Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali

Mashinaviy o'qitish - bu sun'iy intellekt metodlar sinfidir, uning xarakterli xususiyati muammoni to'g'ridan-to'g'ri hal qilish emas, balki shunga o'xshash ko'plab muammolarga echimlarni qo'llash jarayonida ta`lim olishdir. Bunday usullarni qurish uchun matematik statistika, sonli usullar, optimallash usullari, ehtimollik nazariyasi, graflar nazariyasi, ma'lumotlar bilan raqamli shaklda ishlashning turli xil usullari qo'llaniladi.
Mashinasozlik bo'limi, bir tomondan, neyron tarmoqlari fanini tarmoqlarni o'qitish usullari va ularning arxitekturasining topologiyalari turlariga bo'linishi natijasida shakllangan, ikkinchi tomondan, matematik statistika usullarini o'zida mujassam etgan. Garchi o'quv namunasi kontseptsiyasidan foydalanadigan boshqa usullar mavjud bo`lsada mashinaviy o'qitishning quyidagi usullari neyron tarmoqlardan foydalanishi bilan bog'liq - masalan, diskriminatsion tahlil, Bayes klassifikatorlari, yoki kuzatilgan statistikaning dispersiyasi va kovariyatsiyasi bilan ishlaydigan klassifikatorlar.
Neyron tarmoqlarning asosiy turlarini, masalan, perseptron va ko'p qatlamli perseptron (shuningdek, ularning modifikatsiyalarini), o'qituvchi yordamida yoki o'qituvchi qatnashmagan holda o'qitilishi, yoki o`z ustida ishlash, izlanishlar olib borish orqali o`rganishni tashkil etish va mustahkamlash mumkin.

O'qituvchi bilan o`rganish:

Sun'iy neyron tarmog'i:
1. Chuqur o'rganish
2. Xato tuzatish usuli
3.Bokni ko'paytirish usuli
4.Qo'llab-quvvatlovchi vektorlar usuli
O'qituvchisiz o'rganish:
1. Alfa mustahkamlash tizimi
2. Gamma mustahkamlash tizimi
3. Yaqin qo'shnilar usul


Tasvirni aniqlash. (Image recognation)
Bu eng keng tarqalgan mashinaviy o'rganish dasturlaridan biridir. Obyektni raqamli rasm sifatida tasniflashingiz mumkin bo'lgan ko'plab holatlar mavjud. Raqamli tasvirlar uchun o'lchovlar rasmdagi har bir pikselning natijalarini tavsiflaydi. Qora va oq rasm bo'lsa, har bir pikselning intensivligi bitta o'lchov sifatida xizmat qiladi. Shunday qilib, agar qora va oq rasmda N * N piksel bo'lsa, piksellarning umumiy soni va shuning uchun o'lchov N2 bo'ladi. Machine Learning-da ANN-ni muhokama qilaylik. Rangli rasmda har bir piksel 3 ta asosiy rang tarkibiy qismlarining intensivligini 3 o'lchashni ta'minlovchi deb hisoblanadi, ya'ni RGB. Shunday qilib, N * N rangli rasmda 3 N2 o'lchov mavjud. Yuzni aniqlash uchun - kategoriyalar yuzsiz bo'lishi mumkin va yuz yo'q. Bir nechta shaxslarning ma'lumotlar bazasida har bir kishi uchun alohida toifalar bo'lishi mumkin.


4-Mavzu: Sun'iy neyron tarmoqlarining zamonaviy dasturiy vositalari.

Sun'iy neyron tarmoq - bu bir-biri bilan o'zaro ta'sir qiluvchi neyronlar to'plami. Ular ma'lumotlarni qabul qilish, qayta ishlash va yaratishga qodir. Buni tasavvur qilish insAon miyasining ishi kabi qiyin. Bizning miyamizdagi neyron tarmoq siz uni hozir o'qiy olishingiz uchun ishlaydi: bizning neyronlarimiz harflarni taniydi va ularni so'zlarga qo'yadi.

Sun'iy neyron tarmog'i miyaga o'xshaydi. U dastlab ba'zi murakkab hisoblash jarayonlarini soddalashtirish uchun dasturlashtirilgan. Bugungi kunda neyron tarmoqlar ko'proq imkoniyatlarga ega. Ulardan ba'zilari smartfoningizda. Siz ushbu maqolani ochgan ma'lumotlar bazasida yana bir qism allaqachon o'ziga yozib qo'ygan. Bularning barchasi qanday sodir bo'ladi va nima uchun, o'qing.