali qazilmalami topishda va holatini aniqlashda; qishloq xo'jaligida - mevali bog'larga qarashga maslahat berishda; matematikada — teoremalarni isbotlashda va algebraik ifodalami soddalashtirishda; kimyoda — murakkab organik molekulalar strukturalarini anglashda; biologiyada — DNK strukturasini aniqlashda keng va samarali tadbiq etilmoqda.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Jordan, J. Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent/ J. Jordan // Paper-space. Series: Optimization. - 2018. - URL: https://blog.paperspace.com/intro-to-optimiza-tion-in-deep-learning-gradient-descent/
2. Scikit-learn - машинное обучение на Python. - URL: http://scikit-learn.org/stable/ modules/generated/sklearn.neural_network. MLPClassifier.html
3. Keras documentation: optimizers. - URL: https://keras.io/optimizers
4. Ruder, S. An overview of gradient descent optimization algorithms / S. Ruder // Cornell University Library. - 2016. - URL: https://arxiv. org/abs/1609.04747
5. Robbins, H. A stochastic approximation method / H. Robbins, S. Monro // The annals of mathematical statistics. - 1951. - Vol. 22. - P. 400-407.
6. Kukar, M. Cost-Sensitive Learning with Neural Networks / M. Kukar, I. Kononenko // Machine Learning and Data Mining : proceed-ings of the 13 th European Conference on Artificial Intelligence. - 1998. - P. 445-449.
7. Duchi, J. Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimiza-tion / J. Duchi, E. Hazan, Y. Singer // The Jour-nal of Machine Learning Research. - 2011. - Vol. 12. - P. 2121-2159.
8. Zeiler, M. D. ADADELTA: An Adap-tive Learning Rate Method / Cornell Univer-sity Library. - 2012. - URL: https://arxiv.org/ abs/1212.5701
9. Kingma, D. P. Adam: A Method for Sto-chastic Optimization / D. P. Kingma, J. Ba // Cornell University Library. - 2014. - URL: https:// arxiv.org/abs/1412.6980
10. Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Я. Гу-дфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль. - М. : ДМК Пресс, 2018. - 652 с.
11. Fletcher, R. Practical methods of optimi-zation / R. Fletcher. - Wiley, 2000. - 450 p.
12. Schraudolph, N. N. A Stochastic Qua-si-Newton Method for Online Convex Optimiza-tion / N.N. Schraudolph, J. Yu, S. Gunter // Sta-tistical Machine Learning. - 2017. - URL: http:// proceedings.mlr.press/v2/schraudolph07a/ schraudolph07a.pdf
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 5 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
13. Ruder, S. Optimization for Deep Learn-ing Highlights in 2017 / S. Ruder // Optimization for Deep Learning Highlights in 2017. - 2017. - URL: http://ruder.io/deep-learning-optimiza-tion-2017.
14. Рахимов, К. (2022). Тенденции развития анализа данных, искусственного интеллекта и интернета вещей. Gospodarka i Innowacje., 30, 209-211.
15. Ortiqovich, Q. R., & Mamurovich, V. R. (2022). Mashinali o'qitish matematik modellari tasnifi. o'zbekistondafanlararo innovatsiyalar va ilmiy tadqiqotlar jurnali, 2(14), 804-811.
16. Raximov, Q., & Sotvoldiyev , A. D. o'g'li. (2023). Neyron tarmoqlarining yangi turlarini tahlil qilish. international scientific and practical conference "the time of scientific progress ", 2(4), 106-112. Retrieved from http://academicsresearch.ru/index.php/ispcttosp/article/view/1500
17. Ortiqovich, Q. R. (2022). Vorisli deformasiyalanuvchi konsruksiya-larninng flatter masalasi. o'zbekistonda fanlararo innovatsiyalar va ilmiy tadqiqotlar jurnali, 2(14), 812-817.
18. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI O 'QITISH USULLARI. Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences, 2(12), 191-203.
19. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O., Rahmatjonov, M., & Farhodjonov, S. (2023). NEYRON TARMOQLAR. Наука и инновация, 1(1), 4-12.
20. Ne'matjonov, F. F., Jahongirova, J. J., Murodov, B. S., & Tojimamatov, I. N. (2023). CREATE DATA CUBE WITH MS EXCEL. European International Journal of Multidisciplinary Research and Management Studies, 3(03), 77-86.
21. Kimyonazarova, D., Ne'matjonova, D., Ergasheva, B., & Tojimamatov, I. (2023, March). KATTA MA'LUMOTLAR BILAN ISHLASHDA HADOOP ARXITEKTURASI. In Международная конференция академических наук (Vol. 2, No. 3, pp. 96-99).
22. Onarqulov, M., Yaqubjonov, A., & Yusupov, M. (2022). Computer networks and learning from them opportunities to use. Models and methods in modern science, 1(13), 59-62.
23. Karimberdiyevich, O. M., Mahamadamin o'g'li, Y. A., & Abdulaziz o'g'li, Y. M. (2023). MASHINALI O'QITISH ALGORITMLARI ASOSIDA BASHORAT QILISH USULLARINI YARATISH. Journal of new century innovations, 22(2), 165-167.
24. Mamirovich, I. S. (2022). Finlyandiya Va O 'Zbekistonda Ta 'Lim Tizimini Sifatini Solishtirma Taxlili. Miasto Przyszlosci, 29, 347-350.
