MASHINALI O‘QITISH TIZIMLARINI ISHLAB CHIQISH VA FUNKSIYALASHTIRISHDA MATEMATIK FANLARNING FUNDAMENTAL ROLI VA SUN’IY INTELLEKT BILAN INTEGRATSIYASI
DOI:
https://doi.org/10.65164/b4pe7f41Ключевые слова:
mashinaviy o‘qitish, matematik asoslar, chiziqli algebra, matematik analiz, ehtimollik nazariyasi, optimallashtirish, tanqidiy fikrlash, sun’iy intellekt, algoritmik fikrlash, bilim ifodalash, kompyuter ko‘rish, tabiiy tilni qayta ishlash.Аннотация
Ushbu ilmiy maqolada zamonaviy mashinaviy o‘qitish (MO) tizimlarini qurish,
o‘qitish, optimallashtirish va validatsiya qilishda fundamental matematik fanlar — chiziqli algebra,
matematik analiz, ehtimollik nazariyasi va matematik statistikaning muhim va asosiy roli o‘rganiladi.
Shuningdek, maqolada sun’iy intellekt (SI) tizimlarining rivojlanishida matematikaning integratsion
roli, SI komponentlari (bilim ifodalash, mantiqiy xulosa chiqarish, tabiiy tilni qayta ishlash,
kompyuter ko‘rish) bilan matematik asoslarning o‘zaro bog‘liqligi tahlil qilinadi. Tahlil shuni
ko‘rsatadiki, matematika ma’lumotlarni ifodalash, xatolarni minimallashtirish algoritmlari (gradient
tushish) va bashoratlarning ishonchliligini baholash uchun aksiomatik asosni tashkil etadi. Xulosa
qilinadiki, bu matematik asoslarni chuqur tushunish tizimli, tanqidiy va algoritmik fikrlashni
shakllantirish uchun zarur shartdir; bu esa mutaxassislarga tayyor vositalardan foydalanishdan
mustaqil loyihalash va sun’iy intellekt algoritmlarini innovatsion rivojlantirishga o‘tish imkonini
beradi.
Библиографические ссылки
[1]. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
[2]. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
[3]. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data
Mining, Inference, and Prediction. Springer.
[4]. Strang, G. (2019). Introduction to Linear Algebra (5th ed.). Wellesley-Cambridge Press.
[5]. Murphy, K. P. (2022). Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press.
[6]. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
[7]. Романовский И. В. (2019). Дискретная математика для программистов. БХВ-
Петербург.
[8]. Molnar, C. (2022). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models
Explainable. Independently Published.
[9]. Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information
Processing Systems, 30.
