nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Alisher navoiyning farhod va shirin dostonini 9- sinflarda organilishi - bet 13

47
Uchinchi o‘quvchi: Baland tog‘ni o‘zining sirli teshasi bilan parchalagan
pahlavon Farhodning Shirin bilan uchrashuvi asarda hayajonli tasvir etiladi.
Darslikda bu voqea shunday tasvirlangan:
…Ki: “Ey nodir yigit ofoq ichinda,
Yagona charxi nili toq ichinda!
Ayonda holingda ko‘p, ko‘p bul’ ajabliq.
Ajabdin ham ajab ranj-u taabliq”.
Mazkur qissaning asosini tarixiy voqelik, ya’ni tarixiy shaxslar hayotidagi
voqealar tashkil etsa-da, ammo keyinchalik bu tarixiylik faqat nomlarda saqlanib
qolib, voqealar, sarguzashtlar bayonida badiiylik qonuniyati amal qila boshlaydi.
Natijada bu mavzuga murojaat etgan har bir shoir o‘zining ijodiy maromi,
dunyoqarashi va estetik mezonlari asosida asar yaratdi. Shuning natijasida bunday
asarlarda tarixiylikdan ko‘ra badiiy yaratuvchilik me’yori yetakchilik qilib, undagi
obrazlar, voqealarning talqini ham turlicha yo‘nalish va maqsadlarda amalga
oshiriladi. Shundanda, Xusrav, Shirin, Farhod obrazlarining turlicha tasvirlari, har
xil talqinlari maydonga keladi. Jumladan, Abulqosim Firdavsiy “Shohnoma”sida
Xusrav va Shirin tarixiy nuqtai nazardan tasvirlanib, unda Shirinni hech qanday
aloqasi bo‘lmagan bir shaxs sifatida tasvirlagan. Nizomiy Ganjaviy bu mavzuga
murojaat etar ekan, balki badiiylik mezonini ustun qilib qo‘yadi, ikkinchidan esa
obrazlar talqinini o‘zlashtiradi. Natijada Farhod toshyo‘nar hunarmand hamda
Shirinni sevuvchi oshiq sifatida tasvirlanadi. Ammo u dostonning voqealarida
boshdan oyoq qatnashmaydi, balki suv kanalini qazish ehtiyoji tug‘ilgandan
voqealar maydoniga kirib keladi.
Pitlik László, Balogh Anikó, Szani Ferenc, Apertus Non-profit Kft - bet 13

|
Pitlik László, Balogh Anikó, Szani Ferenc, Apertus Non-profit Kft
|
bet | 13/15 | Sana | 01.04.2020 | Hajmi | 1,43 Mb. | | #9741 |
Az utolsó attribútum jelen körülmények között nem vizualizálható, mert a 100 soros (személyes) riportban objektum1*objektum2, azaz 25*25 oszlop lenne, ill. minden objektum esetén a 3-as relációkódok halmozódásait kifejező részösszeg. Minél kisebb az adott objektummal azonossági relációban álló további objektumok száma (az összes aktív pozícióhoz mért aránya), annál kisebb azon „mocsarak” mérete, előfordulási esélye, ahol az azonosságok a rangsorolás egyértelműségének zavarforrásai. Ha valaki pl. az összes kétütemű autót elvileg azonos jónak/rossznak ítéli meg és ezzel párhuzamosan elvileg minden kétüteműt rosszabbnak tart minden négyüteműnél, akkor, ha a pár-összehasonlítások kapcsán egy „keleti/szocialista” négyütemű autó egy nem keleti kétüteművel kerül összevetésre, előfordulhat, hogy a rangsorképzésben zavarok állnak elő.
A fentebb felvázolt riport-alapú attribútumok alapján előálló OAM ismét csak egy anti-diszkriminatív modell inputjaként kerül értelmezésre, vagyis keressük, lehet-e minden fiktív személy másként egyforma?
|
| |
Pitlik László, Balogh Anikó, Szani Ferenc, Apertus Non-profit Kft - bet 11

|
Pitlik László, Balogh Anikó, Szani Ferenc, Apertus Non-profit Kft
|
bet | 11/15 | Sana | 01.04.2020 | Hajmi | 1,43 Mb. | | #9741 |
Amennyiben tehát csak 1-es és 2-es relációkódok, mint erőtérpontok átlagát mutatjuk be egy riportban, ahol a sorfejlécen a 100 fiktív személy kódja és az oszlopfejlécen az olvasási irány szerint elől álló objektum (objektum1) kódja (25) szerepel, akkor a riport celláiban vagy 1.00, vagy 2.00 szerepel, amennyiben adott személy adott objektum kapcsán vagy csak egyszer döntött, vagy többször, de monoton módon, ill. valamilyen 1 és 2 közötti tizedes tört, ha adott objektum kapcsán többféle 1-es és 2-es relációkód került bele az adatbázisba. Minél több nem egész szám szerepel tehát egy-egy személy mellett, annál véletlenszerűbb az adott személy értéklánca, ill. fordított esetben, annál következetesebb adott személy, minél kevesebb darabszámú, nem egész számra vezető átlagszám szerepel a személykód mellett.
A következő attribútum az első (abszolút, méretfüggő – vö. Simpson-paradoxon) attribútumból kerül származtatásra: nem egész számra vezető átlag csak olyan helyen állhat elő, ahol eleve több, mint egy szavazat tartozik egy objektumhoz. Annál következetesebb tehát egy válaszadó fiktív személy, minél kevésbé jellemző rá, hogy a több-szavazatos pozíciók mekkora arányát érinti az első attribútumnál feltárt nem egész értékűség.
|
| |
Foydalanilgan adabiyot ro‘yxati

|
Foydalanilgan adabiyot ro‘yxati
|
bet | 9/9 | Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 3,58 Mb. | | #150116 |
Bog'liq akhadbee klFoydalanilgan adabiyot ro‘yxati
1.F.V. Gurin, V.D. Klepikov, V.V. Reyn “Avtomobilsozlik tеxnologiyasi”. 1- kitoblar. Q. Do’stmuhamedov tarjimasi. T.: TAYI, 2001. - 239 б.
2.F.V. Gurin, V.D. Klepikov, V.V. Reyn “Avtomobilsozlik tеxnologiyasi”. 2- kitoblar. Q. Do’stmuhamedov tarjimasi. T.: TAYI, 2001. - 247 б.
3. Ф.В. Гурин, П.Ф. Гурин “Технология автомобилестроения”. М.: Машиностроение, 1986. - 296 с.
4. Silvia Schwarze, Horst W., Hamacher. The new assembly line of Car Corp., University of Kaiserslautern, 2014
5. “UzAutoMotors”, “JV MAN- Uzbekistan”, “GM Powertrain-Uzbekistan”, “Sam Avto” zavodlari va boshqa avtomobil butlovchi qismlarini ichlab chiqaruvchi qo`shma korxonalar to’g’risida mа’lumоtlаr.
Internet saytlari
1. www.Lex.uz
2. www.ziyonet.uz
3. http://www.mf.uz
4. www.economics.ru
5. www.ifmr.uz
6. www.ser.uz
7. www.uza.uz
8. www.ved.ru
9. www.marketing.ru
10. www. stat.uz
Mashinasozlik sanoatida avtomatlashtirilgan manipulyatorlarni qoʻllash.
|
| |
Sanoat robotlari, tuzilishi va ishlash printsipi bilan tanishish

|
Sanoat robotlari, tuzilishi va ishlash printsipi bilan tanishish
|
bet | 6/9 | Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 3,58 Mb. | | #150116 |
Bog'liq akhadbee klSanoat robotlari, tuzilishi va ishlash printsipi bilan tanishish.
Sanoat robotlari va manipulyatorlardagi mеxanik qismlarning nomlari odam qo’lining nomlari bilan ataladi.
Panja (kist) ko’pbarmoqli qamragichlar klassi bo’lib, ba'zan barmoqlar soniga va ularning qo’zg’aluvchanligiga qarab farqlanadi. Bu barmoqlarning qo’zg’aluvchanligi odam panjasidagi barmoqlarning harakatchanligiga yaqinlashadi.
Kaft - manipulyatorning bilagi bilan robotning ish organi (masalan, panjasi) o’rtasida joylashgan zvеnolar (odatda, aylanma harakatlanuvchi zvеnolar) birikmasidan iborat bo’lib robotning fazoda mo’ljaldagi harakatlarni bajarishiga imkon bеradi.
Bilak – ko’p zvеnoli manipulyatorning kafti bilan tirsagi o’rtasidagi qismi.
Tirsak - manipulyatorning yеlkasi bilan bilagini birlashtiruvchi bo’g’im.
Yelka - manipulyatorning asosidan kеyin bеvosita joylashgan zvеnosi.
Yuqorida qayd etilganidеk, manipulyator robot yoki sanoat robotining tarkibiy qismi bo’ladi. Ulardagi bloklarni o’zaro bog’lanishi sanoat robotining struktura sxеmasi ko’rsatilgan (6-rasm).
2.6 -rasm.
sanoat robotining struktura sxеmasi
Bu yerda:
Mexanik qurilmali bog’lanish.
Elektrik qurilmali bog’lanish.
Sanoat roboti manipulyatorni mos changak (ish organi), axborot qurilmalari (sеzish sistеmalari) dvigatеl va tormoz, joydan-joyga ko’chish, shuningdеk qo’shimcha qurilmalarni va umuman robotni boshqarish sistеmalari bilan jihozlab hosil qilinadi.
«Rеtab» firmasining (Yaponiya) «KOAT-A-MATIK» modеlli sanoat roboti 17 - rasmda ko’rsatilgan. Bu robot uchta blokdan: manipulyator, nasosli stantsiya va boshqarish qurilmasidan iborat. Uning manipulyatori odam qo’liga o’xshaydi va quyidagilardan tuzilgan:
ustunsimon yеlka 8 gidrosilindr 21 yordamida tеbratiladi, gidrosilindr 18 yordamida esa vеrtikal o’qqa nisbatan buriladi.
bilak 28 gidrosilindr 9 yordamida tirsakda tеbratiladi;
kaft gidrodvigatellar 1, 3 yordamida tebratiladigan ikkita juftdan va gidrodvigatel 6 yordamida aylantiriladigan juftdan tuzilgan;
purkaydigan kallak ko’rinishidagi ish organi.
Potentsiometrlar 15, 7, 2, 4 va 5 mos holda yelka burilganda va tebranganda, bilak tirsakda tebranganda va kaft ma’lum yo’nalishdagi harakatlarni bajarganda
|
| |
-rasm
”KOAT-A-MATIK” modelli sanoat robotining sxemasi

|
-rasm
”KOAT-A-MATIK” modelli sanoat robotining sxemasi
|
bet | 7/9 | Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 3,58 Mb. | | #150116 |
Bog'liq akhadbee kl2.7-rasm
”KOAT-A-MATIK” modelli sanoat robotining sxemasi
teskari bog’lanish datchiklari vazifasini bajaradi. Manipulyatorning qo’zg’aluvchan qismlari (yelka va bilak) prujinalar 11 bilan muvozanatlanadi.
7-rasm. ”KOAT-A-MATIK” modelli sanoat robotining sxemasi (Yaponiya):
1 va 3–kaftni tebratuvchi juftlarning gidrodvigatellari; 2,4,5,7,15–teskari bog’lanish datchiklari vazifasini bajaradigan potentsiometrlar; 6-kaftni aylantiruvchi juftning gidrodvigateli; 8–ustun (yelka); 9–yelkaoldi bilakni tebratuvchi gidrosilindr; 10–richag; 11–muvozanatlovchi prujinalar; 12–isirg’a; 13–o’q; 14–shtir; 16–planshayba; 17–krivoship; 18–yelkani vertikal o’qqa nisbatan burish gidrosilindri; 19–silindr; 21-shtoki; 20–kronshteyn; 21–yelkani tebratish gidrosilindri; 22–stanina; 23–shtok; 24–vilka; 25–tortqi; 26–shtok; 27–jag’, 28– yelka oldi bilak.
Sanoat robotlarining avtomobilsozlikda keng qo’llanilayotgan jarayoni.
2.8-rasm
Vazifalar:
Sanoat robotlarining turlarini o’rganish.
Sanoat robotlarida bajariladigan ishlarni o’rganish.
Sanoat robotlarining yangi turlari (O’qituvchi ko’rsatmasi bo’yicha) va ularning texnik xarakteristikasi bo’yicha internet ma’lumotlarini olish.
Yuqorida qilingan ishlar yuzasidan talabaning fikr va muloxazalari
2.4-Texnologik jarayonda qo’llaniladigan asboblarning spesifikatsiyasi
3.1- (TIK) texnik iqtisodiy ko’rsatkichlarni hisoblash
Hozirgi vaqtda avtomobilsozlikda robotlar boshqa sohalarga qaraganda, ko‘proq ishlatiladi, chunki bu sohadagi qator operatsiyalar inson sog‘lig‘i uchun zararli va xavli operatsiyalarga payvandlash, bo‘yash, yig‘ish, germitasiyalash, issiq detallami tashish operatsiyalari kiradi. (10.-rasm).
10-rasm. Avtomobilsozlikda robotlarning ishlatilishi
Robotlarni avtomobilsozlikda qo‘llash mahsulot sifatini oshirish imkoniyatini beradi. Masalan, ishlatilganda bo‘yoq bir xil qalinlikda amalga oshiriladi; payvandlash yuqori sifatli va aniq bajariladi.
Avtomobilsozlikda robotlarni avtomatlashtirilgan tizimlar tarkibida ishlatilganda, ishlab chiqarishning unumdorligi va boshqa iqtisodiy ko‘rsatkichlari oshadi. Robotlarning qayta programmalash imkoniyatlari mavjudligi tufayli, ularning turli xil modellari ishlab chiqarishda ishlatilishi mumkin. Bu esa avtomobilsozlik sohalari texnologiyasining yuqori darajaga ko‘tarilishini ta’minlaydi. Sanoat robotlarini qo‘llash, ishlab chiqarishni kompleks avtomatlashtirish imkonini beradi.
|
| |
Manipulyatorlarning texnik ko`rsatkichlari

|
Manipulyatorlarning texnik ko`rsatkichlari
|
bet | 4/9 | Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 3,58 Mb. | | #150116 |
Bog'liq akhadbee klManipulyatorlarning texnik ko`rsatkichlari
Manipulyatorlar va sanoat robotlarining ishlash qobiliyati ko`pgina texnik ko`rsatkichlari bilan belgilanadi. Ularga avvalo manipulyator ish doirasining o`lchamlari va shakli, uning harakatchanligi, xizmat ko`rsatish burchagi va koeffitsienti, asosiy mexanizmning erkinlik darajalari soni kiradi.
Manipulyatorning ochiq kinematik zanjiri changalga qandaydir xajmda turli xolatlarni egallashga imkon beradi. Manipulyatorning ish xajmi deb, changalining egallashi mumkin bo`lgan hamma xolatlarini o’rab turuvchi sirt bilan chegaralangan hajmga aytiladi. Masalan, sxemasi 3-rasm, а da tasvirlangan manipulyatorning ish hajmi bo’g’inlar 1, 2, 3 uzunliklari yig`indisiga teng r1 radiusli sferadan iborat. Ish hajmi manipulyatorning eng katta tashqi o`lchamlarini ifodalaydi.
2.3-rasm
а da tasvirlangan manipulyatorning ish hajmi bo’g’inlar 1, 2, 3 uzunliklari yig`indisiga teng r1 radiusli sferadan iborat.
To`siqlarni aylanib o`tish hamda qo`zg`atiluvchi ob'ekt bilan bo`ladigan murakkab amallarni bajarish uchun manipulyatorning harakatchanligi bilan ifodalanadigan mexanizm kinematik zanjirining ish hajmidagi ko`rsatilgan nuqtaga turlicha yaqinlasha olish imkoniyati muhim ahamiyatga ega. Manipulyatorning bu ko`rsatkichi ushbu nuqtaga keltirilgan changalning qo`zg`almas holatida mexanizmning erkinlik darajalari soni sifatida aniqlanadi. Manipulyatorning harakatchanligi kinematik juftliklarning turlari va sonigagina emas, balki ularning joylashuviga ham bog`liq bo`ladi.
2.4-rasm
To`siqlarni aylanib o`tish hamda qo`zg`atiluvchi ob'ekt
Harakatchanlik qanchalik yuqori bo`lsa, harakatlantiriluvchi ob'ekt bilan olib boriladigan murakkab amallarni eng qisqa, eng qulay yo’l bilan amalga oshirish imkoniyati shu qadar ko`p bo`ladi.
Ish xajmining harakatlantiriluvchi ob'ekt bilan bog`liq amallarni bajarish mumkin bo`lgan qismi xizmat ko’rsatish doirasi (zonasi) yoki ish doirasi deyiladi. Masalan, 5-rasm, a rasmda tasvirlangan manipulyator uchun mumkin bo’lgan eng katta ish sohasi r1 =AD' va r2 = AD" radiusli sferalar oraligidagi bo’shliqdir, muayyan holda esa xizmat ko`rsatish doirasi ushbu bo`shliqning bir qismigina bo`ladi (5-rasm, a da shtrix chiziq. bilan ko`rsatilgan); 5-rasm, b da tasvirlangan manipulyator uchun mumkin bo`lgan eng katta ish doirasi r1 = AD' va r = V'D' o’lchamli halqalar (1-shakl), muayyan holda esа, ish doirasi ana shu halqaning bir qismi bo`ladi. Uchta ilgarilama juftlikli manipulyatorning (5-rasm2, a) ish doirasi turli burchakli parollelepipeddan iborat, uning a, b, s o’lchamlari tegishli bo’g’inlarning o`z yo’naltiruvchilarida,
2.5-rasm
|
| |
Guruh talabasi Latipov Jamshidning Kompyuterni tashkil etish Fanidan bajargan 1-amaliy mashg’uloti

Guruh talabasi Latipov Jamshidning Kompyuterni tashkil etish Fanidan bajargan 1-amaliy mashg’uloti
Latipov Jamshidning kompyuterning tashkil etish fanidan mashg\'uloti
|
Bosh sahifa
Aloqalar Bosh sahifa Guruh talabasi Latipov Jamshidning Kompyuterni tashkil etish Fanidan bajargan 1-amaliy mashg’uloti
|
Sun'iy intellektni (SI) optimallashtirish va takomillashtirish

|
Sun'iy intellektni (SI) optimallashtirish va takomillashtirish
|
bet | 9/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent controlSun'iy intellektni (SI) optimallashtirish va takomillashtirish: Sun'iy intellektni (SI) optimallashtirish va takomillashtirish turli usullar va texnologiyalarni qo'llash orqali SI tizimlarining ishlashi, samaradorligi va sifatini oshirishni anglatadi. Ushbu jarayonlarning mohiyati quyidagicha:
1. Algoritmlarni optimallashtirish: AIda samarali algoritm va usullar asosiy rol o‘ynaydi. Algoritmni optimallashtirish muammolarni hal qilishning tezroq va aniqroq usullarini topishni o'z ichiga oladi, bu esa hisoblash xarajatlarini kamaytiradi va AI tizimlarining tezligini oshiradi.
2. O‘rganishni takomillashtirish: Mashinani o‘rganish AIning asosiy yo‘nalishlaridan biridir. O'rganishni takomillashtirish yangi o'rganish algoritmlarini ishlab chiqish, shuningdek, modellar sifatini yaxshilash uchun katta va xilma-xil ma'lumotlarni to'plashni o'z ichiga oladi.
3. Avtomatlashtirish va jarayonlarni optimallashtirish: AI turli biznes va texnik jarayonlarni avtomatlashtirish uchun ishlatilishi mumkin. AI yordamida jarayonlarni optimallashtirish samaradorlikni oshirishi, xarajatlarni kamaytirishi va xatolarni kamaytirishi mumkin.
4. Foydalanuvchi tajribasini yaxshilash: AI shaxsiylashtirilgan tavsiyalar yaratish, interfeyslarni yaxshilash va foydalanuvchi tajribasini yanada qondirish uchun ishlatilishi mumkin.
5. Ishonchlilik va xavfsizlikni oshirish: AIni yaxshilash tizimlarning ishonchliligi va xavfsizligi ustida ishlashni o'z ichiga oladi. Bu, ayniqsa, avtonom tizimlarda va sog'liqni saqlash va moliya kabi sohalarda muhim ahamiyatga ega.
6. Kengroq kontekstga integratsiya: Sun'iy intellekt turli sohalar va ilovalarga birlashtirilishi mumkin. Sun'iy intellektni takomillashtirish - bu turli muhitlarda ishlay oladigan moslashuvchan tizimlarni yaratishdir.
7. Axloqiy va huquqiy mulohazalar: AIni takomillashtirish, shuningdek, sun'iy intellektdan foydalanish bilan bog'liq axloqiy va huquqiy masalalar haqida o'ylashni va tegishli qoidalar va qoidalarni ishlab chiqishni o'z ichiga oladi.
8. O'z-o'zini o'rganish va avtonomiya: AIni rivojlantirish o'z-o'zini o'rganish va o'zgaruvchan sharoitlarga avtonom moslashishga qodir bo'lgan tizimlar ustida ishlashni o'z ichiga oladi.
SIni takomillashtirish doimiy jarayon bo'lib, tadqiqot, innovatsiyalar va doimiy texnologiya rivojlanishini talab qiladi. Bu SI inson faoliyatining turli sohalarida yanada foydali va samarali vositaga aylanishiga imkon beradi.
|
| |
- ma'lumotlar to'plamlari (dataset)

|
- ma'lumotlar to'plamlari (dataset)
|
bet | 5/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control- ma'lumotlar to'plamlari (dataset) - matn, grafik, video fayllar ko'rinishidagi ma'lumotlar (ma'lumotlar namunalari), mashina o'rganish jarayonida tajriba to'plash uchun foydalanadi. Shu bilan birga, har bir muayyan turdagi muammolarni hal qilish uchun tizimga noyob ma'lumotlar yuklanishi kerak.
Mashinani o'qitish uning ishlashiga imkon beruvchi bir qator printsiplarga asoslanadi:
Ma'lumotlar. ML markazida ma'lumotlardan foydalanish yotadi. Trening ma'lumotlari modelni kiritish xususiyatlari va tegishli to'g'ri javoblar haqida ma'lumot bilan ta'minlaydi. Ma'lumotlar qanchalik xilma-xil, sifatli va vakil bo'lsa, model shunchalik yaxshi o'rgana oladi, naqshlarni tan oladi va yangi ma'lumotlar bo'yicha to'g'ri bashorat qila oladi.
Model. Kirish ma'lumotlarini chiqish ma'lumotlariga aylantiruvchi algoritm yoki matematik funktsiyani ifodalaydi. Model vazifa va ma'lumotlar turiga qarab tanlanadi. Bu chiziqli, qarorlar daraxti, neyron tarmoq va boshqalar bo'lishi mumkin. Mashinani o'rganishning asosiy maqsadlaridan biri ilgari o'quv jarayonida foydalanilmagan yangi ma'lumotlar uchun aniq bashorat qilish qobiliyatiga ega modellarni yaratishdir.
O‘qitish. O'quv jarayoni modelni o'quv ma'lumotlariga moslashtirishdan iborat. Model ma'lumotlarni tahlil qiladi, naqshlarni aniqlaydi va modelning bashoratlari va to'g'ri javoblar o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun uning ichki parametrlarini moslashtiradi. O'rganish o'qituvchi bilan (to'g'ri javoblar bilan), o'qituvchisiz (to'g'ri javoblarsiz) yoki mustahkamlashda (mukofot yoki jazo bilan) sodir bo'lishi mumkin. Aniq dasturlashtirilgan bo'lish o'rniga, modellar ma'lumotlardan o'rganadi va ishlashga erishish uchun parametrlarini moslashtiradi.
Avtomatlashtirish. Mashinali o‘qitish jarayonlarni avtomatlashtirishga va aniq inson aralashuvisiz ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishga intiladi. Mashinali o‘qitish algoritmlari murakkab vazifalarni katta tezlik va aniqlik bilan bajarishga qodir.
|
| |
- Tekshiruv va o‘rganish - Theory of intelligent control

|
Theory of intelligent control
|
bet | 4/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control- Tekshiruv va o‘rganish: Ba’zi ITlar olingan fikr-mulohazalar asosida o‘rganish va o‘z algoritmlari va yechimlarini takomillashtirishga qodir.
Intellektual tizimlarda ma'lumotlarni qayta ishlash qimmatli ma'lumotlarni olish, pattern (muhim belgi va hususiyatlar) va qonuniyatlarni aniqlash va shu bilan tizimning samaradorligi va funksionalligini yaxshilashga yordam beradi. Bu, ayniqsa, ma'lumotlar qarorlar qabul qilish va jarayonlarni avtomatlashtirishda muhim rol o'ynaydigan bugungi kunda juda muhimdir.
2. Mashinali o‘qitish: Intellektual boshqaruvning asosiy elementlaridan biri bu mashinani o‘qitishdir. Mashinani o'qitish modellari tizimga ma'lumotlardan naqshlarni olish va ulardan bashorat qilish va qarorlar qabul qilish uchun foydalanish imkonini beradi. Mashinani o'rganish (ML) - bu to'g'ridan-to'g'ri ko'rsatmalardan foydalanmasdan ko'plab shunga o'xshash vazifalarni bajaradigan kompyuterga asoslangan SIni rivojlantirish sohalaridan biridir.
Mashinali o'qitish printsipi bizga odamlar kabi fikrlaydigan kompyuterlar va dasturlarni yaratishga imkon beradi. Ammo shu bilan birga, odamlardan farqli o'laroq, ular charchamaydilar, kamroq xatoga yo'l qo'yishlari, istalgan hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashlari va ularni xolis baholashlari mumkin. Bu sun'iy intellekt imkoniyatlari uchun katta maydon ochadi.
Mashinali o'qitishdan foydalanib, biz ko'plab xizmatlar va dasturlarni yaratishingiz mumkin. Bunday dasturlardan kundalik hayotda biz foydalanadigan eng oddiylari - navigatorlar, yuzni tanish hususiyatiga ega kameralar, tavsiyalar xizmatlaridan - sanoat yoki xavfsizlik uchun zarur bo'lgan murakkab vositalargacha.
Mashinali o‘qitish uchta asosiy tushunchaga asoslanadi:
- algoritmlar - bu kompyuterga qaysi ma'lumot manbasidan foydalanishni "aytib beradigan" maxsus dasturlar. Har bir vazifa uchun ma'lumotlarni qayta ishlashni tezlashtirish va aniq natijalarni olish uchun mo'ljallangan alohida algoritmlar tanlanadi;
- belgilar (xususiyatlar, o'lchovlar, fichlar va features) - kuzatilgan hodisalarning individual o'lchanadigan parametrlari, ularning to'g'ri tanlanishi mashinani o'rganishning muvaffaqiyati va tezligini belgilaydi;
|
| |
O‘qituvchisiz o‘rganish - Theory of intelligent control

|
Theory of intelligent control
|
bet | 7/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control2. O‘qituvchisiz o‘rganish (Unsupervised Learning): Bu yerda algoritm etiketlanmagan ma’lumotlar bilan ishlaydi va ma’lumotlardan yashirin naqsh yoki tuzilmalarni topishga harakat qiladi. Ushbu usul ma'lumotlarni klasterlash (o'xshash belgilar bo'yicha guruhlash) yoki ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish uchun ishlatilishi mumkin.
3. O'rganishni kuchaytirish (Reinforcement Learning): Bu yondashuv agentlarni ba'zi mukofotlarni maksimal darajada oshirish uchun muhitda ketma-ket harakatlarni bajarishga o'rgatish uchun ishlatiladi. Agentga mukofot yoki jarima shaklida fikr bildiriladi, shunda u qaysi harakatlar eng katta mukofot olib kelishini bilib oladi.
4. Qoidaga asoslangan qarorlar qabul qilish (Rule-Based Decision Making): Bu usulda qarorlar ma’lum shartlarga qarab qanday harakatlarni amalga oshirish kerakligini belgilovchi mantiqiy qoidalar to‘plami asosida qabul qilinadi.
SIda qaror qabul qilish jarayoni ko'pincha quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
- Ma'lumotlarni yig'ish: Birinchidan, qaror qabul qilish uchun foydalanish uchun kerakli ma'lumotlar yig'iladi.
- Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Ma'lumotlarni tozalash, normallashtirish va tahlil qilish uchun mos formatga aylantirish mumkin.
- Model tanlash: Muayyan vazifa uchun eng mos model (masalan, neyron tarmoq, qarorlar daraxti, logistik regressiya va boshqalar) tanlanadi.
- Model tayyorlash: Model namunalarni aniqlash va bashoratli modelni yaratish uchun o'quv ma'lumotlari bo'yicha o'qitiladi.
- Modelni baholash: Model uning ishlashi va aniqligini aniqlash uchun alohida test ma'lumotlar to'plamida baholanadi.
- Qaror qabul qilish: Modelning natijasi asosida ob'ektlarni tasniflash, xavflarni aniqlash, natijalarni bashorat qilish va hokazolarni o'z ichiga olishi mumkin bo'lgan qaror qabul qilinadi.
- Mulohaza va yangilash: Model dolzarb bo'lib qolishi va o'zgaruvchan sharoitlarga moslashishi uchun yangi ma'lumotlar bilan muntazam yangilanishi mumkin.
Sun'iy intellektdan foydalangan holda qaror qabul qilish biznes, tibbiyot, moliya, avtonom navigatsiya, tavsiya tizimlari va boshqa ko'plab sohalarda keng qo'llaniladi.
|
| |
Sinov va baholash - Theory of intelligent control

|
Theory of intelligent control
|
bet | 6/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent controlSinov va baholash. Modelni o'rgatgandan so'ng, uning ish faoliyatini yangi ma'lumotlar bo'yicha baholashingiz kerak. Buning uchun model trening davomida ko'rmagan test ma'lumotlar to'plamidan foydalaniladi. Baholash aniqlik, eslab qolish, F1-o'lchovi va modelning boshqa xususiyatlarini o'lchaydigan ko'rsatkichlar yordamida amalga oshiriladi. Bu bizga modelning vazifani qanday bajarayotganini baholash va keyingi bosqichlarda takomillashtirish zarurligini aniqlash imkonini beradi.
Umumlashtirish. Mashinali o‘qitishdagi model aniq bashorat qilish yoki yangi, avvallari noma'lum bo‘lgan ma'lumotlar bo'yicha qaror qabul qilish imkoniyatiga ega bo'lishi kerak. Bu xususiyat umumlashtirish deb ataladi. Yaxshi model bilimlarni umumlashtirish, umumiy naqshlarni aniqlash va ularni yangi vaziyatlarda qo'llash qobiliyatiga ega.
Muntazamlashtirish va murakkablikni boshqarish. Model murakkablashganda, uning o'quv ma'lumotlariga yaxshi moslashadigan, lekin yangi ma'lumotlarga yaxshi umumlashtirilmagan holda haddan tashqari moslashish xavfi mavjud. Modellarning murakkabligini nazorat qilish uchun L1 va L2 kabi tartibga solish usullari qo'llaniladi.
3. Qaror qabul qilish: Maʼlumotlarni tahlil qilish va oʻqitilgan modellar asosida aqlli boshqaruv tizimlari real vaqtda qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Ushbu qarorlar ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish, resurslarni taqsimlash, transport tizimlarini boshqarish va boshqalarga tegishli bo'lishi mumkin.
Sun'iy intellekt (SI) yordamida qaror qabul qilish - bu turli xil alternativ variantlardan eng yaxshi harakat yo'nalishini tanlash uchun kompyuter tizimlari algoritmlar va ma'lumotlardan foydalanadigan jarayon. SIda qaror qabul qilishni quyidagi jihatlarga ajratish mumkin:
1. O‘qituvchi yordamida o‘rganish (Supervised Learning): Bu usulda algoritm belgilangan ma’lumotlar asosida o‘rgatiladi, bunda har bir misolda ma’lum to‘g‘ri javob mavjud. Model ushbu ma'lumotlarni tahlil qiladi va yangi ma'lumotlar uchun to'g'ri javoblarni bashorat qilishni o'rganishga harakat qiladi.
|
| |
Mashinani oʻqitish - Theory of intelligent control

|
Theory of intelligent control
|
bet | 2/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control2. Mashinani oʻqitish: Mashinani oʻqitish texnikasini oʻrganish va tizimlarga maʼlumotlardan axborot olish va bashorat qilish imkonini beruvchi algoritmlarni ishlab chiqish.
3. Turli sohalarda qo'llash: Intellektual boshqaruv ishlab chiqarish, moliya, sog'liqni saqlash, logistika, transport va boshqalar kabi turli sohalarda qo'llaniladi. Maqsad ushbu sohalarning har biri uchun moslashtirilgan echimlarni ishlab chiqishdir.
4. Avtomatlashtirish va optimallashtirish: Jarayonlarni optimallashtirish va ularni eng samarali tarzda boshqarishga qodir avtomatlashtirilgan tizimlarni yaratish.
5. Insonga qaramlikni kamaytirish: Maqsad qaror qabul qilish jarayonida insonning qaramligini kamaytirish, shu orqali xatolar ehtimolini kamaytirish va boshqaruv sifatini oshirishdir.
6. Tadqiqot va innovatsiyalar: Intellektual boshqarish predmeti, shuningdek, avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlari va texnologiyalari sohasidagi tadqiqotlar va innovatsiyalarga yordam beradi.
1.2. BOSHQARISH ASOSLARI. BOSHQARISHNING ASOSIY TUSHUNCHALARI VA TAMOYILLARI
Intellektual boshqaruv - bu qaror qabul qilish va real vaqtda o'zgarishlarga javob berish uchun aqlli tizimlardan, jumladan sun'iy intellekt va avtomatlashtirilgan algoritmlardan foydalanadigan boshqaruvning o'ziga xos sohasidir. U quyidagi asosiy tushunchalarga tayanadi:
1. Ma'lumotlarni yig'ish va tahlil qilish: Intellektual boshqaruv tizimlari turli manbalardan ma'lumotlarni to'plash, saqlash va tahlil qilish imkoniyatiga ega. Bu ma'lumotlar bazalaridan tuzilgan ma'lumotlar, matnli hujjatlar, tasvirlar yoki hatto sensorlardan olingan ma'lumotlar oqimi bo'lishi mumkin.
Intellektual tizimlarda (IT) ma'lumotlarni to'plash va qayta ishlash muhim rol o'ynaydi, chunki ular bunday tizimlarning ishlashi uchun asosdir.
Intellektual tizimlarda ma'lumotlarni yig'ish:
1. Ma'lumotlar manbalarini tanlash: Intellektual tizimlar sensorlar, ma'lumotlar bazalari, tashqi API, ijtimoiy media va boshqalar kabi turli manbalardan ma'lumotlarni to'plashi mumkin. Tizim maqsadlariga mos keladigan tegishli ma'lumotlar manbalarini tanlash muhimdir.
|
| |
-§. Asimptotik ishonchli intervallar

|
-§. Asimptotik ishonchli intervallar
|
bet | 4/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue413-§. Asimptotik ishonchli intervallar
1-ta’rif - interval - me’yoridagi asimptotik ishonchli interval deyiladi, 0 < <1, agar barcha va 1 ga yetarlicha yaqin uchun
tengsiziik bajarilsa.
Quyida biz asimptotik normal baholar asosida asimptotik ishonchlilik intervallarini qurishni korib chiqamiz.
- asimptotik normal baho, ya ’ni va uzluksiz funksiya bolsin. U holda munosabatdan o‘rinli ekanligi kelib chiqadi. Demak,
orqali standart normal taqsimotning tartibli kvantilini
holda (yoki agar bolsa ,u holda ga ko 'ra
ifodani quyid agi ko‘rinishda yozish mumkin:
Shunday qilib , quyid agi statistikalar
ishonchlilik darajasi bolgan asimptotik ishonchlilik intervalining
chegaralari bolar ekan.
Misol. tanlanma - gamma taqsimotdan olingan bolsin. Bu taqsimot nomalum parametri uchun baho effektiv bahodir. (2) ga ko‘ ra
(3)
Endi bu interval ishonchlilik darajasini topamiz. Buning uchun
yoki
Tengsizlikning ehtimolligini hisoblash kerak. Ma`1umki, agar
bolsa va bo`ladi.
(3) intervalningishonchlilikdarajasiquyid agiga teng
bu yerda -gamma taqsimot zichlik funksiyasi. (2) ishonchlilik intervali bahoni tanlashga bogliq. Interval chegaralarining ko‘ rinishiga ko ‘ ra, tanlanma hajmi n ni kattalashiirish yo ki nikichiklashtirish hisobiga interval uzunligini kichraytirish mumkin.
Demak, agar tanlanma hajm lari teng bo‘ lsa, eng yaxsh i ishonchlilikintervalini tarqoqligi kichik bolgan baho yordamida tuzish mumkin. Eng yaxsh i asimptotik ishonchlilik intervallari asimptotik effektiv
baholar yordam ida tuziladi.
baho sinfga tegishli bolib, Kramer-Raoning regulyarlik shartlari o ‘rin li bolsin. U holda chegarasi
bolgan interval eng yaxshi asimptotik ishonchlilik intervali boladi.
Bu yerda - ixtiyo riy asimptotik effektiv bahodir.
|
| |
Teorema - Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti

|
Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti
|
bet | 7/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue41Teorema. Agarda n - aloqasiz va (𝜃, 𝜎2) parametrli normal qonun bo'yicha taqsimlangan statistik tanlanba bo'lsa, bunday holatda t -statistika erkinlik saviyasi n-1 ga teng bolgan Styudent taqsimoti ega boladi.
Styudent taqsimlanishining zichlik funktsiyasi quyidagi ko'rinishda bo'ladi
- gamma funktsiya yuqoridagi formuladan ko'rinib turibdi, unda Styudent taqsimot x va S statistikalarga aloqador bolmay, xolos kuzatuvlar hajmi n aloqador . Endi Styudent taqsimotning ishonchlilik oralig'ini qurishga xotimani tadbig'iini ko'rayik.
Normal qonun bo'yinsha taqsimlangan X tuyqusli taxminning tajribalar
natiyjasida baholari topilgan bo'lsin. Bular asosida 𝑥̅ va statistikalarni hisoblaymiz. Tasodifiy noma'lum matematik kutiliwi 𝜃 - uchun ishonchlilik ehtimoli β (0<β<1) bolgan ishonchlilik intervali quriw masalasin qaraymiz.
Quyidagi ehtimolni ko'raylik:
Bu tenglikning chap tomonida x tasodifiy taxmindan t - statistikaga o'tamiz.
Buning uchun tengsizligini ikkita tomondan ga kopaytamiz.
Bunday holatda,tenglik paydo bo'ladı. (1) formuladan foydalansak,
Styudent taqsimoti zichlik funksiyasining juftliginan foydalanib quyidagini
xosil qilamiz :
(2)
Endi (2) tenglikten di topishimiz mumkin. Styudent taqsimoti mohiyatlari
ro'yhatdan foydalanib, ishonchlilik ehtimolligi β va xolilik saviyasi n-1 ge emes di aniqlaymiz :
Bu bolsa ishonchlilik intervali uzunligining yarminia teng.
Demak,
Misol : parametrli normal qonun bo'yicha taqsimlangan X tasodifiy
taxminning10 nafar aloqasiz tájriybeleri quyidagicha mohiyatlarini aniqlaymiz :
Riyoziy kutiliwi θ uchtalarini ishonchlilik ehtimolligi β = 0. 95 bo'lgan - ishonchlilik intervalini toping.
Tanlanbanıń o'rta mohiyati va dispersiyasin topamiz :
Kesteden erkinlik dárejesi n-1 =9 hám itimalliq β = 0.95 boyınsha Styudent
bólistiriliwiniń (1-𝑡) – kvantlisin tabamiz = 2.26. Demek,
va qidirilayotgan etilayotgan ishonchlilik intervali
korinishta boladi .
|
| |
-§ Statistika yordamida ishonchlilik intervalini tuzish

|
-§ Statistika yordamida ishonchlilik intervalini tuzish
|
bet | 3/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue412-§ Statistika yordamida ishonchlilik intervalini tuzish.
Quyidagi shartlami qanoatlantiruvchi statistika berilgan bo‘lsin:
1. statistikaning taqsimoti H(x) noma’lum parametr ga bog‘liq emas.
2. funksiya bo‘yicha uzluksiz va qat’iy monoton.
3-ta’rif. Yuqoridagi shartlani qanoatlantiruvchi statistika markaziy statistikadeyiladi.
g (x) funksiya ning zichlik funksiyasi bo‘lsin. U holda ixtiyoriy
0 < <1 uchun g1 va g2 larni
(2)
tenglik o‘rinli bo‘ladigan qilib tanlash mumkin. (2) dagi tengsizlikni ga nisbatan yechib, ishonchhlik intervalini hosil qilamiz.
1-teorema. statistika taqsimoti
noma’lum parametr ga bogliq emas; har bir x da G (x;0) funksiya bo‘yicha uzluksiz va monoton bolib, lar
ni qanoatlantirsin. U holda:
agar o‘suvchi bolsa,
va agar kamayuvchi bojsa, , statistikalar ishonchlilik intervali chegaralari bo‘ladi.
Bu yerda statistika tengiamaning yechimi.
Isboti. monoton bolganligi uchun
hodisa hodisa bilan teng kuchlidir. U holda
Izoh.Teoremaning asimptotik analogini ko‘rish mumkin.
ketma-ketlik bo‘yicha monoton va uzluksiz hamda ekani yetarlidir, bu yerda funksiya ga bogliq emas. Endi ni tanlash usulini keltiramiz.
2-teorema quyidagi shartlami qanoatlantirsin:
1) funksiya x bo‘yicha larda uzluksiz;
2) funksiya fiksirlangan x da bo‘yicha uzluksiz vamonoton.
U holda
funksiya 1-teoremaning shartlarini qanoatlantiradi.
Agar sonar
(3)
munosabatni qanoatlantirsa, u holda lar ishonchlilik intervali chegaralari bo‘ladi.
Isboti.1-teoremaning shaitlarini bajarilishini tekshiramiz. 1-shart-
ga ko‘ ra funksiya [0 ,l] da tekis taqsimlangan ekanidan va va boladi. Demak,
, ya’ni g a bogliq emas. ninghar b ir x da monoton va uzluksizligi 2-shartdan kelib chiqadi. Bundantashqari (3) gako ‘ra
1>
|
| |
Avtomatlashtirish - Theory of intelligent control

|
Theory of intelligent control
|
bet | 8/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control4. Avtomatlashtirish: Intellektual boshqaruv ham jarayonlarni imkon qadar avtomatlashtirishga intiladi. Bunga ishlab chiqarish liniyalarini, logistika tarmoqlarini yoki hatto binolarni boshqarish tizimlarini avtomatlashtirilgan boshqarish kiradi.
Avtomatlashtirish sun'iy intellekt (SI) sohasida asosiy rol o'ynaydi va keng ko'lamli ilovalarga ega. U vazifalarni inson aralashuvisiz yoki minimal darajada bajara oladigan tizimlar va algoritmlarni yaratishga qaratilgan. Masalan:
Robotexnika: AI robotlari turli vazifalarni avtomatik tarzda bajarishga mo‘ljallangan. Bu ma'lumotlarni yig'ish, o'rnatish, ombor logistikasi, shuningdek, avtonom haydash va dronlarni o'z ichiga olishi mumkin.
Ishlab chiqarish: AI ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish, sifat nazorati va uskunalarga texnik xizmat ko'rsatish uchun ishlatiladi.
Sog‘liqni saqlash: Tibbiy tasvirni tahlil qilish va diagnostika qilish uchun avtomatlashtirilgan tizimlar shifokorlarga kasalliklarni aniqlash va davolash to‘g‘risida qaror qabul qilishda yordam beradi.
Moliya va iqtisodiyot: SI algoritmlari avtomatlashtirilgan savdo, portfelni boshqarish, bozorni prognozlash va moliyaviy firibgarlikni aniqlash uchun ishlatiladi.
Natural Language Processing (NLP): Matnlarni qayta ishlashda avtomatlashtirish odamlar bilan matnli xabarlar orqali muloqot qila oladigan chatbotlar va virtual yordamchilarni yaratish imkonini beradi.
Biznes jarayonlarini avtomatlashtirish: SI buxgalteriya hisobi va boshqaruv kabi oddiy biznes jarayonlarini avtomatlashtirish uchun ishlatilishi mumkin.
Avtopilot avtomobillar va transport: Avtotransportni avtomatik boshqara oladigan oʻzi boshqaradigan yengil va yuk mashinalarini ishlab chiqish avtomatlashtirishning muhim yoʻnalishi hisoblanadi.
Maʼlumotlarni prognozlash va tahlil qilish: Katta hajmdagi maʼlumotlar tahlilini avtomatlashtirish kompaniyalarga tendentsiyalarni aniqlash, talabni bashorat qilish va maʼlumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda yordam beradi.
Energetika: Energetika sanoatida sun'iy intellekt quvvatni taqsimlash va tarmoq boshqaruvini optimallashtirish uchun ishlatilishi mumkin.
Sun'iy intellekt yordamida avtomatlashtirish samaradorlikni oshirish, xatolarni kamaytirish va faoliyatning turli sohalarida samaradorlikni oshirishga yordam beradi. Ushbu soha rivojlanishda davom etmoqda va uning iqtisodiyot va jamiyatga ta'siri tobora ko'proq namoyon bo'lmoqda.
|
| |
Datchiklar va IoT(Internet of Things)

|
Datchiklar va IoT(Internet of Things)
|
bet | 3/14 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 37,2 Kb. | | #230951 |
Bog'liq [Theory of intelligent control] week-1-Introduction to intelligent control2. Datchiklar va IoT(Internet of Things): Zamonaviy intellektual tizimlar real vaqt rejimida doimiy ravishda ma’lumotlarni yig‘ish uchun sensorlar va narsalar interneti (IoT) qurilmalaridan keng foydalanadi. Ushbu ma'lumotlar atrof-muhit, sog'liqni saqlash, ishlab chiqarish va boshqa ko'plab sohalarga tegishli bo'lishi mumkin.
3. Maʼlumotlarni yigʻish va saqlash tizimlari: Ishonchli maʼlumotlarni yigʻish va saqlashni taʼminlash uchun maʼlumotlar bazalari, maʼlumotlar omborlari yoki bulutli yechimlar kabi maxsus tizimlardan foydalanish mumkin.
Intellektual tizimlarda ma'lumotlarni qayta ishlash:
- Maʼlumotlarni tozalash: Yigʻilgan maʼlumotlarda xatoliklar, chetga chiqishlar yoki toʻliq boʻlmagan yozuvlar boʻlishi mumkin. Ma'lumotlarni tozalash jarayoni ushbu muammolarni aniqlash va tuzatishni o'z ichiga oladi.
- Ma'lumotni o'zgartirish: Ma'lumotlarni oson ishlash uchun aylantirish mumkin. Masalan, matnli ma'lumotlar mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llash uchun raqamli formatga aylantirilishi mumkin.
- Maʼlumotlarni tahlil qilish: IS mashinani oʻrganish usullari, statistik maʼlumotlar va boshqa tahliliy yondashuvlar yordamida maʼlumotlar tahlilini amalga oshiradi. Bu sizga naqshlarni, tendentsiyalarni aniqlash va ma'lumotlardan xulosa chiqarish imkonini beradi.
- Mashinani oʻrganish va sunʼiy intellekt: Koʻpgina aqlli tizimlar maʼlumotlarni tahlil qilish jarayonini avtomatlashtirish va kelajakdagi voqealarni bashorat qila oladigan modellarni yaratish uchun mashinani oʻrganish va sunʼiy intellekt usullaridan foydalanadi.
- Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: Ma'lumotlarni vizuallashtirish tahlil natijalarini vizual shaklda taqdim etish uchun ishlatilishi mumkin. Grafiklar, diagrammalar va grafiklar foydalanuvchilarga ma'lumotlarni yaxshiroq tushunishga yordam beradi.
- Qaror qabul qilish: Ma’lumotlarni tahlil qilish asosida aqlli tizimlar tavsiyalar berishi yoki avtomatik ravishda qaror qabul qilishi, ularni aqlliroq va avtonom qilishi mumkin.
|
| |
IV. Fisher taqsimoti va uning xossalari

|
IV. Fisher taqsimoti va uning xossalari
|
bet | 8/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue41IV. Fisher taqsimoti va uning xossalari.
Agar , va va bogliqsiz tasodifiy miqdorlar bolsa, u holda
Tasodifiy miqdorning taqsimoti ozodlik darajalari k va m
bolgan Fisher taqsimoti deyiladi va uni bilan belgilaymiz.
Ozodlik darajalari k va m bolgan Fisher taqsimoti zichlik funksiyasi
(4)
Agar tasodifiy miqdor Fisher taqsimotiga ega bolsa, u
holda tasodifiy miqdorning taqsimoti Fisher taqsimoti boladi.
Yuqorida keltirilgan xossalardan quyidagi natija kelib chiqadi.
1-natija. bogliqsiz va normal taqsimlangan tasodifiy miqdorlar va
bo‘lsin. U holda yuqoridagilarni e’tiborga olsak, har bir n uchun:
1.
2
3.
4.
Koshi ta`qsimoti. Ehtimollar nazariyasidagi Koshi taqsimlanishi (fizikada Lorents taqsimlashi va Breit-vigner taqsimlashi deb ham nomlanadi )umumiy uzliksiz taqsimotlar sinfi bo'lib topiladi. Koshi taqsimlanishiga ega tasodifiy o'zgaruvchi hech qanday matematik kutilma yoki dispersiyaga ega bo'lmagan miqdorning standart namunasi hisoblanadi.
X tasodifiy o'zgaruvchining taqsimoti quyidagicha bo'lgan zichligi berilgan bo'lsin
Koshi taqsimoti quyidagicha:
U qatiy ortib boradi va qarama-qarshi funktsiyaga ega :
Bu qarama-qarshi o'zgartirish usuli yordamida Koshi taqsimlanishini namuna yaratish mumkin.
Koshi taqsimoti cheksiz bo'linadi.
Koshi taqsimoti barqaror. Odatta, standart Koshi taqsimotidan olingan namunaning o'rtacha namunasi standart Koshi taqsimotiga ega :
Koshi taqsimoti , agar to'g'ri chiziq va ordinata orasidagi burchak (−𝜋; 𝜋)
masofada bir xil taqsimlanishga ega bo'lsa, ordinataning bitta nuqtasiga qo'yilgan
to'g'ri chiziq absissada kesishgan segment uzunligin aks qildiradi, ya'ni
to'g'ri chiziqning yonalishi tekislikkta izotropik bo'ladi,ya’niy bu
quyidagilarni bildiradi ;
Tangensning pariodlıgi sabapli intervaldagi birdek bitta vaqtning o'zida
(−𝜋; 𝜋) masofadagi bir xillikni bildiradi.
|
| |
-§ Gamma ta`qsimot va uning xossalari

|
-§ Gamma ta`qsimot va uning xossalari
|
bet | 6/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue411-§ Gamma ta`qsimot va uning xossalari.
Gamma taqsimotning 4-xossasiga ko‘ra:
agar bogliqsiz standart normal taqsimlangan tasodifiy miqdorlar bolsa, u holda
Tasodifiy miqdor. taqsimotga ega boladi.
k ta standart norm al taqsim langan t.m.lar kvadratlarining yigindisining taqsimoti ozodlik darajasi k bolgan xi-kvadrat taqsimotdir va uni Hk deb belgilaymiz. N atijaga ko lra, Hk= boladi. Demak, Hk taqsimot zichlik funksiyasi:
(2)
va asosiy sonli xarakteristikalari ,, , ga teng.
Xossalari:
1) A gar ham da va tasodifiy
miqdorlar bog‘liqs iz bo'lsa , u holda
Buni ko‘rsatish uchun va
deb b ilish yetarlid ir. Bu holda ning taqsimoti boladi.
2) Agar bogliqsiz va taqsimlangan tasodifiy miqdorlar bolsa, u holda
ning taqsimoti - xi-kvadrat taqsim oti boladi.
3-§. Styudent taqsimoti va uning xossalari.
A gar bogliqsiz va standart normal taqsimlangan tasodifiy miqdorlar bolsa, u holda
tasodifiy miqdor taqsimotini ozodlik darajasi k bolgan Styudent taqsimoti deyiladi va uni Tk bilan belgilaymiz. Ozodlik darajasi k bolgan Styudent taqsimotining zichlik funksiya
Bu taqsimotning sonli xarakteristikalari:
Katta sonlar qonuniga ko‘ra da:
U holda boladi.
Taqsimlash funksiyasi xohlagan tasodifiy miqdor matematik kutilmasi
uchun taqribiy ishonchlilik intervalini tuzdik. Agarda tanlanma o'rta ma'nosiniing taqsimoti ma'lum bo'lsa, aniq ishonchlilik intervalin tuzish mumkin.
Faraz qilaylik, larmatematik kutilma va dispersiyasi
bo'lgan normal qonun boyisha taqsimlangan X tosodifiy miqdorning tajribalar
natijasidan olingan hajmi n - ga teng bo'lgan tanlanma bo'lsin.
Quyidagi statistikani kiritamiz :
Bu yerda
|
| |
Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti - bet 11

|
Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti
|
bet | 11/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue41Тeorema. Agar F(x) funksiya F1, F2 va F3 hossalarga ega bolsa, bunday holatda shunday ( Ω, ℑ,P) ehtimollar fazosi keńisligi va unda anıqlanǵan ξ tosodifiy miqdor 𝐹𝜉(𝑥) = 𝐹(𝑥) boladı. Endi kóp uchraytin taqsimot mısollar keltiramiz.
3-misal.ξ tosodifiy midor “birlik” tasimotga ega bolib , agar qandayda bir haqıyqıy son uchun
(ξ = a) = 1
bolsa. Bu taqsimot ychun taqsimot funksiyasi quyidagicha boladi:
4-misol. Agar ξ tosodifiy miqdor 0,1,2,... qiymatlarni
ehtimollar bilan qabul qılsa, unı Puasson qonuni boyıcha taqsimot tasodifiy miqdor deyiladi.Uning taqsimot funksiyasi quyidagicha :
5-misal. Agar ξ tasodifiy miqdorning taqsimotfunkciyası
Kórinishida bolsa, bunday tosodifiy miqdor (a , σ2) parametrler bilan normal taqsimot tasodifiy miqdor deyiladi. Bu joyda σ >0 , −∞< a <∞ ózgarmas sonlar.
Agar σ=1, a=0 bolsa, bunday taqsimot tasodifiy miqdor standart normal taqsimotga ega deyiladi va uning funkciyası
boladı. Bu
Teńglikni tekshirish qıyın emas. Bunnan a ham σ lar mos túrdataqsimotning
“siljishi ” va “masshtabi” parametrlari ma’nolariga ega bolishidan kelib chiqadi
6-misal.Agar ξtasodifiy miqdor 1,2,... qiymatlarni
(ξ = k) = (1 − p) 𝑝𝑘−1, 𝑘 = 1,2 … . .
ehtimolliklar bilan qabul qılsa, unı geometrik qonun boyıcha taqsimot tasodifiy miqdor deyiladi . Uning taqsimot funksiyasi
Xulosa
Yakunlab shuni aytib o'tishimiz mumkin, bu kurs ishida “ishonchli intervallarni ” o'rganishga asoslangan bo'lib uning natijalaridan “Matematika” yo'nalishi talabarlari va “Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika” fanini organishda kengroq tushinish foyda qilshga, Fikrni yanada yaqshi chuquroq qilishga , fikrni chuqurlashtirishga yordam beradi deb o'ylayman.
𝜃−𝑋𝑛,𝜃+𝑋𝑛𝜖 interval -me’yoridagi ishonchliintervaldeyiladi,0 < (1)
Tengsiziik bajarilsa.
Oldindan berilgan son ni ishonch me’yori, statistikalar esa mos ravishda quyi va yuqori ishonch chegaralari deb ataladi. Ishonchli interval noma’lum parameter uchun interval baho deb ataladi.
Ishonchlilikintervallarinituzishningasosiyusullarinuqtaviy
baholardan foydalanishgaasoslanadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. A. A.Abdushukurov “Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika”
2. SH.Q. Farmanov, R.M.Turgunboyev, L.D.SHaripov, N.T.Parpiyeva
“Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika”
3. A.A.Borovkov: Kurs teorii veryatnostey,Moskva :Nauka 1986
4. http://library.ziyonet.uz/uzc/book/90651
5. https://uz.wikipedia.org/wiki/Matematik_statistika
|
| |
l-§.Ishonchlilik - Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti

|
Berdaq nomidagi qoraqalpoq davlat universiteti
|
bet | 2/11 | Sana | 17.11.2023 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #100395 |
Bog'liq Rescue41l-§.Ishonchlilik intervallarini qurish.
Aniq ishonchli intervallar
Ba’zihollarda parametrga bahoni taklif etishdan tashqari shu parametrni biroroldindan berilgan 1 ga yaqin ehtimollik bilan qoplovchi sohani ko‘r-satishtalabqilinadi.
Statistikmodel𝑃𝜃𝜃𝜖 taqsimotlarOilasibilanberilgan
bolib, —skalyar parametr bolsin,𝑃𝜃𝜃𝜖 ( fazoR dagi birorinterval).
l-ta’rif. interval -me’yoridagi ishonchliintervaldeyiladi,0< (1)
tengsiziikbajarilsa.
Oldindan berilgan son ni ishonch me’yori , statistikalar esa mos ravishda quyi va yuqori ishonch chegaralari deb ataladi. Ba’zi holler uchun faqat quyi yoki yuqori chegarani aniqlash talab qilinadi.
Bunday hollarda 1ehtimollik bilan yoki yoki
etib tanlanadi.
Ishonchli interval noma’lum parameter uchun interval baho deb ataladi. Odatda I – sifatida kichik son olinadi. statistikalar aslida ga bog`liq bo`ladi:
Tasodifiy interval qurilganidan so‘ng biz 0e[<9”,0+]ekanini e’lon qilamiz. Bunda biz yolqo‘ygan xatolik 100(1- ga teng bo`ladi.
Ishonch me’yor ga bir necha ishonchli intervallar mos kelishi mumkin. Bu holda albatta bunday intervallardan uzunligi eng kichigini tanlashimiz kerak. Ishonchli intervalning o‘rtacha uzunligi
deb kattalikka aytiladi Demak, model parametruchun shartlarni qanoatlantiruvchi akslantirish interval baho deb atalar ekan. Ishonchlilik intervallarini tuzishning asosiy usullari nuqtaviy baholardan foydalanishga asoslanadi. Endi haqiqatga eng katta o‘xshashlik prinspining interval bahosini ko‘rib o‘tamiz.
𝑃𝜃𝜃𝜖 <𝜇
va -tanlanmaning zichlik funksiyasi bolsin.
2-ta’rif. -interval baho haqiqatga eng katta o‘xshashlik bahosi deyiladi, agar ekanidan munosabat kelib chiqsa. Bunday baho ko‘rinishida bo`ladi, -biror funksiya.
Misollar. 1.) bolsin. Ma’lumki, tasodifiy miqdor taqsimoti standart normal taqsimotdir. Uholda
Masalan, bolsa, у=0,99730...-ehtimollik bilan nomalum parameter ning asl qiymati
kesmadayotarekan.Demak,kamida99,7%ishonchbilan
desakbolarekan.
2. —korsatkichlitaqsimotbolsin:
Ma’lumki, statistikaning taqsimoti tasodifiy miqdor taqsimotiga tengdir. Bu yerda - ozodlik darajasi bo‘lgan kvadrat taqsimotiga ega tasodifiy miqdor. Agar orqali taqsimotning me’yordagi kvantilinoi belgilasak, u holda
Demak, uchun -ishonchli chegara demak,
ekan.
Endi ishonchlilik intervalini tuzishning umumiy prinsiplami
ko‘rib o‘tamiz.
|
| |