1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

43.Ansambl algoritmlari
Ansambl algoritmaları, birden ko'p modelni birlashtirib, uchur vaqtida yaxshi natijalarga erishish uchun ishlatiladigan qo'shimcha algoritmalar to'plamini ifodalaydi. Bu algoritmalar, har bir modelning yaxshi va kamchiliklarini birlashtirib, umuman modelni yaxshilashga yordam berish uchun ishlatiladi. Quyidagi bir nechta mashhur ansambl algoritmalari mavjud:

1. **Bagging (Bootstrap Aggregating):** Bu usulda biror modelni bir nechta tanlangan o'zgaruvchanlarga asoslangan ma'lumotlar to'plamida boshqarish uchun ishlatadi. Har bir model, ma'lum bir tanlangan to'plamda ishlaydi va barcha natijalarni bir xil tartibda birlashtiradi. Bagging usuli, yechimlar daraxti (Random Forest) va qattiq sinch (Bootstrap Aggregating) algoritmalariga misol bo'lishi mumkin.

2. **Boosting:** Boosting, bir nechta kamtar yaxshi modelni birlashtirib, kuchaytirib, natijalarni yaxshilash uchun ishlatiladi. Har bir modelning kamchiliklari boshqa model o'rganishda qo'llaniladi. Mavjud bo'lgan boostlash algoritmalaridan biri AdaBoost.

3. **Voting (Majority Voting):** Bu usulda bir nechta model natijalari o'zlarini taqsimlab, ko'p majority (ko'plik) natija olinishi uchun ishlatiladi. Bunda har bir modelning ovozini o'z beradi va eng ko'p ovozni olish model birlashmasiga qo'shiladi.

4. **Stacking:** Stacking algoritmi, bir nechta modelni birlashtirishda ishlatiladigan boshqa modelni o'rganishda qo'llanadi. Har bir model o'z natijalarini yaratib, undan keyin stacking modeliga o'rgangan natijalarni qo'shib qo'yadi. Bu usul, har bir modelning yaxshi va kamchiliklarini birlashtirib, umuman modelni yaxshilash uchun yordam bera olishga imkon beradi.

Ansambl algoritmalarining ishlatilishi, har bir modelning xususiyatlari va vazifalari asosida qarash mumkin. Bunday usullar, o'zgaruvchanlarning kamchiliklarini kamaytirishda va umuman modelni yaxshilashda kuchli bo'lishi sababli mashhur va kuchli bo'lganlar.

44.O'lchamni kamaytirish algoritmlari
Ma'lumotlar o'lchamini kamaytirish (dimensionality reduction) algoritmlari, o'lchamni kamaytirish, asosan, yorqinlik va ma'lumotlarni o'rgangan tizimlarni yaxshilash maqsadida ishlatiladi. O'lchamni kamaytirish, xususan, ma'lumotlar orasidagi redundansiya va ko'pchilikni kamaytirish, overfittingni kamaytirish va ma'lumotlar turlarining to'plamida ishlovchi bo'lish uchun juda muhimdir. Quyidagi bir nechta mashhur o'lchamni kamaytirish algoritmlari mavjud:

1. **Principal Component Analysis (PCA):** PCA, o'lchamni kamaytirishda keng qo'llaniladigan algoritmalar orasida kiritilgan biri hisoblanadi. Bu usul orqali ma'lumotlarni eng asosiy o'lchamlariga (principal components) aylanadi. PCA, o'lchamlarni yuqori variatsiyaga ega bo'lgan qismini tanlash uchun ishlatiladi.

2. **t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE):** t-SNE, ko'proq xususiyatlar o'rganishda qo'llaniladi. U, yorqinlikni saqlab qolish orqali ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishda va sinflandirishda ishlatiladi. T-SNE o'lchamni kamaytirishda mahalliy olishchi algoritma bo'lib, o'lchamlarni vizualizatsiyalashda yuqori samaraga erishadi.

3. **Linear Discriminant Analysis (LDA):** LDA, sinflar orasidagi farqni maksimal qilish maqsadida ishlatiladi. Bu usul o'lchamni kamaytirishda qo'llanilishi bilan birlikda sinflandirish uchun ham foydalaniladi.

4. **Autoencoders:** Autoencoderlar, ma'lumotlarni kamaytirib, keyingi o'lchamni boshqa o'lcham orqali yaratadigan neyron tarmoqlaridan foydalanuvchi tarmoqlardir. Ular, unsupervised (noqonuniy) o'rganishda ishlatiladi va o'lchamni kamaytirishda yaxshi natijalarga erishadi.

5. **Locally Linear Embedding (LLE):** LLE, ma'lumotlarni kamaytirishda yorqinlikni saqlab qolish uchun foydalaniladi. Bu usul, kuchli to'plamli ma'lumotlarni aniqlashda va yorqin joylashuvni o'rgatishda samarali bo'ladi.

O'lchamni kamaytirish algoritmlari, ma'lumotlar turlari va vazifalariga qarab tanlansa ham, u barcha algoritmalarning umumiy maqsadlarini amalga oshirishda yaxshi natijalarga erishishda yordam bera olishi uchun keng qo'llaniladi.