<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Bugungi kunda eng ko'p ishlatiladigan nazorat ostida o'rganish algoritmlari qanday?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ha, mana hozirgi kunda eng ko'p ishlatiladigan nazorat qilinadigan o'rganish algoritmlari ro'yxati: 1. Chiziqli regressiya 2. Qaror daraxtlari 3. Tasodifiy o'rmonlar 4. Qo'llab-quvvatlovchi vektorlar (SVM) 5. Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) 6. Naive Bayes 7. K- yaqin qo'shnilar (KNN) 8. Gradient Boosting 9. AdaBoost 10. Logistik regressiya<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Rahmat, men neyron tarmoqlari tushunchasini chuqurroq o'rganishni istayman, shuningdek, ta'sirchan o'rganish.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Albatta, sizga yordam berishga tayyorman. Neyron tarmoqlari bu mashina o'rganish algoritmining bir turi bo'lib, ular inson miyasining ishlashi bilan bog'liq. Ular bir-biriga bog'langan tugunlar tarmog'idan iborat bo'lib, ular miyadagi neyronlarga o'xshaydi va ular ma'lumotni miyadagi kabi qayta ishlash uchun mo'ljallangan. Qayta ishlash orqali o'rganish bu mashina o'rganish texnikasidir, bu erda agent o'zaro ta'sirchan muhitda qaror qabul qilishni o'rganadi, shuning uchun uzoq muddatli mukofotni maksimal darajada oshiradi. Agent atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir orqali o'rganadi, chiqargan qarorlariga ko'ra mukofot yoki jazo oladi. Agentning maqsadi uzoq muddatli to'plangan mukofotni maksimal darajada oshirishdir, va buning uchun u to'g'ri qaror<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Endi menga qanday qilib qo'llab-quvvatlash orqali o'rganish mumkinligi haqida misol bering.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Qidiruv orqali o'rganish qanday amalga oshirilishi mumkinligining misoli, sun'iy intellekt agentiga video o'yin o'ynashni o'rgatishdir. Masalan, agentni pong o'yini o'ynashga o'rgatish mumkin. Agentning maqsadi to'pni o'yin maydonidan o'tishini oldini olish uchun palto harakatlantirishi mumkin. Agent har safar to'pni palto bilan urganda ijobiy mukofot va har safar to'p maydonidan o'tganda salbiy mukofot olishi mumkin. O'yin bilan o'zaro aloqa orqali agent to'plangan mukofotni maksimal darajada oshiradigan tarzda palto harakatlanishini o'rganadi. Vaqt o'tishi bilan agent to'pni o'tishdan saqlab qolish va o'yinda o'z reytingini oshirish uchun tobora murakkabroq strategiyalarni o'rganishi mumkin. Bu<|eot_id|>