Chuqur mashinali o'qitish(Deep Machine Learing) va neyron tarmoqlar

[114] 
Chuqur mashinali o'qitish(Deep Machine Learing) va neyron tarmoqlar(Neural 
Networks) 
G`ulomov Sherzod Rajaboyevich
1
Nishanov Fazliddin Norjigit o`g`li
2
1
Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texologiyalari 
Universiteti, PhD 
2
Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texologiyalari 
Universiteti magistranti 
Tel: 99 026-28-25 
e-mail: fazliddinnishanov9422@gmail.com 
Annotatsiya: 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. Neyron 
tarmog'i mashinani o'rganishni amalga oshirish yoki aqlli mashinalarni loyihalash uchun 
ishlatiladi. Ushbu maqolada mashinani o'rganishning barcha paradigmasi va chuqur 
mashinani o'rganishning dastur sohasi va ilovalar bilan har xil turdagi neyron 
tarmoqlariga qisqacha kirish muhokama qilinadi. 
Kalit so`zlar: Deep learning, Machine Learning,Generative Learning, Supervised 
Learning, active Learing, Unsupervised learning, Semi-Supervised Learning, Artificial 
Neural Network 
O'rganish - bu hodisalarni oqibatlar bilan bog'lash jarayoni. Shunday qilib, asosan 
o'rganish sabab va ta'sir tamoyilini asoslash usulidir. Aqlli mashinani loyihalash fani 
mashinani o'rganish deb ataladi va bunday aqlli mashinani loyihalash uchun 
ishlatiladigan vosita neyron tarmoqlardir. Neyron tarmog'i berilgan kirish uchun kerakli 
natijani beruvchi qora quti sifatida ko'rib chiqilishi mumkin. Bunga trening deb 
ataladigan jarayon orqali erishiladi. Sayoz tuzilgan oʻrganish arxitekturasidan 
foydalangan holda koʻrib chiqiladigan koʻpgina anʼanaviy oʻrganish usullaridan farqli 
oʻlaroq, chuqur oʻrganish tasniflash uchun chuqur arxitekturadagi ierarxik tasvirlarni 

[115] 
avtomatik ravishda oʻrganish uchun boshqariladigan va/yoki nazoratsiz strategiyalardan 
foydalanadigan mashinani oʻrganish usullarini nazarda tutadi. Inson miyasining tabiiy 
signallarni qayta ishlash mexanizmlari bo'yicha biologik kuzatishlardan ilhomlangan 
chuqur o'rganish so'nggi yillarda nutqni aniqlash, hamkorlikda filtrlash kabi ko'plab 
tadqiqot sohalarida eng zamonaviy ishlashi tufayli akademik hamjamiyatning katta 
e'tiborini tortdi. va kompyuter ko'rish. Kundalik ravishda katta hajmdagi ma'lumotlarni 
to'playdigan va tahlil qiladigan Google, Apple va Facebook kabi kompaniyalar chuqur 
o'rganish bilan bog'liq loyihalarni faol ravishda olg'a surmoqda. Google Google tarjimoni 
uchun Internetdan olingan betartib ma'lumotlarning katta bo'laklariga chuqur o'rganish 
algoritmlarini qo'llaydi.