Vol. 2 No. 1 (2025), Articles
Vol. 2 No. 1 (2025)

NEYRON TARMOQLARNI O‘QITISHDA GENETIK ALGORITMLAR

Articles
Published 2025-01-10
Tojimamatov Israil Nurmamatovich
Farg‘ona Davlat Universiteti amaliy matematika va informatika kafedrasi o‘qituvchisi
Topvoldiyev Asadbek Nushonboy o’g’li
Farg‘ona davlat universiteti 3-kurs talabasi topvoldievasadbek@gmail.com
PDF

Keywords

Neyron tarmoq, o’rganish, genetik algoritm, optimallashtirish, ma’lumotlar to’plami, bashorat qilish, tabiiy tanlanish, evolyutsiya, parametrlar, arxitektura murakkabligi, hisoblash resurslari, samaradorlik, muammolarni hal qilish, tahlil qilish sun’iy intellekt.

Abstract

Ushbu maqola neyron tarmoqlarni o‘qitishda genetik algoritmlarning ahamiyatini ko‘rib chiqadi. Neyron tarmoqlar inson miya faoliyatini modellashtiruvchi matematik modellardir va murakkab ma'lumotlar to‘plamlaridan o‘rganish va bashorat qilishda samarali ishlaydi. Ularni o‘qitish jarayoni ko‘pincha murakkab va vaqt talab etadi. Genetik algoritmlar esa tabiiy tanlov va evolyutsiya tamoyillariga asoslangan optimallashtirish usullaridir, bu esa bir vaqtning o‘zida ko‘plab parametrlarni optimallashtirish imkonini beradi. Maqolada neyron tarmoqlar va ularning o‘qitish jarayoni haqida tushuncha beriladi. Genetik algoritmlarning ishlash prinsiplari va muammolarni yechishdagi afzalliklari ko‘rib chiqiladi. Ular yordamida parametrlarni optimallashtirish va arxitektura tanlash jarayonlari misollar orqali tushuntiriladi. Shuningdek, genetik algoritmlarning cheklovlari, masalan, hisoblash resurslari talabi va natijalar samaradorligi muhokama qilinadi. Kelajakda genetik algoritmlar va neyron tarmoqlarni birlashtirishda yangi tadqiqot imkoniyatlari kutilmoqda. Ushbu maqola ilmiy tadqiqotchilar va sun'iy intellekt sohasida ishlovchi mutaxassislar uchun foydali manba bo'lishi mumkin.

PDF

References

1. Russell, S., Norvig, P. (2016). "Artificial Intelligence: A Modern Approach." 3rd Edition. Pearson.

• Ushbu kitob sun'iy intellektning nazariy asoslari va amaliy qo'llanilishi haqida keng qamrovli ma'lumot beradi.

2. Bishop, C. M. (2006). "Pattern Recognition and Machine Learning." Springer.

• Mashinani o'rganish va naqshni tanish bo'yicha muhim manba hisoblanadi, statistik yondashuvlar va algoritmlar haqida chuqur tahlilni taqdim etadi.

3. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). "Deep Learning." MIT Press.

• Ushbu kitob chuqur o'rganish (deep learning) sohasidagi asosiy tushunchalar va metodologiyalarni qamrab oladi.

4. Mitchell, T. M. (1997). "Machine Learning." McGraw-Hill.

• Mashinani o'rganishning asosiy nazariy va amaliy jihatlarini taqdim etuvchi klassik asar.

5. Kelleher, J. D., Tierney, B. (2018). "Data Science: A Practical Introduction to Data Analysis." Addison-Wesley.

• Ma'lumotlar bilan ishlash va ularni tahlil qilish bo'yicha amaliy qo'llanma.

6. O'Neil, C. (2016). "Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy." Crown Publishing Group.

• Ma'lumotlar va algoritmlarning ijtimoiy ta'siri, tarafkashlik va etik masalalar haqida fikr yuritadi.

7. Crawford, K., Calo, R. (2016). "There is a blind spot in AI research." Nature.