2.2 Partial derivatives va gradients

🎥 Ushbu videoda biz Qisman Hosilalar va Gradient tushunchasini o‘rganamiz — bu ko‘p o‘lchovli funksiyalarning o‘sish yo‘nalishini tushunish va AI modellarida xatolikni kamaytirish uchun ishlatiladi. Bu dars sizga gradient qanday ishlashini, u nima uchun “eng tez o‘sish yo‘nalishi”ni bildiradi va AI modellarini o‘qitishda qanday rol o‘ynashini amaliy misollar orqali ko‘rsatadi. 📌 Nimalarni o‘rganasiz? 1️⃣ Xussusiy/qisman hosila nima va u oddiy hosiladan qanday farq qiladi 2️⃣ Gradient vektori — funksiya eng tez o‘sadigan yo‘nalish 3️⃣ Yo‘nalishli o‘zgarish — harakat yo‘nalishidagi o‘sish tezligi 4️⃣ Python orqali vizualizatsiya — f(x,y)=x²+y² sirtida gradient maydoni 5️⃣ AI misoli — model “loss function”ni gradient yordamida qanday kamaytiradi 6️⃣ Intuitiv tushuncha — tog‘da yurib, eng tik yo‘lni topish analogiyasi 🏔️ 📘 Kursdagi barcha darslar shu yerda: 👉 Deep Learning Matematikasi Intensiv Kurs:   / deep-learning-matematikasi-intensiv-kurs-r...   💬 Savollaringizni izohlarda yozing yoki Telegram guruhimizga qo‘shiling: 📌 https://t.me/EldorML