O'QITISHNING STOXASTIK USULLARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, stoxastik o‘qitish, stochastic gradient descent, Monte-Karlo usullari, Bayes yondashuvi, Markov jarayonlariAbstract
Annotatsiya: Ushbu tezisda sun’iy intellekt tizimlarida o‘qitishning stoxastik
usullari, ularning asosiy prinsiplari va amaliy qo‘llanilishi ko‘rib chiqilgan. Stoxastik
yondashuvlarning noaniqlik va tasodifiylikni hisobga olish orqali modellarning
moslashuvchanligi hamda umumlashuv qobiliyatini oshirishdagi roli yoritilgan.
Stochastic Gradient Descent (SGD), Monte-Karlo usullari, Bayes yondashuvlari va
Markov jarayonlarining sun’iy neyron tarmoqlar, tasvirni tanish va tabiiy tilni qayta
ishlash sohalaridagi ahamiyati tahlil qilingan.
References
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Mamatova Zilolaxon Xabibulloxonovna, Kimsanboyeva Shohsanam Mirzohid
qizi — “O‘qitishning deterministik va stoxastik usullari”.
2. M. Mamatqodirov, Nomonjonova Madinaxon Nozimjon qizi — “Sun’iy neyron
tarmoqlarini o‘rgatishning deterministik va stoxastik usullari”.
3. Quljanov Jaxongir Baxtiyorovich, Xandamov Ravshan Hasan oʻg‘li — “Sun'iy
intellektda statistik va ehtimoliy modellar”.
4. Jamshidbek Akmaljon o‘g‘li — “Sun’iy intellektni o‘qitish texnologiyalari va
usullari”.
5. To‘lqin Oqnazarov, Mardon Jo‘rayev — “Sun’iy intellekt asosida matematik
masalalarni yechish algoritmlari”.
6. Farmonov Sherzodbek Raxmonjonovich, Zayrullayeva Madinabonu Xayrullo qizi
— “Sun’iy intelekt va mashinani o‘qitishda matematik algoritmlar”.
7. Kenjayev Xamdam Bazarbayevich — “Mashinali o‘qitish algoritmlari yordamida
hujjatlarni tasniflash usullari tahlili”.
8. Monte Carlo Methods — Monte Carlo usullari, MCMC, stoxastik
optimallashtirish va sun’iy intellektdagi qo‘llanilishi.
9. Russell, S., Norvig, P. — Artificial Intelligence: A Modern Approach.
10. Chen, T., Fox, E., Guestrin, C. — Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning.
