|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 31/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliSinflandirish masalasi:
Maqsad: Ma'lumotlarni bir nechta sinflarga bo'lish.
Javob: Tarmoqning chetlangan natijalari sinflar bo'ylab ishlatiladi.
O'rganish jarayoni: Ma'lumotlar kirish qatlami orqali tarmoqga olib kelinishi, har bir qatlama o'z aktivatsiya funksiyasini (masalan, ReLU yoki Sigmoid) va o'zgaruvchilarni (vaznlar va tugunlar) o'z ichiga oladi, so'ngra bular orqali har bir neyronning chetlangan natijasini hisoblash uchun foydalaniladi. Keyinchalik, yangilash jarayoni (Backpropagation) orqali xatolar ortib chiqariladi va tarmoqdagi o'zgaruvchilar (vaznlar va tugunlar) yangilanadi.
Regressiya masalasi:
Maqsad: Ma'lumotlarni bir qiymatga (masalan, qiymatlar o'lchamini bashorat qilish) moslash.
Javob: Tarmoqning chetlangan natijalari qiymatlarga mos keladi.
O'rganish jarayoni: O'rganish jarayoni sinflandirishdan farq qilmaydi, lekin natijalar regressiya uchun moslashadi. Ma'lumotlar tarmoqga kiritiladi va chetlangan natijalar haqiqiy qiymatlar bilan solishtiriladi. Yangilash jarayoni (Backpropagation) o'rganishni chuqurroq aniqlash uchun foydalaniladi.
Bu masalalarni yechishda ma'lumotlar ustida amallar bajarish, o'zgaruvchili tarmoqlar yaratish, aktivatsiya funksiyalari orqali o'rganish jarayonlarini boshlash va yangilash jarayonlaridan foydalanish juda keng tarqalgan usullardir.
46. Neyron tarmoqni o‘qitish deganda nimani tushunasiz?
ChatGPT
Neyron tarmoqni o'qitish – bu ma'lumotlarni o'rganish jarayoni tarmoqning o'zgaruvchilarini (vaznlar va biaslar) yangilash orqali ma'lumotlarni sinflarga bo'lish yoki aniqlash uchun moslashdir. Bu jarayon modelni ma'lumotlarni o'rganish va maqsadga moslash uchun parametrlarini yangilash va natijalarni aniqlashda yordam beradi.
Tarmoqning o'qitish jarayonida keng ko'lamli ma'lumotlardan foydalaniladi. Ma'lumotlar tarmoqga kiritiladi va tarmoqning chetlangan natijalari (outputlar) aniqlanadi. Keyinchalik, tarmoq beringan natijalardan kelib chiqqan xatolarni (noto'g'ri natijalar) o'rganadi va buning asosida o'zgaruvchilarini (vaznlar va biaslar) yangilab boradi. Bu yangilash jarayonida tarmoq natijalarni haqiqiy natijalar bilan solishtirib, xatolarni (nogironlikni) ortib chiqarib, yangi o'zgaruvchilar orqali yangi natijalarni olishga harakat qiladi.
O'qitish jarayonida quyidagi asosiy qadamlar mavjud:
|
| |
