kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar

PPTX 11 стр. 1,2 МБ Бесплатная загрузка

11 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,2 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 11

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 11

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 / 11

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 / 11

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

4 / 11

kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar - Page 4

5 / 11

kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 11 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 11 стр. в формате PPTX (1,2 МБ). Чтобы скачать "kalsulus va suniy intelekt: derivativlar va integrallar", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: kalsulus va suniy intelekt: der… PPTX 11 стр. Бесплатная загрузка Telegram