SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA MATEMATIK MASALALARNI SINFLASHTIRISHNING SAMARALI ALGORITMLARI

Gulrux Mаdrаximovа

Авторы

Gulrux Mаdrаximovа Автор

Ключевые слова:

sinflashtirish, ehtimollik modeli, chiziqli model, neyron tarmoqlar, algebraik ifoda, tenglama, funksiya, tengsizlik, proportsiya, sun’iy intellekt.

Аннотация

Ushbu maqolada matematik masalalarni, xususan elementar algebra sohasidagi masalalarni sinflashtirishning ilmiy-nazariy asoslari va zamonaviy algoritmik yondashuvlari tahlil qilinadi. Tadqiqotda an’anaviy sinflashtirish yondashuvlari bilan bir qatorda ehtimollik modeli, chiziqli sinflashtirish modeli hamda sun’iy neyron tarmoqlar asosidagi sinflashtirish algoritmlarining qo‘llanish imkoniyatlari o‘rganilgan. Maqolada algebraik masalalarning strukturaviy belgilarini aniqlash, ularni formal xususiyatlar asosida tasniflash va sinf chegaralarini matematik modellashtirish usullari taklif etiladi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, elementar algebra masalalarini avtomatik tahlil qilishda sun’iy intellekt asosidagi model 96–98% aniqlik bilan sinflashtirish imkonini beradi.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

1. Alpaydin, E. (2021). Introduction to Machine Learning (4th ed.). MIT Press.

2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

4. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

5. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2017). The Elements of Statistical Learning. Springer.

6. Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python (2nd ed.). Manning Publications.

7. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

8. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.

9. Maimon, O., & Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer.

10. Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 61, 85–117. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2014.09.003

11. Abu-Mostafa, Y. S., Magdon-Ismail, M., & Lin, H. T. (2012). Learning from Data: A Short Course. AMLBook.

12. Nurmuxamedov, B. B. (2024). Matematik tafakkurni rivojlantirishda raqamli texnologiyalarning o‘rni. Uzbek Journal of Digital Education Research, 2(1), 45–52.

13. Yo‘ldoshev, A. (2023). Matematika o‘qitish metodikasi va raqamli yondashuvlar. Tashkent: TDPU nashriyoti.

14. Abdullaev, M. K. (2022). Sun’iy intellekt va raqamli transformatsiya jarayonlarida ma’lumotlarni boshqarish. Tashkent: Iqtisodiyot universiteti nashriyoti.

15. Nurmatova, S. (2023). Ma’lumotlarni tahlil qilish va mashina o‘rganish algoritmlarining qo‘llanilishi. Journal of Information Systems and Technologies, 5(2), 63–70.