MUSTAQIL ISH

KIRISH Bugungi raqamli asrda axborot hajmining misli ko'rilmagan darajada o'sishi va uning murakkabligi zamonaviy jamiyatning deyarli barcha sohalarida — ilm-fan, texnologiya, iqtisodiyot, tibbiyot va kundalik hayotda yangi muammolar va imkoniyatlarni yaratmoqda. Katta hajmdagi ma'lumotlar (Big Data) oqimlaridan qiymatli bilimlar olish, xatoliklarni kamaytirish, noaniqliklar sharoitida ishonchli qarorlar qabul qilish va kelajakni bashorat qilish zarurati har qachongidan ham dolzarbdir. Ko'pgina real dunyo ma'lumotlari to'liqsizlik, shovqin va tasodifiylik elementlariga ega bo'lib, ularni samarali qayta ishlash an'anaviy deterministik usullar bilan qiyin yoki imkonsizdir. Aynan shu nuqtai nazardan, ehtimollik qonunlari va statistik modellarga asoslangan yondashuvlar ma'lumotlarni qayta ishlashning ajralmas vositasiga aylanmoqda. Ular tizimlarga ma'lumotlardagi noaniqlikni miqdoriy jihatdan baholash, noma'lum parametrlarni baholash, xabarlarni filtrlash, tasvir va signallarni tahlil qilish, shuningdek, naqshlarni aniqlash va xulosalar chiqarish imkonini beradi. Mashinani o'rganish, sun'iy intellekt, statistik tahlil, ma'lumotlarni qazib olish (data mining), signalni qayta ishlash va avtonom tizimlar kabi sohalarda ehtimollik qonunlari asosidagi algoritmlar eng muhim yutuqlarga erishishga xizmat qiladi. Ushbu yondashuvlar nafaqat ma'lumotlarning aniqroq tahlilini ta'minlabgina qolmay, balki tizimlarning "o'rganish" va "aqlli" harakat qilish qobiliyatini ham oshiradi. Shu sababli, ehtimollik qonunlaridan foydalanish usullari va algoritmlari asosida ishonchli, samarali va intuitiv dasturiy vositalarni yaratish hozirgi zamon axborot texnologiyalari oldida turgan eng muhim vazifalardan biridir. Bunday dasturiy vositalar turli xil tarmoqlarda ma'lumotlarga ishlov berish jarayonlarini optimallashtirish, xavflarni kamaytirish va raqobatbardosh afzalliklarni oshirish imkoniyatini beradi. Shu bilan birga, ehtimollik qonunlariga asoslangan murakkab usullar va algoritmlarni real ...