Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlari - Информатика и ИТ - Курсовые работы

Информация о документе

Цена	50000UZS
Размер	969.2KB
Покупки	0
Дата загрузки	01 Май 2025
Расширение	docx
Раздел	Курсовые работы
Предмет	Информатика и ИТ

Продавец

Telzor Uchun

Дата регистрации 21 Апрель 2025

24 Продаж

Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlari

Купить

MAVZU: QARORLAR DARAXTINING AMALIY TADBIQLARI.
MUNDARIJA:
KIRISH………………………………………………………………..…..……….3
I.BOB. SUNIY INTELEKT
TARIXI.....................................................................5
1. 1 Suniy intelekt
tarixi ..............................................................................................5
1.2 Suniy intellekt
kelajagi .......................................................................................11
II.BOB. ASOSIY QISM…………………………………………………….……
15
2.1. Qarorlar daraxti ………………….............................................….....….……
15
2.2. Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlari …………………….......…….
………..21
XULOSA…………………………………………………………………...…….24
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR………………………………..………25

KIRISH
Kurs ishining dolzarbligi: Sun’iy intellekt — informatikaning alohida
sohasi bo‘lib, odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish,
o‘rgatish, muhokama qilish, masalani yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga
ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan shug‘ullanadi.Sun'iy intellekt (SI)
kompyuterlarga o'zlarining tajribalarini o'rganish, berilgan parametrlarga
moslashish va ilgari faqat odamlar uchun mumkin bo'lgan vazifalarni bajarish
imkonini beradi.
Kurs ishining maqsadi va vazifasi: Suniy intellektni amalga oshirishning
ko'p holatlarida
- kompyuter shaxmatchilaridan tortib uchuvchisiz transport vositalarigacha
- chuqur o'rganish va tabiiy tillarni qayta ishlash imkoniyati juda muhimdir.
Ushbu texnologiyalar tufayli kompyuterlarga katta miqdordagi
ma'lumotlarni qayta ishlash va ulardagi naqshlarni aniqlash orqali muayyan
vazifalarni bajarishga "o'rgatish" mumkin.
Ekspert tizimlari nima?
Zamonaviy jamiyatda tobora o‘sib borayotgan axborot oqimi, axborot
texnologiyalarining turlitumanligi, kompyuterda yechiladigan masalalarning
murakkablashuvi ushbu texnologiyalardan foydalanuvchining oldiga bir qator
vazifalarni qo‘ydi. Kerakli variantlarni tanlash va qaror qabul qilish ishlarini
insondan EHMga o‘tkazish masalasi yuzaga keladi. Bu vazifani yechish
3

yo‘llaridan biri bu ekspert tizimlarini yaratishva foydalanish sanaladi. Ekspert
o‘zidan kelib chiqib sharoitni tahlil etadi va nisbatanfoydali axborotni aniqlab
oladi, chorasiz yo‘llardan voz kechgan holda qaror qabul qilishning eng maqbul
yo‘llarini vujudga keltiradi. Ekspert tizimida ma’lum bir predmet sohasini
ifodalaydigan bilimlar bazasidan foydalaniladi. Ekspert tizimi bu ayrim mavzu
sohalarida bilimlarni to‘plash va qo‘llash uyushtirish usullari hamda vositalari
majmuidir. Ekspert tizimi mutaxassislarning yuqori sifatli tajribasiga suyangan
holda qarorni tanlash chog‘ida muqobil variantlar ko‘pligi uchun yanada yuqori
samaraga erishadi.
Neyron tо‘rlari juda yangi hisoblangan va yanada kelajagi porloq
hisoblash texnologiyasidir, uning yordamida xalq xо‘jaligining turli sohalariga
oid dinamik masalalarni о‘rganish, uning asosida samarali yechimlar qabul
qilish mumkin, chunonchi iqtisodiyot, texnikaviy obyektlarni boshqarish,
texnologik jarayonlarni nazorat qilish va shu kabi sohalarda. Endilikda neyron
tо‘rlaridan о‘quv jarayonini tahlil qilish va metodik boshqarish masalalarini hal
qilishga tadbiq etilmoqda. Neyron tо‘rlari, dastavval, obrazlarni anglash
sohasida о‘zining yangi samarali imkoniyatlarini ochib berdi.Undan keyin
bunga statistik va sun’iy intellekt metodlariga asoslangan yechim qabul
qiluvchi jarayonni hamda moliya sohasidagi masalalarni yechishni qо‘llab-
quvvatlovchi vositalar qо‘shildi.
Neyron tо‘rlaridan foydalanishning mohiyati iqtisodiy sohada shundan
iboratki, bu yangi usul, metod oldingi an’anaviy ishlatilib kelinayotgan
metodlarni istisno, chetga surib tashlamaydi ya’ni velosipedni yangidan
yaratmaydi, balki bu neytron tо‘rlari yuqorida keltirilgan masalalarni yechish
uchun yaratilgan, yangi imkoniyatlarga ega hisoblash vositasidir.
Strategiyani tuzish paytida yangi omillarni baholab, ularning ta’sirini tahlil
etadi. Ekspert tizimlari sun’iy intellektdan foydalanishga asoslangan.
Kurs ishining tuzilishi: kurs ishi kirish, ikkita bob, har bobda ikkitadan
rejalar, xulosa va foydalanilgan adabiyotlar.
4

I.BOB. SUNIY INTELEKT TARIXI
1.1 Suniy intelekt tarixi
Sun iy ong,ʼ sun iy intellekt ʼ yoki sun iy idrok ʼ ( inglizcha : Artificial
intelligence;
odatda, AI sifatida ham
qisqartiriladi) — insonlar yoki hayvonlar tomonidan ko rsatiladigan
ʻ tabiiy ongdan
farqli o laroq,
ʻ mashinalar tomonidan ko rsatila-digan ʻ ongdir . Yetakchi sun iy ong ʼ
darslik kitoblari bu sohani „ongli agentlar“ni o rganish deya ta riflaydi: o z
ʻ ʼ ʻ
muhitini fahmlaydigan va maqsadlariga muvaffaqiyatli erishish imkoniyatini
maksimal darajada oshiradigan amallarni amalga oshiruvchi har qanday sistema.
Xalq orasida „sun iy ong“ atamasi ko pincha „o rganish“ va „muammolarni
ʼ ʻ ʻ
yechish“ kabi inson idroki bilan bog laydigan „kognitiv“ funksiyalarni taqlid
ʻ
qiladigan mashinalarni tasvirlashda ishlatiladi, biroq bu ta rifni yirik sun iy ong
ʼ ʼ
tadqiqotchilari rad etishadi.
Sun iy ong ilovalari yetuk web-qidiruv tizimlari (masalan,
ʼ Google ), tavsiya
etuvchi tizimlar (bundan YouTube , Amazon va Netflix foydalanadi), inson nutqini
anglash (masalan, Siri yoki Alexa ), o ziyurar mashinalar (masalan,
ʻ Tesla ) hamda
strategik o yin tizimlarida (masalan,
ʻ shaxmat va Go ) yuqori darajada
raqobatlashishni o z ichiga oladi.
ʻ Mashinalar tobora ko p qobiliyatlarga ega bo lib ʻ ʻ
borishar ekan, „ong“ talab etuvchi vazifalar ko pincha sun iy ong effekti deb
ʻ ʼ
ataluvchi fenomen bo lgan sun iy ong ta rifidan olib tashlanadi.
ʻ ʼ ʼ
Sun ’ iy intellekt 1956- yilda akademik intizom sifatida asos solingan . Soha
ko ʻ p optimizm davrlarini bosib o ʻ tdi , so ʻ ngra umidsizlik va mablag
ʻ yo ʻ qotildi ,
biroq 2012- yildan keyin chuqur o ʻ rganish barcha oldingi sun ’ iy intellekt
usullaridan oshib ketganidan so ʻ ng , moliyalashtirish va qiziqishda katta o ʻ sish
kuzatildi .
Sun ʼ iy intellekt tadqiqotining turli kichik sohalari ma ’ lum maqsadlar va
muayyan vositalardan foydalanishga qaratilgan . Sun ʼ iy intellekt tadqiqotlarining
an ’ anaviy maqsadlariga fikrlash , bilimlarni taqdim etish , rejalashtirish , o ʻ rganish ,
tabiiy tilni qayta ishlash , idrok etish va robototexnikani qo ʻ llab - quvvatlash kiradi .
6

Umumiy razvedka ( o ʻ zboshimchalik bilan muammoni hal qilish qobiliyati )
sohaning uzoq muddatli maqsadlaridan biridir . Ushbu muammolarni hal qilish
uchun sun ’ iy intellekt tadqiqotchilari qidiruv va matematik optimallashtirish ,
rasmiy mantiq , sun ’ iy neyron tarmoqlar va statistika , operatsiyalarni o ʻ rganish va
iqtisodiyotga asoslangan usullarni o ʻ z ichiga olgan keng ko ʻ lamli muammolarni
hal qilish usullarini moslashtirdilar va birlashtirdilar .
Sun ʼ iy intellekt psixologiya , tilshunoslik , falsafa , nevrologiya va boshqa
ko ʻ plab sohalarga ham tayanadi .
Intellektni simulyatsiya qilish ( yoki yaratish ) umumiy muammosi kichik
muammolarga bo ʻ lingan . Bular tadqiqotchilar aqlli tizim ko ʻ rsatishini kutgan
o ʻ ziga xos xususiyatlar yoki imkoniyatlardan iborat . Quyida tavsiflangan
xususiyatlar eng ko ʻ p e ’ tiborni tortdi va sun ’ iy intellekt tadqiqotlari doirasini
qamrab oldi .
Fikrlash, muammoni hal qilish[ tahrir | manbasini tahrirlash ]
Dastlabki tadqiqotchilar odamlar boshqotirmalarni yechishda yoki mantiqiy
xulosalar chiqarishda foydalanadigan bosqichma-bosqich fikrlashga taqlid qiluvchi
algoritmlarni ishlab chiqdilar. 1980-yillarning oxiri va 1990-yillarga kelib noaniq
yoki to liq bo lmagan ma lumotlar bilan ishlash usullari, ehtimollik va iqtisodʻ ʻ ʼ
tushunchalaridan foydalangan holda ishlab chiqildi.
Ushbu algoritmlarning aksariyati katta fikrlash muammolarini hal qilish
uchun yetarli emas, chunki ular „kombinator portlash“ ni boshdan kechiradilar:
muammolar kattalashgani sayin ular eksponent ravishda sekinlashdi. Hatto
odamlar ham sun’iy intellektning dastlabki tadqiqotlari modellashtirishi mumkin
bo lgan bosqichma-bosqich chegirmalardan kamdan-kam foydalanadilar. Ular tez,
ʻ
intuitiv mulohazalar yordamida o zlarining aksariyat muammolarini hal qilishadi.
ʻ
To g ri va samarali fikr yuritish hal qilinmagan muammodir.
ʻ ʻ
Bilimlarni taqdim etish
Bilimlarni taqdim etish va bilim muhandisligi sun’iy intellekt dasturlariga
savollarga oqilona javob berishga va haqiqiy dunyo faktlari haqida xulosa
chiqarishga imkon beradi. Rasmiy bilim ko rinishlari kontentga asoslangan
ʻ
7

indekslash va qidirish, sahna talqini, klinik qarorlarni qo llab-quvvatlash,ʻ
bilimlarni kashf qilish (katta ma’umotlar bazalaridan „qiziqarli“ va amaliy
xulosalar) va boshqa sohalarda qo llaniladi.
ʻ
Bilimlar bazasi — bu dastur tomonidan ishlatilishi mumkin bo lgan shaklda
ʻ
ifodalangan bilimlar to plami. Ontologiya — ma’lum bir bilim sohasi tomonidan
ʻ
qo llaniladigan ob’ektlar, munosabatlar, tushunchalar va xususiyatlar to plami.
ʻ ʻ
Bilimlar asoslari quyidagi narsalarni ifodalashi kerak: ob’ektlar, xususiyatlar,
toifalar va ob’ektlar orasidagi munosabatlar; vaziyatlar, hodisalar, holatlar va vaqt;
sabablari va oqibatlari; bilimlar haqidagi bilimlar (boshqalar biladigan narsalar
haqida biz bilgan narsalar); sukut bo yicha fikrlash (odamlar to g ri deb hisoblagan
ʻ ʻ ʻ
narsalar, ular boshqacha aytilmaguncha va boshqa faktlar o zgarganda ham haqiqat
ʻ
bo lib qoladi); va bilimning boshqa ko plab jihatlari va sohalari.
ʻ ʻ
8

SIning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri
bo‘lib, u o‘z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob
beradi. Shuningdek, ko‘pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil
yordamchi Siri, fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni SIning
yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin. Hozirga kelib sun’iy intellekt keng
ko‘lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini
qamrab olmoqda. Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining
keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt
tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi.
FOYDAMI YoKI ZARAR?
SI haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib
kelmoqda. Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar
ularning ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy
ishsizlik ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar.
Mutaxassislarning boshqa bir guruhi esa SIga ijobiy munosabatda bo‘lish
kerakligini uqtirishmoqda.
Hatto IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli qarashlar mavjud.
Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask SIning butun boshli sivilizatsiyani
barbod qilishiga ishonchi komil.
Maskning fikricha, “SI insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir.
SI mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi, robotlar
hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar ortidan
quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan xavf-
xatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”.
Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib
o‘tadi.
“Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara
boshlagach, SI shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola
boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol
boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts.
9

“Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda
tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark SIga nisbatan ijobiy munosabatda
ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki
yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. SIning keng tarqalishi ortidan
keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning
fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bugungi kunda ayrim davlatlarda robot-hamshiralar, xaydovchisiz
transport vositalari, buyurtmani yetkazib beruvchi dronlar xizmatidan foydalanish
yo‘lga qo‘yilgan. Hatto politsiya xodimlarining ba’zi vazifalarini ham maxsus
robotlar bajarishyapti. Olimlar ularning tashqi ko‘rinishini imkon qadar
odamlarnikiga o‘xshatishga urinishmoqda.
Bundan tashqari, SI jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib
ulgurgan. Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy
hisobotlarni yozib boradi. SIning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda
beriladigan yangiliklarni 300 tadan 4400 taga oshirdi.
Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7
mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta
xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan.
SI ularning vazifasini bemalol bajara oladi.
10

1.2 Suniy intellekt kelajagi
Super ong, giperong yoki super-inson ongi — bu eng iqtidorli insonnikidan
ancha yuqori idrokka ega bo lgan gipotetik agentdir. Super ong, shuningdek,ʻ
bunday agentga ega bo lgan intellekt shakli yoki darajasiga ishora qilishi ham
ʻ
mumkindir.
Texnologik singulyarlik
Agar sun iy umumiy ong bo yicha tadqiqotlar yetarli darajada idrokka ega
ʼ ʻ
bo lgan dasturiy ta minot ishlab chiqara olsa, bunda u o zini qayta dasturlashi
ʻ ʼ ʻ
hamda yaxshilashi mumkin bo ladi.
ʻ
Odatda, robotlar deganda, ko‘pchilikning ko‘z oldiga insonlardek gaplasha
oladigan, ularning o‘rniga barcha yumushlarni bajara oladigan yordamchilar
keladi. Ammo bu nisbatan kengroq tushuncha. Aslida, mobil qurilmangizdagi
dasturlar: google-tarjimon, lug‘atlar, turli xil o‘yinlar va hokazolar ham sun’iy
intellektga yaqqol misol bo‘la oladi. Faqat ularning qamrovi kichikroq bo‘lib,
ma’lum bir yo‘nalishdagina sizga yordam bera oladi. Ya’ni, bajarmoqchi bo‘lgan
amallaringiz turiga qarab tegishli dasturdan foydalanasiz.
Hozirda SI turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan algoritm hamda dasturiy
tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan bir qancha
vazifalarning uddasidan chiqa oladi.
12

1990 yillarda SI taraqqiyotida yangi sahifa ochildi. 1997 yilda Deep Blue
nomli IBM kompyuteri shaxmat bo‘yicha jahon chempioni Garri Kasparovni
yenggan tarixdagi ilk kompyuter bo‘ldi.
SIning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri
bo‘lib, u o‘z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob beradi.
Shuningdek, ko‘pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil
yordamchi Siri, fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni SIning
yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin. Hozirga kelib sun’iy intellekt keng
ko‘lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini
qamrab olmoqda. Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining
keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt
tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi.
Foydami yoki zarar?
SI haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib kelmoqda.
Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar ularning
ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy ishsizlik
ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar.
Mutaxassislarning boshqa bir guruhi esa SIga ijobiy munosabatda bo‘lish
kerakligini uqtirishmoqda. Hatto IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli
qarashlar mavjud.
Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask SIning butun boshli sivilizatsiyani
barbod qilishiga ishonchi komil.
Maskning fikricha, “SI insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir.
SI mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi,
robotlar hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar
ortidan quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan
xavf-xatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”.
Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib
o‘tadi. “Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara
boshlagach, SI shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola
13

boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol
boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts.
“Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda
tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark SIga nisbatan ijobiy munosabatda
ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki
yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. SIning keng tarqalishi ortidan
keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning
fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bugungi kunda ayrim davlatlarda robot-hamshiralar, xaydovchisiz transport
vositalari, buyurtmani yetkazib beruvchi dronlar xizmatidan foydalanish yo‘lga
qo‘yilgan. Hatto politsiya xodimlarining ba’zi vazifalarini ham maxsus robotlar
bajarishyapti. Olimlar ularning tashqi ko‘rinishini imkon qadar odamlarnikiga
o‘xshatishga urinishmoqda.
Bundan tashqari, SI jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib ulgurgan.
Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy hisobotlarni yozib
boradi. SIning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda beriladigan yangiliklarni
300 tadan 4400 taga oshirdi.
Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7
mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta
xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan.
SI ularning vazifasini bemalol bajara oladi. Yuqoridagilardan tashqari, aksa-riyat
iste’molchilarning robotlarga ishonch bildirmayotganligi SIning ommalashishiga
halal berayotgan to‘siqlardan biridir. Odamlar o‘ziyurar mashina yoki samolyotlar
xizmatini qabul qilishlari uchun biroz vaqt kerak, albatta. Biroq, zamonaviy
texnologiya-lar qurshovida o‘sib unayotgan yosh avlodda buning aksi bo‘lib, ularni
bu jarayon u qadar havotirga solayotgani yo‘q.
Har qancha e’tiroz va tanqidlarga qaramay SI rivojlanishdan odamlarga
yordam berishdan to‘xtamayapti. Ayniqsa, tibbiyotda uning ahamiyati tobora oshib
bormoqda. Endilikda robotlar nisbatan murakkab jarrohlik amaliyotlarini ham
14

uddasidan chiqishyapti. Robot-shifokorlarning tibbiyot hodimlari bilan o‘ziga xos
hamkorligi samaradorlikni ancha oshirdi.
Medtronis kompaniyasi esa IBM bilan hamkorlikda qandli diabet kasalligi
bilan og‘rigan bemorlar uchun maxsus dastur ishlab chiqmoqda. Mazkur dasturiy
ta’minot qon tarkibidagi qand miqdorining favqulodda tushib ketishini 3 soat avval
aniqlash imkoniyatiga ega bo‘ladi. Buning uchun shu kasallika chalingan 600 ta
anonim bemorlarning tibbiy ma’lumotlari o‘rganib chiqildi. Bu endi odamlar o‘z
salomatliklarini mobil qurilmalardagi maxsus dasturlar orqali muntazam nazorat
qilib borish imkoniga ega bo‘lishadi deganidir.
Ko‘rib turganingizdek, SI ning hayotimizdagi o‘rni kundan-kunga
chuqurlashib bormoqda. Ular insoniyatning yutug‘imi yoki mag‘lubiyati, degan
savol ustidagi bahslar hali uzoq davom etadi. Eng muhimi, fantastik yozuvchi
Ishoq
Azimov ta’biri bilan aytganda, robotlarni yaratishda odamlarga zarar
yetkazmaslik shior qilib olinishi kerak.
Hozirgi paytda ham sun'iy aqlning yagona va umume'tirof etilgan ta'rifi
mavjud emas. Bu ajablanarli emas. Inson aqlining ham universal ta'rifi yo'qligini
eslash kifoya.
Bugungi kunda sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqotlar turli yo'nalishlarda olib
borilmoqda: bilimlarni namoyish etish, mantiqiy modellashtirish, bilimlarni yig'ish,
mashinalarni o'rganish va avtomatik gipotezalarni yaratish, ma'lumotlarni yig'ish
va ma'lumotni majmuaviy qayta ishlash, qarorlarni qo'llab-quvvatlash, jarayon va
tizimni boshqarish, dinamik intellektual tizimlar, rejalashtirish va boshqalar.
15

II.BOB. ASOSIY QISM
2.1. Qarorlar daraxti
Qaror daraxti - bu ma'lum bir mavzu muhokama qilinayotganda yuzaga
kelishi mumkin bo'lgan barcha imkoniyatlar va natijalarni ko'rsatadigan xarita. Bu
bir-biriga bog'liq tanlovlar seriyasidir va odamlar va guruhlarga mumkin bo'lgan
natijalarni xarajat, ustuvorlik va foyda bilan tortish imkonini beradi. Qaror
daraxtlari norasmiy muhokamani boshlash yoki matematik jihatdan eng muhim
tanlovni bashorat qiladigan algoritmni yaratish uchun ishlatiladi.
Bundan tashqari, qarorlar daraxti markaziy tugundan boshlanadi, u ko'plab
mumkin bo'lgan natijalarga tarqaladi. Har bir mumkin bo'lgan mahsulot,
shuningdek, natijalardan kelib chiqadigan va tarvaqaylab qo'yilishi mumkin
bo'lgan qo'shimcha tugunlar bilan birga keladi. Barcha mumkin bo'lgan natijalar
tarvaqaylab ketganda, u daraxtga o'xshash shakl diagrammasini yaratadi. Qaror
daraxtida ko'rishingiz mumkin bo'lgan bir necha turdagi tugunlar mavjud: tasodifiy
tugunlar, qaror tugunlari va yakuniy tugunlar. Doira tasodifiy tugunni ifodalaydi va
siz olishingiz mumkin bo'lgan natijalar ehtimolini ko'rsatadi. Kvadrat shakli qabul
qilinishi kerak bo'lgan qarorni ko'rsatadigan qaror tugunini ifodalaydi. Va nihoyat,
yakuniy tugun qaror daraxtining natijasini ifodalaydi. Bundan tashqari, qarorlar
daraxti Flowchart belgilaridan foydalangan holda chizilishi mumkin, bu ko'pchilik
uchun tushunish va yaratish osonroqdir.
Qaror daraxtlari ko'p maqsadlarga ega. Qarorlar daraxti - bu qaror qabul
qilishning aniq yo'lini tasvirlaydigan oqim sxemasining bir turi. Va ma'lumotlarni
tahlil qilish haqida gap ketganda, bu ma'lumotlarni tasniflash uchun shartli
boshqaruv bayonotlaridan foydalanadigan algoritm turidir. Bundan tashqari,
qarorlar daraxti odatda ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganish uchun
ishlatiladi, chunki ular murakkab ma'lumotlarni yanada qulayroq va
boshqariladigan qismlarga ajratadi. Qaror daraxtlari ko'pincha bashoratlarni tahlil
qilish, ma'lumotlarni tasniflash va regressiya sohasida qo'llaniladi.
17

Bundan tashqari, qarorlar daraxtining moslashuvchanligi tufayli ular
sog'liqni saqlash, texnologiya, ta'lim va moliyaviy rejalashtirish kabi ko'plab
sohalarda qo'llaniladi. Ba'zi misollar
◆ Texnologiyaga asoslangan biznes o tgan va hozirgi savdo ma lumotlariniʻ ʼ
tahlil qilish asosida o zining kengayayotgan biznesidagi kengaytirish
ʻ
imkoniyatlarini baholaydi.
◆ Banklar va ipoteka provayderlari tarixiy ma lumotlardan foydalangan
ʼ
holda qarz oluvchilar o z to lovlarini to lamaslik ehtimolini bashorat qilishadi.
ʻ ʻ ʻ
◆ Favqulodda yordam xonalari omillar, yosh, jins, alomatlar va jiddiylik
asosida kimga ustuvorlik berishini aniqlash uchun qaror daraxtidan foydalanadi.
◆ Avtomatlashtirilgan telefon tizimlari sizni duch kelayotgan muayyan
muammoga yo naltiradi (masalan, A tanlovi uchun 1-ni, B-ni tanlash uchun 2-ni
ʻ
va C-ni tanlash uchun 3-ni bosing).
Qaror daraxtidan foydalanish yoki yaratish qiyin tuyulishi mumkin; Xavotir
olmang, chunki biz bu mavzuni ko'proq muhokama qilamiz. Quyida siz qaror
daraxti uchun ishlatiladigan piktogrammalarni bilib olasiz.
Qaror daraxtini yaratishda siz qarorlar daraxtiga kiritishingiz mumkin
bo'lgan piktogramma yoki belgilarni bilishingiz kerak. Ushbu qismda siz qaror
daraxtining piktogramma va xususiyatlarini bilib olasiz. Quyida qaror daraxtini
yaratishda duch kelishingiz mumkin bo'lgan qarorlar daraxti piktogrammalari
mavjud.
Qaror daraxti belgilari
Qaror tuguni - Bu qabul qilinishi kerak bo'lgan qarorni ifodalaydi
Imkoniyat tugunlari - Ko'p imkoniyatlarni ko'rsatadi
Muqobil filiallar - Bu mumkin bo'lgan natija yoki harakatni ko'rsatadi
Rad etilgan muqobil - Bu tanlanmagan tanlovni bildiradi
18

Oxirgi nuqta tugun - natijani ifodalaydi
Garchi qaror daraxti qabul qilish murakkab tuyulishi mumkin. Bu murakkab
ma'lumotlar bilan shug'ullanadi, lekin bu ularni tushunish qiyin degani emas. Har
bir qaror daraxti quyidagi uchta asosiy qismni o'z ichiga oladi:
◆ Qaror tugunlari - Ko pincha kvadrat uni ifodalaydi. Va bu qarorniʻ
ko'rsatadi.
◆ Imkoniyat tugunlari - Bular imkoniyat yoki noaniqlikni ifodalaydi va
aylana shakli odatda uni ifodalaydi.
◆ Yakuniy tugunlar - ular natijani ifodalaydi va tez-tez uchburchak sifatida
ko'rsatiladi.
Ushbu uchta muhim tugunni ulaganingizda, siz shoxlar deb ataladigan
narsadir. Tugunlar va shoxlar qaror daraxtida, ko'pincha har qanday
kombinatsiyalar to'plamida imkoniyatlar daraxtlarini yaratish uchun ishlatiladi. Bu
qaror daraxtining namunasi:
19

Quyida qaror daraxti diagrammasini yaratishda duch kelishingiz mumkin
bo'lgan ba'zi atamalar mavjud.
 Ushbu mavzu haqida gapirganda, odam uni to'g'ridan-to'g'ri ko'plab
barglari bo'lgan juda katta va keng daraxtga bog'laydi. Bu haqiqatan ham shunday
va u qaror qabul qilish uchun harakatlarni amalga oshirishga imkon beradigan bir
qator jarayonlarni ko'rishingiz mumkin bo'lgan vosita sifatida taqdim etiladi. U
jarayonlarni osongina ko'rish mumkin bo'lgan oqim sxemalari orqali
shakllantiriladi.
Xuddi shunday, chora-tadbirlar rejalari va ularni hal qilish yo'llari belgilab
qo'yiladi. Qaror daraxti ularni yaratish uchun turli shakl va uslublarga ega. Ular
jamiyatning turli sohalarida, ayniqsa psixologiya mutaxassislari va ayrim ishlab
chiqarish kompaniyalarida qo'llaniladi. Quyidagi postni o'qib, ushbu ma'lumotni
to'ldiring Qaror qabul qilish mezonlari
 Xuddi shunday, chora-tadbirlar rejalari va ularni hal qilish yo'llari
belgilab qo'yiladi. Qaror daraxti ularni yaratish uchun turli shakl va uslublarga ega.
Ular jamiyatning turli sohalarida, ayniqsa psixologiya mutaxassislari va ayrim
ishlab chiqarish kompaniyalarida qo'llaniladi. Quyidagi postni o'qib, ushbu
ma'lumotni to'ldiring Qaror qabul qilish mezonlari
20

Turlari
 Mutaxassislar qarorlar daraxtining uchta turi mavjud degan xulosaga
kelishdi . Ular turli sohalarda qo ' llanilishi mumkin . Boshqa mutaxassislarning
fikriga ko ' ra , usullar quyidagilar bilan bog ' liq muammolarni hal qilishga imkon
beradi : biznes , siyosiy va tashkiliy muammolarni hal qilish .
 Ba ' zi hududlar xavfsizligida sezgirlikni o ' z ichiga olishi mumkin
bo ' lgan xavflarni qidiring va eng yaxshi alternativadan foydalanish uchun tashxis
qo ' ying , shuning uchun u ajoyib korporativ ish vositasidir . Ammo keling, ko'rib
chiqaylik Qarorlar daraxtiga misollar .
Ildiz
 Bu shakl va model bo'lib, yuqori daraja yakuniy maqsad va vazifani
ifodalaydi, o'rta va pastki sohalarda yuqori bosqichga erishish uchun amal qilish
kerak bo'lgan protseduralar batafsil bayon etilgan. Ushbu qarorlar daraxti
jarayonlarni vertikal ravishda amalga oshiradigan samarali kompaniyalar va
moliyaviy korporatsiyalarda qo'llaniladi.
Filiallar
 U amalga oshiriladigan harakatlarni taqlid qiluvchi turli shoxlar bilan
ifodalanadi . Ushbu turdagi daraxt moliyaviy oqimlar , shuningdek , faktlar
imkoniyatlari aks ettirilgan strelkalar orqali ba ' zi ma ' muriy harakatlarni kuzatish
imkonini beradi . U qo ' shma korxonalarda va ishlab chiqarish jarayonlari va ko ' p
pul oqimi bilan shug ' ullanadigan joylarda qo ' llaniladi .
Barg
 Bu qaror daraxti bo'lib, unda har bir barg jarayonni va kichik
maqsadning cho'qqisini ifodalaydi, ularning har biri o'z navbatida juda katta
barglarni hosil qiluvchi novdalar bilan bog'lanadi. Ularning har biri harakat
natijalarini sxemada aks ettiradi . Ular turli yo ' llar bilan qilingan , ba ' zida novdalar
kvadrat shaklida ko ' rsatilgan .
Ular qanday yaratilgan?
 Birinchi navbatda , ko ' p hollarda qaror yuqorida joylashganligini
hisobga olish kerak . Bu qarorning vizual ifodasidir . Keyin har bir aniq harakatga
21

qaratilgan o ' qlar mavjud . Har bir o ' q ildizdan chiqadi va ishtirokchilarning har bir
harakatiga ishora qiladi , shuning uchun har birida muvaffaqiyatga erishish
imkoniyati o ' rnatiladi .
Ahamiyati
 Qarorlar daraxti bilan bog'liq bo'lgan oqim sxemasi mumkin bo'lgan
qarorlarning xavflari va foydalarini baholashga imkon beradi. Bu noto'g'ri qaror
qabul qilishga olib kelishi mumkin bo'lgan xavflarni kamaytirishga imkon beradi.
Ishtirokchilar foyda ko'rishlari uchun haqiqatga ko'proq moslashtirilgan qarorlarni
qanday izlash bilan bog'liq jihatni bilish muhimdir.
 Qaror daraxti, shuningdek, vaziyatning qaysi nuqtasida ko'proq yoki
kamroq foyda keltirilishi mumkinligini tekshirishga intiladigan tergovni amalga
oshirishga intiladi. Biroq, ushbu turdagi grafikaning afzalliklari orasida:
 Muammolarni turli nuqtai nazardan hal qiling .
 Mumkin bo'lgan echimlar haqida o'ylang.
 Imkoniyatlardan kelib chiqib, haqiqatga moslashtirilgan qarorlar qabul
qiling.
 Har bir qaror uchun taxminiy xarajatlar.
 Biznes sohasida kompaniya ma'lum bir vaqtda erisha oladigan
muvaffaqiyat va samaradorlik imkoniyatlarini aniqlang.
 Qabul qilingan qarorga muvofiq bevosita oqibatlarini taqdim etadi
 Qarorlarni qabul qilishda ishtirok etuvchilarning tanlovini oshiradi.
 Ushbu qarorlar talqin qilinishi va ma'no berilishi mumkin.
 Qiziqarli ma'lumotlarni kiritish muhimdir.
22

2.2. Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlari
Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlar Genetik algoritmlar , qarorlar
daraxtining amaliy tadbiqlarida ham ishlatiladi. Bu usul, qarorlar daraxtini
optimallashtirishda va mos keladigan natijalarni aniqlashda yuqori aniqlilikka
erishishda yordam beradi. Qarorlar daraxti , bir nechta qarorlar olish uchun
ishlatiladi va genetik algoritmlar, bu qarorlar orasidagi bog'liqlikni tahlil qilishda
yordam beradi. Natijada , mos keladigan qarorlar aniqlanadi va amaliyotga tatbiq
qilinadi.
Genetik algoritmlar
Genetik algoritmlar, biologiyadagi genetik jarayonlarga asoslangan bir
optimallashtirish usulidir. Bu usul, ma'lumotlar va natijalar orasidagi bog'liqlikni
hisoblashda va mos keladigan natijalarni aniqlashda ishlatiladi.
Genetik algoritmlar , ma ' lumotlar va natijalar orasidagi bog ' liqlikning
optimallashtirilishini amalga oshiradi . Bu usul , ma ' lumotlar va natijalar orasidagi
bog ' liqlikning kuchini baholash uchun ishlatiladi va mos keladigan natijalarni
aniqlashda yuqori aniqlilikka erishish uchun zarur bo ' lgan bir usuldur .
Genetik algoritmlar , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda ma ' lumotlarni tahlil qilishda va
natijalarni aniqlashda ishlatiladigan boshqa usullardan farqli ravishda , ma ' lumotlar
va natijalar orasidagi bog ' liqlikni optimallashtirish uchun ishlatiladi . Bu usul
yordamida , sun'iy neyron to'ri yaratishda ma'lumotlar va natijalar orasidagi
bog'liqlikni hisoblashda va ularga mos keladigan natijalarni aniqlashda yuqori
aniqlilikka erishish mumkin.
Sun'iy neyron to rini o'rgatishningʻ stoxastik usullari Stoxastik usullar, sun'iy
neyron to'ri yaratishda ma'lumotlarni tahlil qilishda va natijalarni aniqlashda
ishlatiladigan bir boshqa usuldur. Bu usul , ma ' lumotlar va natijalar orasidagi
bog ' liqlikni hisoblashda yordam beradi .
Stoxastik usullar , ma ' lumotlar va natijalar orasidagi bog ' liqlikni hisoblashda
stoxastik modellarni ishlatadi . Bu modellar , ma ' lumotlar va natijalar orasidagi
23

bog ' liqlikning statistik analizini amalga oshiradi va bu bog ' liqlikning kuchini
baholash uchun ishlatiladi .
Stoxastik usullar , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda ma ' lumotlarni tahlil qilishda
va natijalarni aniqlashda yuqori aniqlilikka erishish uchun zarur bo ' lgan bir
usuldur . Bu usul yordamida , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda ma ' lumotlar va natijalar
orasidagi bog ' liqlikni hisoblashda va ularga mos keladigan natijalarni aniqlashda
yuqori aniqlilikka erishish mumkin .
Qat ' iymas mantiqqa asoslangan tizimlar .
Qat ' iymas mantiqqa asoslangan tizimlar , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda
ishlatiladigan bir boshqa usuldur . Bu usulda , ma ' lumotlar va ularga mos
keladigan natijalar jadvali yaratiladi , lekin bu jadvaldagi ma ' lumotlar va natijalar
odatda boolean qiymatlari bo ' ladi .
Bu usul , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda ishlatilgan ma ' lumotlarni sinflovchi
tahlil qilishda ham yuqori samaradorlikka erishishga imkon beradi . Shuningdek ,
qat ' iymas mantiqqa asoslangan tizimlar , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda xatoliklar va
noto ' g ' ri natijalar aniqlash uchun ham foydali bo ' ladi .
Bundan tashqari , qat ' iymas mantiqqa asoslangan tizimlar , sun ' iy neyron to ' ri
yaratishda ma ' lumotlar va natijalar orasidagi o ' zaro bog ' liqlikni hisoblashda ham
yordam beradi . Bu usul yordamida , ma ' lumotlarning o ' zaro bog ' liqlik va ularga
mos keladigan natijalarni aniqlash uchun moslashtirishlar yaratilishi mumkin .
Sun ' iy neyron to ' rini o ' rgatishning deterministik usullari Sun ' iy neyron to ' rini
o ' rgatishda deterministik usullar , ma ' lumotlarni tahlil qilish uchun matematik
modellarini yaratishda ishlatiladi . Bu usulda , ma ' lumotlar to ' plami va ularga mos
keladigan natijalar jadvali yaratiladi . Keyinchalik , bu jadvaldagi ma ' lumotlar va
natijalar , sun ' iy neyron to ' ri yaratishda ishlatiladi .
Rekurrent to ' rlar Rekurrent neyronlar , ma ' lumotlarni o ' zaro bog ' liqligini
hisoblashda yordam beradi . Ushbu neyronlar , ma'lumotlarni ketma-ketlikdagi
o'zgarishlarni hisoblashda va ketma-ketlikdagi ma'lumotlardan keyingi
ma'lumotlarni aniqlashda ham ishlatiladi. Rekurrent neyronlar, matematik
modellarini yaratishda ham ishlatiladi. Bu modellar, ketma-ketlikdagi
24

ma'lumotlarni tahlil qilishda yuqori samaradorlikka erishadi. Rekurrent neyronlar,
ma'lumotlar orasidagi bog'liqlikni hisoblashda yuqori samaradorlikka erishadi.
Ushbu neyronlar, tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilishda ham ishlatiladi. Rekurrent
neyronlar , ma ' lumotlarni sinflash va sinflovchi tahlil qilishda ham yuqori
samaradorlikka erishadi .
25

XULOSA
Men bu kurs ishimni yozish mobaynida,suniy intelektning tarixi,
rivojlanishi, taraqqiyoti, insonlar hayotidagi ahamiyati va foydali jihatlarini hamda
ekspert tizimlarning afzalliklari, xususiyatlari haqida juda ko‘p qo‘shimcha
ma‘lumotlarga ega bo‘ldim.
Izlanishlarim davomidi men bir qiziqarli faktni bilib oldim endi ana wu qiziq
bir faktga e'tiboringizni qaratmoqchiman. Ma'lumki, har qanday kompyuter,
emakki, sun'iy intellektga ega mashina, ikkilik sanoq tizimi asosida ishlaydi. Bu
haqidan maktab informatika kursida yetralicha ma'lumot beriladi. Atiga ikkita
raqamdan iborat sanoq tizimida esa, muayyan algoritmalarni bajarishda o‘ziga xos
cheklov-chegaralar yuzaga keladi. Haqiqiy sonlar bilan ishlashda, yoki taqribiy
hisoblashlarda ikkilik sanoq tizimi yaramaydigan vaziyatlar yuzaga keladi. 1991-
yilda matematik olim Devid Stautmayer 18 ta turli xildagi hisob-kitob
amaliyotlarni kompyuter dasturi yordamida bajarib, ularning barchasida natija
noto‘g‘ri chiqqanini, ya'ni, kompyuter sun'iy intellekt) noto‘g‘ri ishlaganini
isbotlab berdi. Demak, sun'iy intellekt-kompyuter hamma masalani ham to‘g‘ri hal
qila olmasligining jiddiy ilmiy asosi bor ekan. Shu asosga ko‘ra, qo‘rqmay aytish
mumkinki, sun'iy intellekt hali-beri tabiiy intellektga dov bera olmaydi. Uning
ayrim xususiy hollarda (asosoan matematikada) insondan o‘zib ketishi esa,
tezkorlik xossasi evaziga xolos... Fikrlaydigan mashina, yoki sun'iy intellekt esa,
hozircha fantast yozuvchilar, hamda entuziast dasturchilarning orzusi o‘laroq qolib
ketmoqda. Balki shu yaxshidir?!...
Shu bilan birga men kurs ishimni tayyorlash mobaynida juda ko‘p qiziqarli
ma‘lumotlarga ega bo‘ldim va men tayyorlagan ishimdan juda ham mamnunman.

26

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Cybenko, G. 1989. Approximation by superpositions of a sigmoidal
function Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303–314.
2. Linnainmaa, Seppo (1970). The representation of the cumulative
rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors
(Masters) (in Finnish). University of Helsinki. pp. 6–7.
3. Kelley, Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths".
ARS Journal. 30 (10): 947–954. doi:10.2514/8.5282.
4. Rosenblatt, Frank. x. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and
the Theory of Brain Mechanisms. Spartan Books, Washington DC, 1961
5. Werbos, Paul (1982). "Applications of advances in nonlinear
sensitivity analysis" (PDF). System modeling and optimization. Springer. pp. 762–
770. Archived (PDF) from the original on 14 April 2016. Retrieved 2 July 2017.
6. Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and R. J. Williams.
"Learning Internal Representations by Error Propagation". David E. Rumelhart,
James L. McClelland, and the PDP research group. (editors), Parallel distributed
processing: Explorations in the microstructure of cognition, Volume 1:
Foundation. MIT Press, 1986.
7. Hastie, Trevor. Tibshirani, Robert. Friedman, Jerome. The Elements
of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, New
York, NY, 2009.
8. Rosenblatt, Frank (1958). "The Perceptron: A Probabilistic Model For
Information Storage And Organization in the Brain". Psychological Review. 65
(6): 386–408. CiteSeerX 10.1.1.588.3775. doi:10.1037/h0042519. PMID
13602029. S2CID 12781225.
9. Rosenblatt, Frank (1962). Principles of Neurodynamics. Spartan, New
York.
10. Schmidhuber, Juergen (2022). "Annotated History of Modern AI and
Deep Learning". arXiv:2212.11279 [cs.NE].
27

QARORLAR DARAXTINING AMALIY TADBIQLARI

Купить