O `zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg`ona filiali

O `ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI


MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
FARG`ONA FILIALI
“KOMPYUTER INJINIRINGI” FAKULTETI
“AXBOROT TEXNOLOGIYALARI” KAFEDRASI

5330501 – Kompyuter injiniringi

(“Kompyuter injiniringi”)
ta`lim mutaxasisligi


III kurs 611-19 guruh talabasi
Odilov Shohidjonning
 Mashinali o'qitishga kirish fanidan
Joriy nazorati.
FARG’ONA – 2022.


O'quv yili: 2021-2022,
Semestr: 6-semestr,
Mutaxassislik: Kompyuter injiniringi: Kompyuter injiniringi
Kafedra: Axborot ta'lim texnologiyalari
Fan nomi: Mashinali o'qitishga kirish
O'qituvch F.I.Sh.: ISROILOV SHAROBIDDIN MAXAMADYUSUFOVICH
Mashg'ulot: Amaliy

No	Fan mavzulari
6	Mashinali o'qitish uchun chiziqli algebra. Chiziqli algebra masalalarini dasturlash
7	Mashinali o'qitishda sinflashtirish algortmlariva ularni dasturlash
8	Mashinali o'qitishda o'qituvchisiz o'qitish algoritmlarini o'rganish va ularni dasturlash
9	Sun'iy neyron tarmoqlarining zamonaviy dasturiy vositalari
10	Sun'iy neyron tarmoqlari. Sodda neyron tarmoqlarini qurish

1.Mashinali o'qitish uchun chiziqli algebra. Chiziqli algebra masalalarini dasturlash.

Mazkur «Chiziqli algebra va analitik geometriyadan masalalar yechish» o‘quv qo‘llanmasi oliy texnika o'quv yurtlari talabalariga mo‘ljallab yozilgan bo‘lib, undan boshqa ixtisoslikdagi o ‘quv yurtlari talabalari ham foydalanishlari mumkin.

Qo'llanmada keltirilgan mavzular oliy texnika o'quv yurtlarining barcha mutaxassisliklari uchun oliy matematika fanining hozirgi paytdagi dasturiga mos keladi. U talabalar va o'qituvchilar uchun amaliy mashg‘ulotlar darslarida hamda mustaqil o‘rganishda foydali qo‘llanma bo‘lib xizmat qiladi deb umid qilamiz.
Unda' har bir mavzuga doir nazariy m a’lum otlar berilgan va tipik misollar yechib ko‘rsatilgan hamda mustaqil bajarish uchun yetarlicha mashqlar berilgan.
Bu "matematik dasturlash" fanining o'zi rivojlana boshlagan chiziqli dasturlash edi. Ushbu fan nomidagi "dasturlash" atamasi "kompyuter uchun dasturlash (ya'ni dastur tuzish)" atamasi bilan hech qanday aloqasi yo'q, chunki "chiziqli dasturlash" intizomi kompyuterlardan matematik, muhandislik, iqtisodiy va boshqa muammolarni echishda keng foydalanila boshlangan vaqtdan oldin ham paydo bo'lgan. "Chiziqli dasturlash" atamasi ingliz tilidagi "chiziqli dasturlash" ning noto'g'ri tarjimasidan kelib chiqqan. "Dasturlash" so'zining ma'nolaridan biri bu rejalashtirish, rejalashtirishdir. Shuning uchun ingliz tilidagi "chiziqli dasturlash" ning to'g'ri tarjimasi "chiziqli dasturlash" emas, balki "chiziqli rejalashtirish" bo'lishi kerak, bu esa fanning mazmunini aniq aks ettiradi. Shu bilan birga, chiziqli dasturlash, nochiziqli dasturlash, matematik dasturlash va boshqalar. adabiyotimizda umumiy qabul qilingan va shuning uchun saqlanib qoladi.
Shunday qilib, chiziqli dasturlash Ikkinchi Jahon Urushidan keyin paydo bo'ldi va matematiklar, iqtisodchilar va muhandislarning e'tiborini keng amaliy qo'llash imkoniyati va matematik uyg'unlik tufayli jalb qildi va tez rivojlana boshladi. Chiziqli dasturlash masalalari. Haqiqiy olamning chiziqli tasviri gipotezasiga asoslanishi mumkin bo'lgan chiziqli dasturlash o'sha jarayonlar va tizimlarning matematik modellarini echishda qo'llaniladi.Chiziqli dasturlash iqtisodiy muammolarni echishda, masalan, boshqaruv va ishlab chiqarishni rejalashtirishda ishlatiladi; uskunalarni kemalarga, ustaxonalarga optimal joylashtirishni aniqlash vazifalarida; yuklarni tashishning optimal rejasini aniqlash vazifalarida (transport vazifasi); ramkalarni optimal taqsimlash muammolarida va boshqalar. Chiziqli dasturlash (СhD) muammosi, yuqorida aytib o'tilganidek, chiziqli funktsiyaning minimal yoki maksimal qiymatini chiziqli cheklovlar ostida topishdir.LP muammosi umumiy shaklda (ma'lum ma'noda) kanonik (standart) shakldagi LP bilan bog'liq muammolarni kamaytiradi. Bu boshlang'ich muammodan (umumiy shaklda) yangi LP muammosini (umumiy shaklda) qurishning umumiy usulining mavjudligini anglatadi, uning har qanday optimal echimi asl muammoning optimal echimiga aylantiriladi va aksincha. (Aslida, bu vazifalar o'rtasidagi aloqa yanada yaqinroq). Shunday qilib, biz umumiy yoki yo'qolgan holda, LP bilan bog'liq muammolarni kanonik yoki standart ko'rinishda o'rganish imkoniyatiga ega bo'lamiz. Shuni hisobga olgan holda, keyingi LP bilan bog'liq muammolarimiz asosan kanonik shakldagi muammolarga bag'ishlanadi.Chiziqli dasturlash usullari yordamida echiladigan vazifalar doirasi ancha keng. Masalan, ishlab chiqarishni rejalashtirishda resurslardan maqbul foydalanish muammosi;aralashtirish muammosi (mahsulot tarkibini rejalashtirish); omborlarda saqlash uchun turli xil mahsulotlarning maqbul kombinatsiyasini topish vazifasi (inventarizatsiyani boshqarish yoki "xalta muammosi");transport vazifalari (korxona joylashgan joy, tovarlar harakati tahlili) Chiziqli dasturlash bu matematik dasturlashning eng rivojlangan va keng qo'llaniladigan qismidir (bundan tashqari, ichiga quyidagilar kiradi: butun, dinamik, nochiziqli, parametrik dasturlash). Bu quyidagicha izohlanadi: Ko'p sonli iqtisodiy muammolarning matematik modellari kerakli parametrlarga nisbatan chiziqli; Ushbu turdagi vazifalar hozirgi kunda eng ko'p o'rganilgan. Uning uchun ushbu vazifalar echiladigan maxsus uslublar va tegishli kompyuter dasturlari ishlab chiqilgan;Bir qator echimlarni topishda ko'plab chiziqli dasturlash muammolari keng qo'llaniladi; boshlang'ich shakllantirishda chiziqli bo'lmagan ba'zi muammolar, bir qator qo'shimcha cheklashlar va taxminlardan so'ng, chiziqli bo'lishi mumkin yoki ularni chiziqli dasturlash usullari bilan hal qilinishi mumkin bo'lgan shaklga qisqartirishi mumkin. Har qanday chiziqli dasturlash muammosining iqtisodiy-matematik modeliga quyidagilar kiradi: maqbul qiymatni (maksimal yoki minimal) topish kerak bo'lgan ob'ektiv funktsiya; chiziqli tenglamalar yoki tengsizliklar tizimi ko'rinishidagi cheklovlar; o'zgaruvchilardan negativ bo'lmaganlik talabi.


2.Mashinali o'qitishda sinflashtirish algortmlari va ularni dasturlash.

Ko'pincha FRDni tashkil etadigan tizim tahlilchisi amaliyotida rasmiylashtirilmagan narsalar mavjud. Masalan, quyidagi talablar bo'lishi mumkin:

• 
  Ilova tezkor ishlashi kerak
  
• 
  Ilova kam trafik sarf qilishi kerak
  
• 
  Video material yuqori sifatli bo'lishi kerak.
  

Bunday talablar FRD-da yozilgandan so'ng, keyinchalik dahshatli muammolar manbai hisoblanadi. Bunday talablarni rasmiylashtirish tahlilchi uchun doimiy bosh og'rig'idir. Odatda, tahlilchi muammoni ikki bosqichda hal qiladi: birinchi navbatda "ekvivalent" rasmiy talab qo'yiladi, so'ngra aloqa jarayonida (mijoz, mavzu bo'yicha mutaxassis va boshqalar) bunday rasmiy talab bo'lishi mumkinligi isbotlanadi asl talabni almashtirish. Umuman olganda, biz olgan talab funktsional emas; unda tizim nima qila olishi kerakligini emas, balki "buni qanday qilish" ni tasvirlaydi. Bundan tashqari, "buni qanday qilish kerak" o'ziga xos sifat xarakteristikasi bilan shakllantirilishi kerak.Bu tezisning muqaddimasi edi Tizimlar tahlilchisi matematik apparatni yaxshi bilishi va shu bilan birga xaridorga "matematikani" tushuntira olishi kerak. Endi bir misolni ko'rib chiqamiz. Aytaylik, biz Amazon Omakase-ga o'xshash kontekstli reklama tizimi uchun. FRD yozmoqdamiz. Bizning kelajak tizimimizning modullaridan biri kontekst analizatori bo'ladi.Analizator veb-sahifa matnini kirish sifatida qabul qiladi va uning kontekstli tahlilini amalga oshiradi. U buni qanday qilishi biz uchun unchalik qiziq emas; ishlab chiqarishda biz mahsulot toifalari to'plamini olishimiz muhim (ularning to'plami oldindan belgilangan). Bundan tashqari, ushbu toifalarga asoslanib, bannerlar, mahsulot havolalari (Amazon kabi) va boshqalarni namoyish qilishimiz mumkin. Analizator hali ham biz uchun qora quti bo'lib, unga savol berib (hujjat matni ko'rinishida) javob olishimiz mumkin.
Xaridor analizatorni "kontekstlashda yaxshi" bo'lishini xohlaydi. Ushbu talab nimani anglatishini bayon qilishimiz kerak. Birinchidan, bu kabi kontekst haqida gaplashaylik, ya'ni. analizator tomonidan qaytarilgan toifalarning bir xil to'plami haqida. Hujjat (veb-sahifa) oldindan belgilangan raqamdan ko'plab sinflarga mos kelganda, siz buni tasniflash vazifasi sifatida belgilashingiz mumkin; bizning holatimizda, sinflar mahsulot toifalari. Tasniflash vazifasi so'zlarni qayta ishlashda juda keng tarqalgan (masalan, spam-filtrlar).