MUSTAQIL ISH

KIRISH Sun'iy intellekt (SI) sohasi XXI asrning eng muhim va tez rivojlanayotgan yo'nalishlaridan biri bo'lib, uning jamiyatning turli jabhalariga ta'siri tobora ortib bormoqda. Mashinani o'rganish, ayniqsa chuqur o'rganish usullari, tasvirni qayta ishlash, tabiiy tilni qayta ishlash, nutqni aniqlash va avtonom boshqaruv tizimlari kabi sohalarda inqilobiy yutuqlarga erishishga imkon berdi. Ushbu yutuqlarning ildizi neyron tarmoqlar nazariyasiga borib taqaladi. Neyron tarmoqlarning eng oddiy va fundamental qurilish bloki – bu perceptron. Perceptron – biologik neyronning matematik modeli bo'lib, ikkilik tasniflash vazifalarini bajarishga qodir. Uning soddaligi va tushunarliligi SI va mashinani o'rganishga kirish uchun a'lo darajadagi boshlang'ich nuqta hisoblanadi. Bugungi kunda ham, chuqur neyron tarmoqlar hukmronlik qilayotgan bir davrda, perceptron asosiy tushunchalarni, masalan, og'irliklar, bias, aktivatsiya funksiyasi va o'qitish algoritmlari kabi g'oyalarni tushunish uchun o'z ahamiyatini yo'qotmagan. Uning asosiy prinsiplarini chuqur o'zlashtirish murakkabroq modellarning ishlash mexanizmlarini anglashga zamin yaratadi. Shu sababli, perceptron modelini noldan, fundamental matematik prinsiplar asosida qurish va uning ish faoliyatini amaliy sinovlardan o'tkazish dolzarb ilmiy va pedagogik ahamiyatga ega. Bu jarayon nafaqat nazariy bilimlarni mustahkamlaydi, balki dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ko'nikmalarini ham rivojlantiradi, zamonaviy SI tizimlarining ichki tuzilishini tushunishga yordam beradi. [rasm]} Ushbu tadqiqot ishi doirasida asosiy muammo shundaki, zamonaviy kutubxonalar va freymvorklar (masalan, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) perceptron kabi murakkab algoritmlarni bir necha qator kod bilan amalga oshirishga imkon beradi. Bu esa o'quvchilarda va tadqiqotchilarda algoritmlarning ichki mexanizmlarini chuqur tushunish o'rniga, ulardan qanday foydalanishni bilish bilan cheklanish tendensiyasini keltirib chiqarishi mumkin. Algoritmlarning matemat ...