KURS ISHI

KIRISH Kompyuter texnikasining jadal rivojlanishi va sun'iy intellekt (AI) texnologiyalarining kengayishi natijasida obrazlarni anglash tizimlari bugungi kunda global iqtisodiyotning ajralmas qismiga aylanib bormoqda. 2023-yilda global obrazlarni anglash bozori hajmi 45,6 milliard AQSh dollarini tashkil etib, 2030-yilga borib 140,8 milliard dollarga yetishi prognoz qilinmoqda, bu esa yillik o'rtacha 17,5% o'sish sur'atini anglatadi [1]. O'zbekiston Respublikasida ham raqamli iqtisodiyotni rivojlantirishga qaratilgan sa'y-harakatlar doirasida sun'iy intellekt texnologiyalariga investitsiyalar oshib bormoqda. Xususan, 2022-yilda Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi ma'lumotlariga ko'ra, sun'iy intellekt sohasidagi loyihalarga ajratilgan mablag'lar 2021-yilga nisbatan 35% ga oshgan [2]. Bu o'sish, ayniqsa, avtomatlashtirilgan nazorat, tibbiyotda diagnostika, qishloq xo'jaligida hosilni baholash va xavfsizlik tizimlarida obrazlarni anglash funksiyalarining dolzarbligini yanada oshirmoqda. Obrazlarni anglash texnologiyalari jamiyatning turli sohalarida inson mehnatini yengillashtirish, operatsion samaradorlikni oshirish va yangi xizmatlar yaratishda muhim rol o'ynaydi. Biroq, mavjud tizimlarda ma'lumotlarning murakkabligi, shovqinlar va o'zgaruvchan sharoitlarda aniqlikni saqlash kabi qator muammolar mavjud. Ayniqsa, chiziqli qaror qilish funksiyasi kabi nisbatan sodda, ammo samarali modellarning imkoniyatlarini chuqur tahlil qilish va ularni zamonaviy obrazlarni anglash vazifalarida qo'llash mexanizmlarini optimallashtirish dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. Ushbu funksiya real vaqt rejimida tezkor qarorlar qabul qilish zarur bo'lgan sohalarda, masalan, ob'ektlarni tasniflash yoki anomaliyalarni aniqlashda o'zining soddaligi va hisoblash samaradorligi bilan ajralib turadi. Ushbu kurs ishi aynan mana shu chiziqli qaror qilish funksiyasining ishlash prinsiplari, uning amaliy qo'llanilishi va mavjud cheklovlarini chuqur o'rganish orqali yuqoridagi muammolarga yechim topishga qaratilgan. Obrazlarni anglash va chiziqli tasniflash texnologiyalarining nazariy asoslari hamda amaliy qo'llanishi jahon miqyosida ko'plab olimlar tomonidan tadqiq qilingan. Masalan, F. Rosenblatt (1958) "Perceptron" modelini yaratib, sun'iy neyron tarmoqlar sohasiga asos soldi va chiziqli ajratiladigan ma'lumotlar uchun samarali tasniflash mexanizmini taklif ...