AJRATUVCHI GIPER TEKISLIKLAR VA ULARNING MASHINALI O'QITISH ALGORITMLARIDA QO'LLANILISHI (Ustozlar uchun, 2025)
Ushbu tadqiqot ishida ajratuvchi giper tekisliklarning nazariy asoslari hamda ularning zamonaviy mashinali o'qitish algoritmlarida qo'llanilishi chuqur tahlil qilingan. Giper tekisliklar ko'p o'lchovli fazolarda ikki yoki undan ortiq sinfni ajratishda muhim rol o'ynaydi va turli xil klassifikatsiya muammolarini hal qilishda keng qo'llaniladi. Maqolada giper tekisliklarning geometrik xususiyatlari, ularning optimal tanlanish mezonlari hamda amaliy dasturlarda qo'llanilishi masalalari o'rganilgan. Maxsus e'tibor qo'llab-vektor mashinalari usulida qo'llaniladigan maksimal marginal giper tekisliklar konsepsiyasiga qaratilgan. Tadqiqot doirasida chiziqli ajraladigan va chiziqli ajralmadigan to'plamlar uchun turli yondashuvlar tahlil qilinib, kernel funksiyalaridan foydalanish orqali murakkab muammolarni hal qilish imkoniyatlari ko'rsatilgan. Olingan natijalar turli predmetli sohalarda klassifikatsiya muammolarini samarali hal qilish uchun nazariy va amaliy asos yaratadi.