SUN’IY INTELLEKTDA MATEMATIK MODELLASHTIRISH VA QAROR QABUL QILISH: NAZARIY VA AMALIY ASOSLAR
DOI:
https://doi.org/10.65164/yczf0761Kalit so‘zlar:
sun’iy intellekt, matematik modellashtirish, optimallashtirish, ehtimollik modellari, mashinaviy o‘rganish, qaror qabul qilish.Abstrak
Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) tizimlarining nazariy asosi sifatida
matematik modellashtirishning o‘rni tahlil qilinadi. Algebra, matematik analiz, ehtimollik nazariyasi,
statistika, optimallashtirish va kombinatorikaning sun’iy intellekt algoritmlari va modellarini
shakllantirishdagi roli ko‘rsatib beriladi. Shuningdek, mashinaviy o‘rganish (machine learning)
modellarining matematik mohiyati, qaror qabul qilish jarayonlari va noaniqlikni ehtimollik
yondashuvlari orqali modellashtirish masalalari yoritiladi. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, matematik
modellashtirish SI tizimlarida xaqiqiy muhit va algoritmik yechimlar o‘rtasidagi asosiy bog‘lovchi
mexanizm hisoblanadi.
Havolalar
[1]. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. Springer, 2009.
[2]. Murphy, K. P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
[3]. Shalev-Shwartz, S., Ben-David, S. Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
[4]. Koller, D., Friedman, N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT
Press, 2009.
[5]. Ross, S. M. Introduction to Probability Models. Academic Press, 2014.
[6]. Nocedal, J., Wright, S. J. Numerical Optimization. Springer, 2006.
[7]. Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson, 2021.
[8]. Zaynidinov X., Xujakulov T., Atadjanova M. Sun’iy intellekt. Toshkent, 2018.
[9]. Ergashev, O. Matematik modellashtirish va sun’iy intellekt. Toshkent, 2020.
[10]. Tursunov, B. Sun’iy intellekt asoslari va algoritmlar. Toshkent, 2019.
[11]. Qodirov, S. Optimallashtirish va qaror qabul qilish metodlari. Toshkent, 2021.
