|
Sinov va optimallashtirish
|
| bet | 178/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20248. Sinov va optimallashtirish:
Modelning to‘g’ri ishlashini tekshirish uchun dasturni sinab ko‘ring.
Fikr-mulohazalar va test natijalari asosida ilova va modelni optimallashtirish.
Veb-loyihalarda neyron tarmoqlardan foydalanish veb-ishlab chiqish, chuqur o‘rganish va ma’lumotlar muhandisligi ko‘nikmalarining kombinatsiyasini talab qiladi. Ushbu yondashuv veb-ilovalarning funksionalligini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin, bu ularga ma’lumotlarga asoslangan holda moslashish va o‘rganish imkoniyatini beradi.
Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish tasvirni aniqlashdan tortib ma’lumotlarga asoslangan bashoratlargacha bo‘lgan turli xil ilovalarni yaratish uchun ajoyib imkoniyatlar dunyosini taqdim etadi. Bu erda umumiy ko‘rinish va qanday qadamlar qo‘yish kerak:
1. Neyron tarmoq asoslari:
Neyronlar va qatlamlar: neyron tarmoqlari qatlamlarga birlashtirilgan neyronlardan iborat. Har bir neyron og’irlik va faollashtirish funktsiyasiga ega.
Faollashtirish funktsiyalari: neyronning faollashuvini aniqlang. Misollar: ReLU, Sigmoid, Tanh.
Trening: neyron tarmoqlari o‘z og’irliklarini ma’lum bir vazifani bajarish uchun moslashtiradigan jarayon.
2. Chuqur o‘qitish ramkasini tanlash:
TensorFlow va Keras: TensorFlow - bu Google-ning mashinali o‘qitish kutubxonasi. Keras-tensorflow ustiga qurilgan yuqori darajadagi API, bu neyron tarmoqlarni yaratishni osonlashtiradi.
PyTorch: moslashuvchan va modellar bilan tajriba o‘tkazish qulayligi bilan ajralib turadi.
3. Veb-ramka integratsiyasi:
Flask yoki Django: Flask engil, kichik loyihalar uchun javob beradi. Django-bu ORM, boshqaruv paneli va boshqalarni o‘z ichiga olgan to‘liq veb-ramka.
FastAPI: avtomatik hujjatlarni qo‘llab-quvvatlaydigan veb-API yaratish uchun tezkor va zamonaviy ramka.
4. Veb-loyihalardan foydalanish misollari:
Tasvirni aniqlash: tasvirni yuklaydigan, uni oldindan o‘qitilgan neyron tarmoq orqali uzatadigan va natijani qaytaradigan dastur yaratish.
Ma’lumotlarga asoslangan bashorat: kirishni qabul qiladigan, uni model orqali uzatadigan va bashorat qilingan natijani ko‘rsatadigan veb-dastur.
|
| |
