Mashinali o’qitish asoslari. Nazoratli va nazoratsiz o’rganish

Evolyutsion Dasturlash va Genetik Algoritm (Genetic Algorithms):
Evolyutsion dasturlash (Evolutionary Computing) va genetik algoritm (Genetic Algorithms, GA) biologik evolyutsiya qonunlariga asoslangan optimallashtirish algoritmalaridir. Bu algoritmlar, muammoni yechish, o'zgaruvchilarni optimallashtirish, va optimallashtirishda yordam bermak uchun o'zgaruvchilarni izlashda foydalaniladi.
Genetik Algoritmning Boshqa usullardan farqli xususiyatlar:

1. 
   Populyatsiya (Population): Genetik algoritm yechimni qidirish uchun bir nechta yechimlar (har biri genetik kodlangan) bilan boshlang'ich populyatsiyani ishlatadi. Har bir yechim bir halqadan iborat bo'ladi.
   
2. 
   Yechimlar va Genotiplar: Yechimlar (Chromosomes) ma'lumotlarni, genotiplar (Genes) esa yechimlar ichidagi o'zgaruvchilarni ifodalaydi. Genetik algoritmada o'zgaruvchilar odatda bitliklar va qatorlar (bit string) ko'rinishida ifodalangan.
   
3. 
   Uyushmalar (Fitness): Har bir yechimning yechimlarning mazmuni (genotiplar) orqali muammoga mos kelish darajasi uyushma (fitness) sanaladi. Uyushma funksiyasi, muammolarni hal qilishni yoki optimallashtirishni ma'lum qiladi.
   
4. 
   Seleksiya (Selection): Yuqori uyushma darajasiga ega yechimlarni tanlash jarayoni seleksiya deyiladi. Boshqa yechimlar hammasi belgilangan darajaga qarash uchun ishlatilmaydi, balki ularning bir necha partni bilan joriy qilib oladi.
   
5. 
   Krossingover (Crossover): Yechimlarning bir necha qismi almashtiriladi va yangi yechimlar hosil qilinadi. Bu operatsiyaga krossingover yoki rekombinatsiya deyiladi. Yangi yechimlar, ularning ota-onasining mamlakatlaridan kuchli xususiyatlarini olishadi.
   
6. 
   Mutatsiya (Mutation): Yechimning biron bir qismi, ya'ni biror geni yoki bitni, boshqa bir qiymatga almashtiriladi. Mutatsiya, yangi va o'zgaruvchan genetik modellarni yaratishda ishlatiladi.
   
7. 
   Elitizm: Bu xususiyat, eng yaxshi uyushmaga ega bo'lgan bir nechta yechimni doimiy saqlab qolishni ta'minlaydi. Bunda eng yaxshi yechimlar to'g'ri saqlanib, yangi yechimlar ularni yaratishda foydalaniladi.Genetik Algoritmda Amaliyot:
   

1.