Ключевые слова
Аннотация
Ushbu maqolada sun’iy intellekt va neyron tarmoqlarining asosi hisoblangan optimallashtirish muammolari, xususan, xatolik funksiyasining ekstremumlarini (minimumlarini) topish masalalari tadqiq etilgan. Maqolaning matematik qismida ko‘p o‘zgaruvchili funksiyalarning xususiy hosilalari, gradiyent tushish (Gradient Descent) usulining yaqinlashuvchanlik shartlari va qavariq optimallashtirish qonuniyatlari tahlil qilingan.
Shuningdek, stohastik va adaptiv gradiyent usullarining (Adam, RMSprop) lokal minimumlar hamda egar nuqtalaridan o‘tish samaradorligi qiyosiy o‘rganilgan. Amaliy qismda esa, ushbu matematik apparat tayyor kutubxonalarsiz (TensorFlow, PyTorch-larsiz), ob’yektga yo‘naltirilgan dasturlash (OOP) prinsiplari (inkapsulyatsiya, polimorfizm, vorislik) asosida noldan Python tilida modellashtirilgan. Dasturiy ta’minot arxitekturasida tarmoq qatlamlari va aktivatsiya funksiyalari alohida klasslar ko‘rinishida loyihalanib, kodning qayta ishlatiluvchanligi va tizim kengayuvchanligi ta'minlangan. Olingan natijalar matematik algoritmlarning dasturiy arxitektura bilan uyg‘unligi tizim samaradorligini oshirishini, computational xatoliklarni kamaytirib, xotira boshqaruvini yaxshilashini ko‘rsatadi.
Библиографические ссылки
Begalov B.A., Abdullayev M.K. "Raqamli iqtisodiyot" — "Iqtisodiyot" nashriyoti, 2023. O'zbekistonda raqamli iqtisodiyot rivojlanish tendensiyalarini o'rganuvchi o'quv qo'llanma.
OECD. (2022). "The Impact of AI on the Digital Economy" — OECD Publishing, 2022.
“Sun'iy intellekt va matematik modellashtirish”. O‘quv qo‘llanma.
Raqamli O'zbekiston–2030" bo'yicha: Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktabrdagi "Raqamli Oʻzbekiston — 2030” strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari toʻgʻrisida”gi PF-6079-son Farmoni.
Abdurahmonov A.A., Qurbonov S.S. — "Dasturlash asoslari: obyektga yo'naltirilgan yondashuv" (Toshkent: "Fan va texnologiya", 2022).