Intellektual tizimlar haqida umumiy ma’lumot

Bayes formulasi va bayesli yondashuv

Bayes teoremasi ingliz vaziri va statistik mutaxassisi Tomas Bayes uchun berilgan bo'lib, u "Imkoniyatlar doktrinasida muammo hal qilish yo'lidagi insho" asari uchun tenglama tuzgan. Bayes vafotidan so'ng, qo'lyozma 1763 yilda nashr etilishidan oldin Richard Prays tomonidan tahrir qilingan va tuzatilgan. Teoremani Bayes-Prays qoidasi deb atash to'g'ri bo'lar edi, chunki Praysning hissasi katta edi. Tenglamaning zamonaviy formulasini frantsuz matematikasi Per-Simon Laplas 1774 yilda Bayesning ishidan bexabar tomonidan ishlab chiqqan. ... Bayes teoremasi uchun formulani yozishning bir necha xil usullari mavjud. Eng keng tarqalgan shakli: P (a-b) = p (b-a) p (a) / p (b). bu erda A va B ikkita hodisa va P (B) ≠ 0

121. 
     Neyronli to’rlar
     

Bayesning extimollik metodikasi asosida bir xodisa amalga oshadi chunki undan avval boshka bir xodisa sodir bulgan. Ekspert tizimlarda bayes nazariyasiga asoslangan statistik yechimlar keng ishlatiladi.
Extimollik nazariyasi tasodifiy xodisaparni Urganiadi. Kup xolatlarda inson uzi sezmagan xolda extimollik nazariyasining terminlaridan foydalanib taxmin yoki xulosa kiladi
Neyron to’rlar analitik tavsifi bo’lmagan va faqatgina eksperimental ma’lumotlar bilan berilgan katta ko’lamdagi amaliy masalalarni yechish imkonini beradi. Neyron to’rlarini sintez qilishda algoritmlarning nozik tomoni bu qaror qabul qilishni tushuntirish bo’lib hisoblanadi. Bu muammoni yechish bilan ko’pchilik tadqiqotchilar shug’ullanmoqdalar. Bu maqsadda ishlatadigan usullar evristik bo’lganligi uchun ular asosida korrekt qaror qabul qilish foydalanuvchining subektiv mulohazasiga bog’liq bo’ladi

121. 
     Ekspert_tizimlar._Ekspert_tizimlar_turlari,_yaratish_bosqichlari,_sinflari._Ekspert_tizimlarni_qurish_vositalari'>Ekspert tizimlar. Ekspert tizimlar turlari, yaratish bosqichlari, sinflari. Ekspert tizimlarni qurish vositalari
     

Hozirgi vaqtda sun’iy neyron to’rlari va masalalarni parallel ishlash ustida nazariy izlanishlar va amaliy qo’llanishlar keskin rivojlanmoqda. Neyron to’rlar analitik tavsifi bo’lmagan va faqatgina eksperimental ma’lumotlar bilan berilgan katta ko’lamdagi amaliy masalalarni yechish imkonini beradi. Neyron to’rlarini sintez qilishda algoritmlarning nozik tomoni bu qaror qabul qilishni tushuntirish bo’lib hisoblanadi. Bu muammoni yechish bilan ko’pchilik tadqiqotchilar shug’ullanmoqdalar. Bu maqsadda ishlatadigan usullar evristik bo’lganligi uchun ular asosida korrekt qaror qabul qilish foydalanuvchining subektiv mulohazasiga bog’liq bo’ladi. Ko’p o’lchovli chiziqsiz optimizasiyaning an’anaviy iterativ gradiyent algoritmlari bilan o’rganadigan neyron to’rlari modellarining eng ko’p tarqalgani — bu ko’p qatlamli sun’iy neyron to’rlari sinfidir. Ma’lumki, ko’p qatlamli sun’iy neyron to’rlari o’rganishda iterativ algoritmlar yaqinlashuvi, o’rganiladigan berilganlarning (tanlovning) hajmiga, vaznlarning boshlang’ich qiymatiga, shuningdek, o’rganishdagi maksimal xatolarga (o’rganishning sifat mezonlariga), o’rganishdagi takrorlanishlar soniga (o’rganish vaqtining uzayishi mezonlariga) bog’liq. Shuning uchun, qo’yilgan masalani yechish uchun optimal modellarni tanlashda ularni solishtirish va qaror qabul qilishda neyroto’rlarning xususiyatlarini yetarli darajada baholashga imkon beruvchi xususiy va umumiy mezonlar majmuasini ishlab chiqish zarur. Bilimlarni ajratib olish algoritmlarini va sifat jihatdan yangi bosqichdagi, kognitolog mutaxassislarga mo’ljallangan, neyron to’rlarining programma vositalarini yaratishga asos bo’luvchi yangi g’oyalar zarur.
. Ekspert tizimlardan foydalanish va ularni yaratish. Ekspert tizimlar — bu sun'iy intellektning yorqin va tez rivojlanadigan. soha-. laridan biridir. ETlar maslahat beradi, tahlil qiladi, sinflarga ajratadi va diag-. noz qo'yadi. Ular odatda mutaxassis tomonidan ekspertiza o'tkazilib, yechiladi ... gan.Ekspert tizimlarini axborot tizimlari sinfi sifatida ko‘rib chiqish mumkin. U. foydalanuvchining roziligidan qat’iy nazar ma’lumotlarni tahlil va tahrir eta. oluvchi, qarorni tahlil etib qabul qiladigan, tahliliytasnifiy vazifalarni bajara ola-. digan ma’lumotlar va bilimlar bazasiga ega. Jumladan, ekspert tizimlari keladi ... bilim va ma’lumotlar modifikatsiyasi bosqichini aks ettiradi

121.