К содержанию
CiteXCiteX — научный поиск с источниками
РецензированоUZ2025

MASHINANI O‘RGANISH (MACHINE LEARNING) VA UNING ASOSIY USULLARI

Farrux Qodirov (Matematika va ta’limda axborot texnologiyasi kafedrasi mudiri, Ilmiy rahbar) · Sabina Tolipova (Shahrisabz davlat pedagogika instituti matematika va informatika yo’nalishi 2-bosqich talabasi)

Наука и инновация · 121-125 · 2025

Аннотация

Mashinani o‘rganish (Machine Learning, ML) — bu kompyuter tizimlariga ma'lumotlardan o‘rganish va ularga asoslanib qarorlar qabul qilishni avtomatlashtirishga imkon beruvchi soha. Ushbu texnologiya, sun'iy intellektning rivojlanishida muhim o‘rin tutadi va turli sohalarda qo‘llaniladi, jumladan, tibbiyot, moliya, marketing va transport. Mashinani o‘rganishning asosiy usullari: nazoratli o‘rganish, nazoratsiz o‘rganish, qarorlarni mustahkamlash o‘rganish, chidamlilikni tekshirish, generativ modellar, chuqur o‘rganish va boshqalar. Har bir usul turli xil ma'lumotlar va vazifalarga mos ravishda ishlatiladi. Bu maqola mashinani o‘rganishning asosiy usullarini tahlil qiladi va ularning amaliy qo‘llanilishini ko‘rsatadi.

Доказательный фрагмент

«Mashinani o‘rganish (Machine Learning, ML) — bu kompyuter tizimlariga ma'lumotlardan o‘rganish va ularga asoslanib qarorlar qabul qilishni avtomatlashtirishga imkon beruvchi soha.»

Образец извлечения

Демо-превью

Mashinani o‘rganish (Machine Learning, ML) — bu kompyuter tizimlariga ma'lumotlardan o‘rganish va ularga asoslanib qarorlar qabul qilishni avtomatlashtirishga imkon beruvchi soha. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Просмотров
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Ключевые слова
Mashinani o‘rganish (Machine Learning) Nazoratli o‘rganish (Supervised Learning) Nazoratsiz o‘rganish (Unsupervised Learning) Qarorlarni mustahkamlash o‘rganish (Reinforcement Learning) Generativ modellar (Generative Models) Chuqur o‘rganish (Deep Learnin, ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar bilan ishlashda ham yaxshi natijalarga erishadi. Bu texnologiya kundalik hayotda ko'plab sohalarda qo'llaniladi: avtomatik tarjima, tasvirni tanish, tavsiyalar tizimi va boshqalar.
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники