NEYRON TO‘RLAR VA GENETIK ALGORITMLAR
##semicolon##
нейронные сети, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, оптимизация, эволюционные алгоритмы, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, нейроэволюция, естественный отбор, функция приспособленности, кроссовер, мутация, селекция, обработка изображений, обработка естественного языка, оптимизация транспорта, инженерия, вычислительные ресурсы, переобучение, эволюционные вычисления.##common.commaListSeparator## neural networks, genetic algorithms, artificial intelligence, machine learning, optimization, evolutionary algorithms, convolutional neural networks, recurrent neural networks, neuroevolution, natural selection, fitness function, crossover, mutation, selection, image processing, natural language processing, transportation optimization, engineering, computational resources, overfitting, evolutionary computation.##common.commaListSeparator## neyron to‘rlar, genetik algoritmlar, sun’iy intellekt, mashinani o‘rganish, optimallashtirish, evolyutsion algoritmlar, konvolyutsion neyron to‘rlar, rekurrent neyron to‘rlar, neuroevolution, tabiiy tanlanish, fitnes funksiyasi, krossover, mutatsiya, seleksiya, tasvirni qayta ishlash, tabiiy tilni qayta ishlash, transport optimallashtirish, muhandislik, hisoblash resurslari, overfitting, evolyutsion hisoblash.##article.abstract##
Ushbu tezis neyron to‘rlar va genetik algoritmlarning nazariy asoslari, texnologik imkoniyatlari va amaliy ilovalarini o‘rganishga bag‘ishlangan. Ishda sun’iy neyron to‘rlarning tuzilishi va o‘rganish usullari, shuningdek, genetik algoritmlarning tabiiy evolyutsiyadan ilhomlangan optimallashtirish tamoyillari yoritilgan. Neyron to‘rlar va genetik algoritmlarning amaliy qo‘llanilishi, jumladan, tasvirni qayta ishlash, tabiiy tilni qayta ishlash, transport va muhandislik sohalaridagi imkoniyatlari tahlil qilingan. Xulosalarda ushbu texnologiyalarning kombinatsiyasi orqali kelajakdagi innovatsiyalar uchun ulkan salohiyat mavjudligi tasdiqlangan.
This thesis focuses on the theoretical foundations, technological capabilities, and practical applications of neural networks and genetic algorithms. It examines the structure and learning methods of artificial neural networks, as well as the optimization principles inspired by natural evolution in genetic algorithms. Practical applications of neural networks and genetic algorithms, including image processing, natural language processing, transportation, and engineering, are analyzed. The conclusions highlight the immense potential for future innovations through the combination of these technologies.Данная работа посвящена изучению теоретических основ, технологических возможностей и практических приложений нейронных сетей и генетических алгоритмов. Рассматривается структура и методы обучения искусственных нейронных сетей, а также принципы оптимизации, вдохновленные природной эволюцией в генетических алгоритмах. Анализируются практические применения нейронных сетей и генетических алгоритмов, включая обработку изображений, обработку естественного языка, транспорт и инженерное дело. В выводах подчеркивается огромный потенциал для будущих инноваций благодаря сочетанию этих технологий
