Aprior va aposterior ehtimolliklar integratsiyasi: noaniklik sharoitida bilimlarni yangilashning metodologik asoslari
Abstract
Ushbu maqolada magistrlik dissertatsiyamiz doirasida duch keladigan noaniqlik va ma’lumotlar yetishmovchiligi muammolarini bartaraf etishda Bayes yondashuvining o‘rni tahlil qilinadi. Tadqiqotda aprior (eksperimentgacha bo‘lgan) va aposterior (eksperimentdan keyingi) ehtimolliklarning o‘zaro dialektik aloqadorligi konseptual darajada, matematik apporatlarga yuklama bermasdan yoritilgan. Axborotlar oqimi tizimida dastlabki bilimlarning empirik ma’lumotlar asosida dinamik tarzda evolutsiyasi o‘rganilgan. Biz tadqiqotchi talaba sifatida mazkur metodologiyaning sun’iy intellekt, neyron tarmoqlarni o‘qitish, kiberxavfsizlik va qaror qabul qilish tizimlaridagi amaliy konseptual modelini taklif etamiz. Olingan xulosalar, ma’lumotlar statik emas, balki dinamik o‘zgaruvchan ekanligini isbotlashga xizmat qiladi.
Kalit so‘zlar: aprior ehtimollik, aposterior ehtimollik, Bayes paradigmasi, magistrlik tadqiqoti, dinamik tizimlar, axborot yangilanishi, subyektiv ishonch, intellektual tahlil
References
1. Gmurman, V. E. (2004). Ehtimolliklar nazariyasi va matematik statistika. Toshkent: "O‘zbekiston" nashriyoti.
2. Jaynes, E. T. (2003). Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press.
3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
4. Silver, N. (2012). The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't. Penguin Books.
5. Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press.
