Qarorlar daraxtining amaliy tadbiqlar

Qat'iymas mantiqqa asoslangan tizimlar.
Qat'iymas mantiqqa asoslangan tizimlar, sun'iy neyron to'ri yaratishda ishlatiladigan bir boshqa usuldur. Bu usulda, ma'lumotlar va ularga mos keladigan natijalar jadvali yaratiladi, lekin bu jadvaldagi ma'lumotlar va natijalar odatda boolean qiymatlari bo'ladi.
Bu usul, sun'iy neyron to'ri yaratishda ishlatilgan ma'lumotlarni sinflovchi tahlil qilishda ham yuqori samaradorlikka erishishga imkon beradi. Shuningdek, qat'iymas mantiqqa asoslangan tizimlar, sun'iy neyron to'ri yaratishda xatoliklar va noto'g'ri natijalar aniqlash uchun ham foydali bo'ladi.
Bundan tashqari, qat'iymas mantiqqa asoslangan tizimlar, sun'iy neyron to'ri yaratishda ma'lumotlar va natijalar orasidagi o'zaro bog'liqlikni hisoblashda ham yordam beradi. Bu usul yordamida, ma'lumotlarning o'zaro bog'liqlik va ularga mos keladigan natijalarni aniqlash uchun moslashtirishlar yaratilishi mumkin.
Sun'iy neyron to'rini o'rgatishning deterministik usullari
Sun'iy neyron to'rini o'rgatishda deterministik usullar, ma'lumotlarni tahlil qilish uchun matematik modellarini yaratishda ishlatiladi. Bu usulda, ma'lumotlar to'plami va ularga mos keladigan natijalar jadvali yaratiladi. Keyinchalik, bu jadvaldagi ma'lumotlar va natijalar, sun'iy neyron to'ri yaratishda ishlatiladi.
Rekurrent to'rlar
Rekurrent neyronlar, ma'lumotlarni o'zaro bog'liqligini hisoblashda yordam beradi. Ushbu neyronlar, ma'lumotlarni ketma-ketlikdagi o'zgarishlarni hisoblashda va ketma-ketlikdagi ma'lumotlardan keyingi ma'lumotlarni aniqlashda ham ishlatiladi. Rekurrent neyronlar, matematik modellarini yaratishda ham ishlatiladi. Bu modellar, ketma-ketlikdagi ma'lumotlarni tahlil qilishda yuqori samaradorlikka erishadi. Rekurrent neyronlar, ma'lumotlar orasidagi bog'liqlikni hisoblashda yuqori samaradorlikka erishadi. Ushbu neyronlar, tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilishda ham ishlatiladi. Rekurrent neyronlar, ma'lumotlarni sinflash va sinflovchi tahlil qilishda ham yuqori samaradorlikka erishadi.