|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 30/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliMean Squared Error (MSE): Bu funksiya modelning beringan natijalari bilan haqiqiy qiymatlarni solishtirish uchun ishlatiladi. Quyidagi formulada ifodalangan:
MSE=N1∑i=1N(yi−y^i)2
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
yi – haqiqiy qiymat.
y^i – modelning beringan qiymati.
Mean Absolute Error (MAE): Bu funksiya ham beringan natijalar bilan haqiqiy qiymatlarni solishtirish uchun ishlatiladi, lekin darajasiz (mutlaq qiymat) ko'rsatkichga ega bo'lgani uchun kechiktir. Formulasi quyidagicha:
MAE=N1∑i=1N∣yi−y^i∣
Bu yerda:
N – ma'lumotlar soni.
yi – haqiqiy qiymat.
y^i – modelning beringan qiymati.
MSE va MAE funksiyalari regressiya modellarini o'rganishda va natijalarni baholashda foydalaniladi. MSE sodir bo'lgan noto'g'ri natijalarni katta ko'rsatkichga ko'tarib, o'sishni kengaytiradi. MAE esa to'g'ri natijalarning bilan ishlashda qulay bo'lgan, lekin uning gradienti o'sishini engelleydi. Har bir funksiya o'ziga xos xususiyatlarga ega va maqsadlarga moslashtirish uchun tanlanishi kerak.
44. Neyron tarmoqlarda Feedforward va Backpropagation amallari
ChatGPT
Neyron tarmoqlarining (neural networks) "Feedforward" va "Backpropagation" amallari tizimning o'rganish va yangilash jarayonlarida ahamiyatga ega bo'lgan jarayonlardir.
Feedforward (Oldinga yo‘llash): Bu amal tarmoqning ma'lumotni kirishdan chiqishga yo'l bo'yicha o'tkazishidir. Ma'lumotlar har bir qatlama (layer) o'tib, har bir neyronning aktivatsiya funksiyasi orqali kelib chiqadi. Bu jarayon tarmoqdagi har bir qatlamaning har bir neyronida kiritilgan ma'lumotlarni boshqarish uchun ishlatiladi. Tarmoqning o'ng tarafida ko'rsatkich qiymatlar paydo bo'ladi (masalan, sinflar uchun ifodalangan natijalar).
Backpropagation (Orqaga tarqalganlik): Bu amal tarmoqda yuzaga yo'l topgan xatolarni (noto'g'ri natijalarni) ortib chiqishda o'zgaruvchilarni yangilashdir. Tarmoqning beringan chetlangan natijalari va haqiqiy natijalari o'rtasidagi farqni hisoblashda qo'llaniladi. Ushbu xatolarni sinflashda funksiyaning gradyentini (neural tarmoqning qanday o'zgarishi kerakligini aniqlaydigan ko'rsatkich) hisoblashda yordam beradi. Buning natijasida, tarmoqdagi o'zgaruvchilar (vaznlar va tugunlar) yangilanadi, bu esa tarmoqning o'rganishi va natijalarni aniqlash jarayonida muhimdir.
Backpropagation algoritmi qo'llanilgan xatolarni ortib chiqish uchun juda muhimdir va tarmoqdagi har bir neyronning o'zgaruvchilarini yangilash orqali tarmoqning o'rganish jarayonini yaxshilashda qo'llaniladi. U bu jarayonlarda ma'lumotlarni tarmoqda yo'lga solib, xatolarni aniqlab chiqish va o'zgaruvchilarni yangilashda foydalaniladi.
45. Neyron tarmoq orqali sinflashtirish va regressiya masalasini yechish
ChatGPT
Neyron tarmoqlari sinflandirish va regressiya masalalarini yechishda juda mashhur va o'zgaruvchili usullardan biridir. Bu masalalarni yechishda tarmoqning ko'p qatlamli strukturasidan foydalaniladi.
|
| |
