VEKTORLANGAN HISOBLASH, NORMALLASHTIRISH VA STANDARTLASHTIRISH
Keywords:
Kalit so'zlar: Vektorlangan hisoblash, Normalizatsiya, Standartlashtirish, Mashinani o'rganish, Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash, Sun'iy intellekt.Abstract
Annotatsiya: Bu ilmiy maqola Vektorlangan hisoblash, Normalizatsiya va
Standartlashtirishning nazariy asoslari hamda amaliy qo'llanilishiga bag'ishlangan.
Asosiy e'tibor, ma'lumotlarni oldindan qayta ishlashning ushbu usullari sun'iy intellekt
tizimlarining samaradorligi va barqarorligini oshirishdagi hal qiluvchi rolini tahlil
qilishga qaratilgan. Vektorlash jarayoni yirik hajmli ma'lumotlar to'plamlarini parallel
va tezkor qayta ishlash imkoniyatini beruvchi hisoblash paradigmalarining
rivojlanishidagi asosiy omil sifatida ko'rib chiqiladi. Normalizatsiya va
standartlashtirish usullari, ayniqsa, turli masshtabdagi va tarqalishdagi xususiyatlar
mavjud bo'lganda, gradient tushish kabi optimallashtirish algoritmlarining
yaqinlashish tezligi va aniqligiga qanday ta'sir qilishini chuqur ilmiy tahlil qiladi.
Maqolada ushbu uch kontseptsiya orasidagi o'zaro bog'liqlik ko'rsatilib, ular Mashinani
o'rganish modellarining sifatini oshirish uchun birgalikda qo'llanilishi lozim bo'lgan
kompleks yondashuv sifatida asoslab beriladi.
References
Foydalanilgan Adabiyotlar
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
(Chuqur o'rganish, vektorlangan hisoblash va optimallashtirish asoslari bo'yicha
fundamental manba).
2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical
Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer. (Statistik o'rganish
va ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash nazariyasi bo'yicha klassik asar).
3. Lecun, Y., Bottou, L., Orr, G. B., & Müller, K. R. (2012). Efficient BackProp.
In Neural Networks: Tricks of the Trade (pp. 9–48). Springer. (Gradientga
asoslangan optimallashtirish va uning normallashtirishga bog'liqligi haqida).
4. Chollet, F. (2017). Deep Learning with Python. Manning Publications.
(Vektorlangan hisoblashning amaliy qo'llanilishi va mashinani o'rganish
quvurlari bo'yicha).
5. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
(Ma'lumotlar taqsimlanishi va standartlashtirishning matematik asoslari).
