Mavzu: Ochiq kodli chuqur o’qitish freymvorklari

Mavzu: Ochiq kodli chuqur o’qitish freymvorklari

803-21 guruh magistranti

Ergashov S.X.

Reja:

• Deep Learning
• Ochiq kodle chuqur oqitishi freymvorklari
• Tensorflow freymvorki
• PyTorch freymvorki
• Xulosa

Deep Learning

Deep Learning - bu sun'iy intellekt sohasida mashinani o'rganish usuli. Aniqlangan "mashinani o'rganish" algoritmida chuqur o'rganish, bo'g'inlar va rasmni idrok etish qobiliyati bo'yicha ko'plab oldingilaridan ancha ustundir. Chuqur o'rganish hozirda mashinani o'rganish va namunani tan olish jamiyatida juda dinamik tekshiruv hududidir. Bu nutqni aniqlash, kompyuter ko'rish va tabiiy tilni qayta ishlash va ko'plab sanoat ob'ektlari kabi keng qo'llash zonasida ulkan g'alabalarni oshirdi.

Deep learning framework lari, bular orasida Ochiq kodli lari bir nechta

Tensorflow

• Google Tensorflow, mashinani o'rganish neyron tarmoqlarini yaratish va ulardan foydalanish uchun ochiq kodli dasturiy ta'minot tizimini sozlash va kengaytirish juda oson. Bu GitHub yulduzlarining eng ko'p soni va ochiq manbali omborlarning ikkinchi eng yuqori foiziga ega bo'lgan eng mashhur chuqur o'rganish tizimidir.
• AI/ML dasturiy ta'minotidan foydalanadigan har bir kishi uchun Google'ning TensorFlow ramkasi kirishga muhtoj emas. U 2011 yilda chuqur o'rganish neyron tarmoqlariga asoslangan Google Brain jamoasining ichki loyihasi sifatida boshlangan va 2015 yildan boshlab ochiq manbaga qarab rivojlana boshlagan.
• TensorFlow-ning asosiy afzalliklaridan biri uning o'rganish ekotizimidir. Ochiq manbali AI/ML mahsulotlarini ishlab chiqishni endi boshlayotganlar o'zlarining batafsil hujjatlariga qo'shimcha ravishda bepul darsliklar, keng qamrovli kurslar va sertifikatlarni osongina topadilar. TensorFlow-ning yana bir aniq afzalligi uning deyarli mutlaqo moslashuvchanligidir, chunki ramka har qanday tilda va har qanday ishlab chiqarish muhitida ishlatilishi mumkin.
• Xususiyatlari:
• Ko'p tillarni, jumladan JavaScript-ni qo'llab-quvvatlash.
• Mashina o'rganish modellarini osongina yaratish va o'rgatish uchun intuitiv yuqori darajadagi API (masalan, Keras).
• Bulut, brauzer yoki qurilmada mahalliy sifatida joylashtirilishi mumkin bo'lgan platformadan mustaqil ML jarayonlari.
• Mobil ilovalar va o'rnatilgan qurilmalar yoki IoT uchun TensorFlow Lite ilovasi.
• TensorFlowning turli versiyalarida o'qitilgan AI/ML modellari o'rtasidagi o'zaro muvofiqlik.
• Ilovalarning keng doirasi, jumladan, bashoratli tahlil, ob'ektlar tasnifi va suhbatdosh AI.