DeepMindning AlphaFold neyron tarmog'i 2020 yilda oqsillarni yig'ish mexanizmini ochishga muvaffaq bo'ldi. Biolog olimlar bu vazifa bilan 50 yildan ortiq kurash olib borishdi

DeepMindning AlphaFold neyron tarmog'i 2020 yilda oqsillarni yig'ish mexanizmini ochishga muvaffaq bo'ldi. Biolog olimlar bu vazifa bilan 50 yildan ortiq kurash olib borishdi.

Mashinali o'rganish modeli

• masalan, chuqur neyron tarmog'i, muammoli shartni kirish sifatida qabul qiladigan va o'zboshimchalik bilan javob beradigan "qora quti" printsipi asosida ishlaydi. Masalan, ikkinchi tilda matn. Qora qutida kirish signali qanday qayta ishlanishiga ta'sir qiluvchi qo'shimcha parametrlar mavjud. Neyron tarmog'ini o'qitish jarayoni parametr qiymatlarini topishdan iborat bo'lib, u to'g'riga iloji boricha yaqinroq javob beradi. Parametrlarni kerak bo'lganda moslashtirsak, neyron tarmoq bir xil turdagi boshqa muammolarni to'g'ri hal qila oladi (hatto ularga javobni bilmagan bo'lsa ham).

Muammolarni hal qilish uchun neyron tarmoqlarga quyidagilar kerak:

Ma'lumotlar yillar davomida to'plangan va barcha IT -korporatsiyalarda mavjud bo'lgan katta massivlarga birlashtirilgan. To'plamga misol sifatida captcha - mashinalar bilan barcha fotosuratlarni tanlashingizni so'raydi va to'g'ri javoblarni eslab qoladi;

• Belgilar - bu xususiyatlar yoki xususiyatlar. O'quv jarayonida mashina bunga e'tibor berishi kerak. Masalan, aktsiyaning narxi, hayvonning tasviri, so'zlarning chastotasi yoki insonning jinsi. Belgilar qanchalik kam bo'lsa va ular qanchalik aniq belgilansa va rasmiylashtirilsa, o'rganish shunchalik oson bo'ladi. Biroq, murakkab vazifalar uchun, zamonaviy modellar kirishlarning chiqishga qanday aylanishini aniqlaydigan o'n millionlab parametrlarni hisobga olishi kerak;
• Algoritm - bu muammoni hal qilish usuli. Bitta vazifa uchun ular ko'p bo'lishi mumkin va eng to'g'ri va samarali birini tanlash muhim.

Mashinali o'rganishning asosiy turlari

Klassik o’rganish

• Bu 1950-yillardagi kompyuterlarning bevosita avlodlari bo'lgan eng oddiy algoritmlar. Ular dastlab hisob-kitoblarda naqshlarni topish va ob'ektlarning traektoriyasini hisoblash kabi rasmiy muammolarni hal qildilar. Bugungi kunda klassik ta'limga asoslangan algoritmlar eng keng tarqalgan. Aynan ular ko'plab platformalarda tavsiyalar blokini tashkil qiladi.