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

Boshlang'ich Populyatsiya: Yechimlarni boshlang'ich sifatida yaratish.

Uyushma Baholash: Har bir yechimning uyushma darajasini hisoblash.

Seleksiya: Uyushma darajasiga ega yechimlarni tanlash.

Krossingover: Tanlangan yechimlarni almashtirish va yangi yechimlar hosil qilish.

Mutatsiya: Yechimlarning bir qismida o'zgarishlar kirita olish.

Baholash va Tanlash: Yangi yechimlarni baholash va tanlash.

Boshqa Qadamlar: Avvalgi bosqichlarni bir qayta takrorlash, va eng yaxshi yechimni topish uchun genetik algoritmni davom ettirish.

Genetik algoritm, optimallashtirish, muammolarni hal qilish, yechimlarni optimallashtirish, tizimlarni optimallashtirish va boshqa dasturiy vazifalarni hal qilish uchun keng qo'llaniladi.
Xatolarni teskari tarqalishi usuli. (Error backpropogation method) :
"Error backpropagation" usuli, kutilgan natijalarni o'zgartirib borish yoki "backward propagation of errors" deb ataladi, neyron tarmoq dasturlashida o'rganish va qo'llaniladi. Bu usul, neyron tarmoqning o'zgaruvchanli neyronlarining parametrlarini (bob, bias) yangilash orqali o'rgangan ma'lumotlarni to'g'ri hisoblash va nazorat qilish uchun ishlatiladi. Qanday qilib error backpropagation usuli ishlaydi:

1. 
   Ma'lumotlarni Kiriting: Ta'lim ma'lumotlari (input) neyron tarmoqqa kiriladi.
   
2. 
   Natijani Hisoblash: Ta'lim ma'lumotlari neyron tarmoqda o'tib, chiqadigan natijalar (output) hisoblanadi.
   
3. 
   Xatoni Hisoblash: Kutilgan natijalardan kelib chiqqan xatolar (o'z fikriga ko'ra - "ideallik") hisoblanadi.
   
4. 
   Xatoni Ortidan O'tish: Xatolarni qaytaqo'rib o'tib, har bir neyronning o'zgaruvchanlariga qo'shimcha hisoblash amalga oshiriladi.
   
5. 
   Parametrlarni Yangilash: Xatolarni qaytaqo'rib o'tib hisoblanadigan xatolarni kamaytirish uchun neyronning parametrlari (bob, bias) yangilanadi.
   
6.