<|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|>

Salom! Men Yumshoq hisoblash haqida o'qigan edim, va u mashina o'rganishiga juda o'xshash edi. Iltimos, ikkalasi o'rtasidagi farqni tushuntirib bera olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Albatta! Yumshoq hisoblash (SC) va mashina o'rganishi (ML) o'rtasida ba'zi o'xshashliklar bo'lsa-da, ikkalasi o'rtasida ba'zi asosiy farqlar mavjud. Yumshoq hisoblash - bu noaniqlik, noaniqlik va qisman haqiqat bilan shug'ullanadigan hisoblash metodologiyasi, u noaniq mantiqqa, neyron tarmoqlariga va genetik algoritmlarga asoslangan usullardan foydalanadi. An'anaviy hisoblash usullari qo'llanilmaydigan murakkab va noaniq muhitlarda samarali ishlaydigan tizimlarni yaratish maqsadi bor. Boshqa tomondan, mashina o'rganishi - bu sun'iy intellektning (AI) bir qismidir, bu ma'lumotlar va bashoratlar yoki qarorlarni ushbu ma'lumotlarga asoslangan holda o'rganadigan algoritmlar va modellarni ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. As<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Agar LM (katta til modeli) ko'proq yumshoq hisoblash kontseptsiyalari bilan, masalan, noaniq mantiqiy va genetik algoritmlar bilan yaratilgan bo'lsa, u mashinada o'rganishga asoslangan LMdan yaxshiroq ishlay oladimi? Yoki hech bo'lmaganda, sizningcha, u an'anaviy mashinada o'rganishga asoslangan LMdan yaxshiroq bo'lishi mumkin bo'lgan qanday aniq vazifalar?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Yumshoq hisoblash tushunchalarini, masalan, fuzzy mantiq va genetik algoritmlarni katta til modeliga kiritish, noaniq yoki noaniq ma'lumotlarni boshqarish talab qilinadigan vazifalarda uning ish faoliyatini yaxshilashi mumkin. Buning samaradorligi aniq foydalanish holatiga va amalga oshirish sifatiga bog'liq bo'ladi, chunki an'anaviy mashina o'rganish usullari allaqachon til vazifalarida ta'sirchan natijalarga erishgan.<|eot_id|>