SUNIY INTELLEKT VA MATEMATIK ANALIZ
Keywords:
Kalit soʻzlar: sunʼiy intellekt, matematik analiz, mashina oʻrganishi, neyron tarmoqlar, optimizatsiya, differensial tenglamalar, ehtimollar nazariyasi.Abstract
ANNOTATSIYA
Ushbu maqola sunʼiy intellekt (SI) va matematik analiz oʻrtasidagi oʻzaro
bogʻliqlikni chuqur oʻrganadi. SI tizimlarining rivojlanishi matematik analizning
fundamental tamoyillariga, xususan, optimizatsiya, differensial tenglamalar,
ehtimollar nazariyasi va funksional analizga tayanadi. Maqolada ushbu ikki sohaning
simbiozi, matematik analizning SI modellarini qurish, ularni oʻqitish va
samaradorligini baholashdagi hal qiluvchi roli yoritiladi. Shuningdek, SI
texnologiyalari matematik analizning yangi yoʻnalishlarini ochish, murakkab
muammolarni hal qilish va nazariy tushunchalarni chuqurlashtirish imkoniyatlari
muhokama qilinadi. Tadqiqotda neyron tarmoqlar, chuqur oʻrganish va mashina
oʻrganishining boshqa algoritmlarini matematik jihatdan tahlil qilishga alohida eʼtibor
qaratilgan.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Minsky, M. — Perceptrons — Cambridge, MA: MIT Press, 2019, b. 251.
2. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. — Learning representations
by back-propagating errors — Nature, 2021, 323(6088), b. 533-536.
3. Pearl, J. — Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of
Plausible Inference — San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publishers,
2018, b. 552.
4. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. — Deep Learning — Cambridge,
MA: MIT Press, 2016, b. 800.
5. Bishop, C. M. — Pattern Recognition and Machine Learning — New York,
NY: Springer, 2006, b. 738.
6. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. — The Elements of Statistical
Learning: Data Mining, Inference, and Prediction — New York, NY: Springer,
2009, b. 745.
7. Sutton, R. S., & Barto, A. G. — Reinforcement Learning: An Introduction —
Cambridge, MA: MIT Press, 2018, b. 526.
