MUSTAQIL ISH

KIRISH So'nggi yillarda sun'iy intellekt (SI) va mashinaviy o'qitish (MO') texnologiyalari hayotimizning deyarli barcha jabhalariga chuqur kirib borib, ilm-fan, sanoat, tibbiyot, moliya va boshqa sohalarda misli ko'rilmagan o'zgarishlarga sabab bo'lmoqda. Ma'lumotlarning eksponensial o'sishi va hisoblash quvvatlarining doimiy ravishda oshib borishi bilan birga, murakkab MO' modellarini yaratish va optimallashtirish imkoniyatlari ham kengayib bormoqda. Biroq, bu modellarning to'liq potentsialini ro'yobga chiqarish uchun ularning ichki arxitekturasi va o'quv jarayonini nazorat qiluvchi parametrlar, ya'ni giperparametrlar (hyperparameters)ni to'g'ri sozlash muhim ahamiyat kasb etadi. Giperparametrlar modelning o'rganish tezligidan tortib, uning murakkabligigacha bo'lgan barcha jihatlarga ta'sir qiladi va ularni noto'g'ri tanlash modelning samaradorligini sezilarli darajada pasaytirishi, hatto uni foydasiz qilib qo'yishi mumkin. Ushbu muammo SI va MO' sohasidagi eng dolzarb va faol tadqiqot yo'nalishlaridan biri bo'lib qolmoqda, chunki optimal giperparametrlar to'plamini topish modelning aniqligi, umumlashtirish qobiliyati va hisoblash samaradorligini keskin oshirishi mumkin. Giperparametr tuningi (sozlash) jarayoni nafaqat ilmiy izlanishlarda, balki real dunyo amaliyotlarida ham katta ahamiyatga ega, chunki u biznes qarorlaridan tortib, avtonom tizimlar xavfsizligigacha bo'lgan ko'plab sohalarda jiddiy oqibatlarga olib kelishi mumkin bo'lgan natijalarga bevosita ta'sir ko'rsatadi. Bu esa, giperparametr tuningining ilmiy va amaliy jihatdan yanada chuqur o'rganish zarurligini taqozo etadi. Ushbu tadqiqotning asosiy muammosi shundaki, MO' modellarida optimal giperparametrlar kombinatsiyasini topish, ayniqsa yuqori o'lchovli giperparametrlar maydoni va hisoblash resurslarining cheklanganligi sharoitida, murakkab va vaqt talab qiluvchi vazifadir. Ko'pgina hollarda, giperparametrlar qiymati oldindan ma'lum emas va ularni empirik yo'l bilan aniqlashga to'g'ri keladi. Ushbu j ...