Intellektual tizimlar - xisoblash texnikasini takomillashtiruvchilarning diqqat e’tibori yetuk ekspert tizimlarini yaratishga qaratilgan. Bu birinchidan, EXMda yoki shaxsiy kompyuterda (ShK) yechiladigan masalalar sinfini, EXMning mavjud imkoniyatlarini va undan foydalanuvchilar ishtiyoqini kengaytirish, ikkinchidan ulardan foydalana bilish, ShK va dasturlash sohasiga mansub bo‘lmagan shaxsiy kompyuterlardan foydalanuvchilar bilan aloqasini soddalashtirishdir. Yetuk ShKlar topshiriqlarni kiritish va ijodiy jarayonni amalga oshirish, haqiqiy (tabiiy) til so‘rovlarini qabul qilish, axborotni belgi, tasvir, signal ko‘rinishida qayta ishlash, ShKdagi bor bilimlarni yig‘ish imkoniyatiga ega. ShKda joylashtirilgan yetuk interfeys kompyuterlarining bir qismi bilangina tanish bo‘lgan insonlarni mashinada ishlashiga yordam beradi. Shuning uchun yetuk EHMlarning kelajagi porloqdir.
107.Sun'iy intellekt algoritmlarining turlari
Algoritm– bu optimal yechim olishni ta’minlaydigan formal protsedura.
Sun'iy intellekt algoritmlarining turlari
Sun'iy intellekt algoritmlarini keng tasniflash mumkin:
1. Tasniflash algoritmlari
Tasniflash algoritmlari nazorat ostida o'qitishning bir qismidir. Ushbu algoritmlar qo'llaniladigan o'zgaruvchini turli sinflarga bo'lish va keyin berilgan kirish uchun sinfni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Misol uchun, tasniflash algoritmlari elektron pochta xabarlarini spam yoki yo'q deb tasniflash uchun ishlatilishi mumkin.
2. Regressiya algoritmlari
Regressiya algoritmlari boshqariladigan mashinani o'rganish algoritmlari ostida mashhur algoritmdir. Regressiya algoritmlari o'quv tizimiga kiritilgan kirish ma'lumotlar nuqtalari asosida chiqish qiymatlarini bashorat qilishi mumkin. Regressiya algoritmlarining asosiy qo'llanilishi fond bozori narxini bashorat qilish, ob-havoni bashorat qilish va hokazolarni o'z ichiga oladi. Ushbu bo'limda eng keng tarqalgan algoritmlar:
108.Sun'iy intellekt algoritmlari. Tasniflash algoritmlari
1. Tasniflash algoritmlari
Tasniflash algoritmlari nazorat ostida o'qitishning bir qismidir. Ushbu algoritmlar qo'llaniladigan o'zgaruvchini turli sinflarga bo'lish va keyin berilgan kirish uchun sinfni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Misol uchun, tasniflash algoritmlari elektron pochta xabarlarini spam yoki yo'q deb tasniflash uchun ishlatilishi mumkin. Keling, ba'zi keng tarqalgan tasniflash algoritmlarini muhokama qilaylik.
a) sodda Bayes
Naive Bayes algoritmi Bayes teoremasida ishlaydi va boshqa tasniflash algoritmlaridan farqli o'laroq, ehtimollik yondashuvini oladi. Algoritm har bir sinf uchun oldingi ehtimollar to'plamiga ega. Ma'lumotlar berilgandan so'ng, algoritm bu ehtimolliklarni yangilab, posterior ehtimollik deb nomlanuvchi narsani hosil qiladi. Bu kirish berilgan sinflar ro'yxatiga tegishli yoki yo'qligini taxmin qilish kerak bo'lganda foydali bo'ladi.
b) Qarorlar daraxti
Qaror daraxti algoritmi algoritmga o'xshash ko'proq oqim diagrammasi bo'lib, unda tugunlar kirish atributidagi testni, shoxlari esa test natijasini ifodalaydi.
109.Sun'iy intellekt algoritmlari. Tasodifiy o'rmon algoritmi
c) Tasodifiy o'rmon
Tasodifiy o'rmon daraxtlar guruhi kabi ishlaydi. Kirish ma'lumotlar to'plami bo'linadi va turli qarorlar daraxtlariga beriladi. Barcha qarorlar daraxtlari natijalarining o'rtacha qiymati hisobga olinadi. Tasodifiy o'rmonlar qaror daraxti algoritmiga qaraganda aniqroq tasniflagichni taklif qiladi.
110.Sun'iy intellekt algoritmlari. Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash algoritmi c) Tasodifiy o'rmon
Tasodifiy o'rmon daraxtlar guruhi kabi ishlaydi. Kirish ma'lumotlar to'plami bo'linadi va turli qarorlar daraxtlariga beriladi. Barcha qarorlar daraxtlari natijalarining o'rtacha qiymati hisobga olinadi. Tasodifiy o'rmonlar qaror daraxti algoritmiga qaraganda aniqroq tasniflagichni taklif qiladi.