kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar

PPTX 15 стр. 1,4 МБ Бесплатная загрузка

15 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,4 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 15

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 15

kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar zamonaviy texnologiyalar va suniy intellektning matematikaviy asoslari kirish: kalsulus nima va nega u muhim? kalsulus — matematikaning o'zgarishlar, harakatlar va jarayonlarni o'rganuvchi asosiy bo'limi. u xviii asrda isaak nyuton va gottfrid leybnits tomonidan mustaqil ravishda kashf etilgan va bugungi kunda barcha ilmiy-texnik sohalarning poydevori hisoblanadi. derivativlar va integrallar — kalsulusning ikki asosiy operatsiyasi bo'lib, ular bir-birining teskari amallari. bu tushunchalar zamonaviy fizika, muhandislik, iqtisodiyot va ayniqsa suniy intellekt sohasida muhim ahamiyatga ega. o'zgarishlarni tahlil qilish dinamik jarayonlarni matematikaviy modellashtirish imkoniyati aniqlik va prognozlash murakkab tizimlar harakatini oldindan bashorat qilish optimizatsiya asoslari eng yaxshi yechimlarni topish uchun zarur vosita grafikda egri chiziq va uning teginish chizig'i tangent chiziq funksiya grafigiga faqat bitta nuqtada tegadi va shu nuqtadagi oniy o'zgarish tezligini ko'rsatadi. derivativ aynan shu tangent chiziqning burchak koeffitsiyentini ifodalaydi. 2-bob: integral — yig'indini hisoblash integral — funksiya grafigi ostidagi maydonni topish, yoki kichik qismlarning …

2 / 15

urilgan. neyron tarmoqlar, mashinani o'rgatish algoritmlari va optimallashtirish jarayonlari derivativlar va integrallardan keng foydalanadi. gradientlar va optimizatsiya neyron tarmoqlarda vaznlarni yangilash uchun gradient (ko'p o'lchamli derivativ) tushunchasi asosiy rol o'ynaydi. bu orqali xatoliklar minimallashtiriladi. orqaga tarqatish algoritmi backpropagation — derivativlardan foydalangan holda tarmoq xatoliklarini orqaga qarab hisoblash va vaznlarni moslash usuli. yo'qotish funksiyasi modelning xatoligini o'lchovchi funksiya. derivativlar yordamida bu funksiyaning minimumini topish — mashinani o'rgatishning maqsadi. "suniy intellekt — bu asosan optimallashtirish muammosi, va optimallashtirish — bu kalsulus." gradient tushunchasi va orqaga tarqatish algoritmi gradient — ko'p o'lchamli fazoda funksiyaning eng tez o'sish yo'nalishini ko'rsatuvchi vektor. u barcha qisman derivativlardan tuzilgan: oldinga o'tish (forward pass) kirish ma'lumotlari tarmoq orqali o'tkaziladi va chiqish hisoblash amalga oshiriladi. natijada bashorat va xatolik aniqlanadi. xatolikni hisoblash yo'qotish funksiyasi (loss function) yordamida model bashorati va haqiqiy qiymat o'rtasidagi farq o'lchanadi. orqaga tarqatish zanjir qoidasi yordamida gradientlar hisoblanadi va har bir vaznga nisbatan xatolik taqsimlanadi. …

3 / 15

$fiy o'zgaruvchilar uchun ehtimollik f(x) funksiyasi bilan ifodalanadi. ma'lum oraliqda ehtimollik: kutilgan qiymat (expected value) tasodifiy o'zgaruvchining o'rtacha qiymati integral orqali hisoblanadi: bu tushuncha mashinani o'rgatishda asosiy statistik ko'rsatkich. bayes tahlili posterior ehtimolliklarni hisoblashda integrallar zarur: bu usul bayescha mashinani o'rgatishning asosi hisoblanadi. kalsulus asosidagi mashina o'rganish algoritmlari zamonaviy mashina o'rganish algoritmlari kalsulusning nazariy asoslari ustiga qurilgan. gradient tushish va uning variantlari eng keng tarqalgan optimallashtirish usullaridir. 1 oddiy gradient tushish yo'qotish funksiyasining gradientini hisoblash va vaznlarni qarama-qarshi yo'nalishda yangilash. formulasi: w := w - \alpha \nabla l(w) 2 stochastic gradient descent (sgd) har bir iteratsiyada faqat bitta yoki kichik guruh ma'lumotlardan foydalanib gradientni hisoblash. tez va samarali, lekin shovqinli. 3 mini-batch gradient descent ma'lumotlarni kichik guruhlarga (batch) bo'lib gradient hisoblash. samaradorlik va tezlikning muvozanati. 4 adam optimizer adaptiv o'rganish tezligi bilan kengaytirilgan usul. momentum va rmsprop g'oyalarini birlashtiradi, chuqur tarmoqlar uchun eng mashhur. optimizatsiya maqsadi: yo'qotish funksiyasi l(w) ning …$

4 / 15

(eksponensial va integral asosida) yordamida ishlaydi. nutqni tanish tizimlari siri, alexa va boshqa ovozli yordamchilar tovush signallarini tahlil qilish uchun konvolyutsion neyron tarmoqlardan foydalanadi. backpropagation algoritmi orqali modellar millionlab ovoz namunalaridan o'rganadi. robototexnika va boshqarish robot harakatlarini rejalashtirish uchun traektoriya optimallashtirish algoritmlari qo'llaniladi. derivativlar robotning tezlik va tezlanishini hisoblashda, integrallar esa harakat yo'lini aniqlashda ishlatiladi. reinforcement learning metodlari ham gradient asosida ishlaydi. iqtisodiy prognozlar moliya bozorlarini bashorat qilish uchun lstm va gru kabi rekurrent tarmoqlar ishlatiladi. bu modellar vaqt qatorlarini tahlil qilib, kelajakdagi qiymatlarni prognoz qiladi. o'rganish jarayonida yo'qotish funksiyasining integralini minimallashtiriladi. kalsulusni o'rganish uchun samarali resurslar onlayn kurslar va platformalar khan academy — bepul video darsliklar va amaliy mashqlar coursera va edx — universitetlarning to'liq kurslari mit opencourseware — mit ning ochiq ta'lim materiallari video kanallar 3blue1brown — ajoyib vizual animatsiyalar bilan kalsulus darslari professor leonard — batafsil va tushunarli tushuntirishlar tavsiya etilgan kitoblar gilbert strang — "calculus" (mit …

5 / 15

ural odes oddiy differensial tenglamalar (ode) asosidagi neyron tarmoqlar — yangi tadqiqot yo'nalishi. bu modellar uzluksiz chuqurlikka ega bo'lib, xotira samaradorligini oshiradi va yangi imkoniyatlar ochadi. kvant mashina o'rganish kvant kompyuterlari uchun maxsus optimallashtirish algoritmlari ishlab chiqilmoqda. kalsulus tushunchalari kvant holatlarida ham qo'llaniladi va bu sohada yangi yutuqlarga yo'l ochadi. suniy intellektning yanada murakkab tizimlari — avtonomli transport, tibbiy diagnostika robotlari, real vaqtda tarjima — uchun kalsulus bilimlarining zaruriyati tobora oshib bormoqda. e'tiboringiz uchun rahmat image1.jpeg image2.jpeg image3.jpeg image4.jpeg image5.png image6.png image7.jpeg image8.png image9.jpeg image10.jpeg image11.png image12.png image13.png image14.png image15.png image16.jpeg image17.jpeg image18.png image19.png image20.png image21.png image22.jpeg image23.png image24.svg image25.svg image26.svg image27.svg image28.jpeg image29.jpeg

Хотите читать дальше?

Скачайте все 15 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar"

kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar zamonaviy texnologiyalar va suniy intellektning matematikaviy asoslari kirish: kalsulus nima va nega u muhim? kalsulus — matematikaning o'zgarishlar, harakatlar va jarayonlarni o'rganuvchi asosiy bo'limi. u xviii asrda isaak nyuton va gottfrid leybnits tomonidan mustaqil ravishda kashf etilgan va bugungi kunda barcha ilmiy-texnik sohalarning poydevori hisoblanadi. derivativlar va integrallar — kalsulusning ikki asosiy operatsiyasi bo'lib, ular bir-birining teskari amallari. bu tushunchalar zamonaviy fizika, muhandislik, iqtisodiyot va ayniqsa suniy intellekt sohasida muhim ahamiyatga ega. o'zgarishlarni tahlil qilish dinamik jarayonlarni matematikaviy modellashtirish imkoniyati aniqlik va prognozlash murakkab tizimlar harakatini oldin...

Этот файл содержит 15 стр. в формате PPTX (1,4 МБ). Чтобы скачать "kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: kalsulus va suniy intelekt: der… PPTX 15 стр. Бесплатная загрузка Telegram