GENETIK ALGORITMLAR
##semicolon##
Genetik algoritmlarning asosiy tamoyillari,turli sohalarda qo‘llanilishi,sun’iy intelekda qo‘llanilishining ahamyati.##common.commaListSeparator## Basic principles of genetic algorithms, their application in various fields, the significance of their use in artificial intelligence.##common.commaListSeparator## Основные принципы генетических алгоритмов, их применение в различных областях, значение их использования в искусственном интеллекте.Abstrak
Bu maqolada genetik algoritmlarning asosiy tamoyillari va ularning turli sohalardagi qo‘llanilishi tahlil qilinadi. Algoritmlar genetik mexanizmlar yordamida optimallashtirish jarayonini amalga oshiradi, bu esa turli xil qiyin masalalarni hal qilishda foydali bo‘ladi. Shuningdek, genetik algoritmlarning murakkab optimallashtirish masalalariga, masalan, mashinani o‘rganish va sun’iy intellektga qo‘llanilishining ahamiyati yoritiladi.
This article analyzes the basic principles of genetic algorithms and their application in various fields. Algorithms perform the optimization process using genetic mechanisms, which is useful in solving various complex problems. It also highlights the importance of applying genetic algorithms to complex optimization problems such as machine learning and artificial intelligence.
В данной статье анализируются основные принципы генетических алгоритмов и их применение в различных областях. Алгоритмы выполняют процесс оптимизации с помощью генетических механизмов, что полезно при решении различных сложных задач. Это также подчеркивает важность применения генетических алгоритмов для решения сложных задач оптимизации, таких как машинное обучение и искусственный интеллект.
##submission.citations##
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Markram, H. (2012). The Human Brain Project. Neuron, 74(1), 28-45.
2. Kandel, E. (2000). Principles of Neural Science. McGraw Hill.
3. Poon, C.-S., & Zhou, K. (2011). Neuromorphic Silicon Neurons and Large-Scale Neural Networks: Challenges and Opportunities. Frontiers in Neuroscience, 5(108).
4. Furber, S. (2016). Large-Scale Neuromorphic Computing Systems. Journal of Neural Engineering, 13(5), 051001.
5. Tojimamatov, I., & G’ulomjonova, S. (2024). NEYRO KOMPYUTERLAR VA ULARNING ARXITEKTURASI. Development of pedagogical technologies in modern sciences, 3(6), 10-16.
6. Nurmamatovich, T. I. (2024). NEYROKOMPYUTERLARNING AMALIYOTDA QO ‘LLANILISHI. worldly knowledge conferens, 8(1), 287-291.
7. Mirzaakbarov D. D., G’oyibjonova G. KOMPIYUTERLARNING MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH BILAN BO’G’LIQ BIROR MASALANI YANGI AXBOROT TEXNOLOGIYASI DOIRASIDA SAMARALI BAJARISH UCHUN QO’LLANILADIGAN IMKONIYATLARI //Models and methods in modern science. – 2023. – Т. 2. – №. 12. – С. 90-93.
8. Tojimamatov I., G’ulomjonova S. NEYRO KOMPYUTERLAR VA ULARNING ARXITEKTURASI //Development of pedagogical technologies in modern sciences. – 2024. – Т. 3. – №. 6. – С. 10-16.
9. Abdullayev S., Xomidova M. Radial neyron tarmoqlari //Журнал академических исследований нового Узбекистана. – 2024. – Т. 1. – №. 6. – С. 49-52.
10. Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, "Deep Learning" - (2016)