<|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|>

Neyron tarmoqlari qanday ishlashini tushuntirib bera olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Recurrent neyron tarmoqlari (RNN) - bu matn, vaqt qatorlari yoki audio signallar kabi ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlaydigan neyron tarmoqlarning turi. Ular buni oldingi qadamdan ma'lumotni joriy qadamga kiritishga imkon beradigan qaytarib berish arxitekturasini o'rnatish orqali amalga oshiradilar. Shunday qilib, RNNlar kontekstni eslab qolishi va kelajakda qarorlar qabul qilish uchun foydalanishlari mumkin. RNNlar matn ishlab chiqarish, tarjima qilish, tasniflash va vaqt qatorlarini tahlil qilish kabi vazifalarda keng qo'llaniladi.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Vaqt qatorlari nima?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Vaqtlar qatorida ma'lumotlar nuqtalari ketma-ketligi muntazam vaqt oralig'ida yozib olinadi. U tendentsiyalarni tahlil qilish va prognoz qilish uchun moliya, iqtisodiyot va ob-havo bashoratlari kabi turli sohalarda ishlatiladi. Vaqtlar qatoridagi ma'lumotlar modellashtirish va prognoz qilish uchun ishlatiladigan tendentsiya, mavsumiylik va qoldiq kabi turli komponentlarga bo'linishi mumkin. Vaqtlar qatoridagi modellar ko'chma o'rtachalar kabi oddiy modellardan ARIMA va SARIMA kabi murakkab modellargacha bo'lishi mumkin. Vaqtlar qatorini tahlil qilishning asosiy maqsadi ma'lumotlar ostidagi qonuniyatlarni tushunish va bu ma'lumotni kelajak uchun bashorat qilish uchun ishlatishdir.<|eot_id|>