|
Mavzu: cnn chuqur o‘qitish algoritmlari imkoniyatlari Reja: I. Kirish. Zamanaviy dunyoda cnn chuqur o‘qitish algoritmlari qo’llanishi II. Asosiy qism
|
| Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 21,45 Kb. | | #235230 |
Bog'liq CNN chuqur o‘qitish algoritmlari imkoniyatlarinazarbek
MAVZU: CNN chuqur o‘qitish algoritmlari imkoniyatlari
Reja:
I.KIRISH.Zamanaviy dunyoda CNN chuqur o‘qitish algoritmlari qo’llanishi
II.ASOSIY QISM:
Svertkali neyron tarmoqlari .CNN
Inshoga reja tuzish. Reja turlari.
Inshoning baholanish tartibi.
III.XULOSA. CNN chuqur o‘qitish algoritmlari imkoniyatlarining inson hayotidagi o’rni
KIRISH
Sun'iy neyron tarmoqlar biologiyaviy neyron tarmoqlari strukturasi va faoliyati asosida ilhomlangan hisoblash modellari, uzluksiz bog'liq bo'lgan nuqtalar tuzilishi va ma'lumotlarni ishlovchi, ko'rinish tanish, mashina o'rganish va ma'lumotlarni tahlil qilish kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.
SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar toʻplamiga asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin modellashtiradi. Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta ishlaydi va unga ulangan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy raqam boʻlib, har bir neyroNTing chiqishi uning kirishlari yigʻindisining chiziqli boʻlmagan funksiyasi bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish davom etayotganda sozlanadigan vaznga ega. Neyronlar shunday chegaraga ega boʻlishi mumkinki, signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol, qatlamlarni bir necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi.
Jahonda biometrik texnologiyalarga asoslangan intellektual tizimlarini ishlab chiqishga alohida e'tibor qaratilmoqda. Ushbu yoʻnalishda biometrik autentifikasiyalash usul va algoritmlarini ishlab chiqish, takomillashtirish hamda amalga oshirish dolzarb masalalardan biri boʻlib qolmoqda. Hozirgi kunda dunyoning rivojlangan mamlakatlarida biometrik ma'lumotlarga ishlov berish, tahlil qilish, identifikasiyalash, autentifikasiyalash va verifikasiyalash yoʻnalishlarining nazariy va amaliy masalalarini echishga katta e'tibor qaratilmoqda.
Jahonda biometrik autentifikasiyalashning statistik va dinamik usul va algoritmlarini takomillashtirish, ishlab chiqish hamda texnik qurilmalarini yaratishga yoʻnaltirilgan keng qamrovli ilmiy tadqiqot ishlari olib borilmoqda. Jumladan, identifikasiyalash va autentifikasiyalash yoʻnalishida TouchLock, BIO-key, eyeLock, IRIDIDe, NEC, ODIN va Softprom kabi yirik kompaniya va korporasiyalar etakchilar hisoblanadi va ular sun'iy intellekt texnologiyalari asosida biometrik ma'lumotlarga ishlov berish, tanib olish sifati va tezligini oshirish, shuningdek hujumlardan himoyalanishning samarali vositalarini ishlab chiqish, takomillashtirish, ayniqsa, jonlilikni aniqlash model, usul va algoritmlarini ishlab chiqish, optimallashtirish hamda autentifikasiyalashni ishonchli avtomatlashtirilgan tizimlari va qurilmalarini yaratishga katta e'tibor qaratishmoqda.
Neyron tarmoqlar misollarni qayta ishlash orqali oʻrganadi ularning har biri maʼlum „kirish“ va „natija“ ni oʻz ichiga oladi va ular oʻrtasida ehtimollik bilan oʻlchangan assotsiatsiyalarni hosil qiladi, ular tarmoqning oʻzida saqlanadigan maʼlumotlar tuzilmasida saqlanadi. Berilgan misol boʻyicha neyron tarmoqni oʻrgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (koʻpincha bashorat) va maqsadli chiqishi oʻrtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Keyin tarmoq oʻz vaznli assotsiatsiyalarini oʻrganish qoidasiga koʻra va ushbu xato qiymatidan foydalanib sozlaydi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan soʻng, mashgʻulot muayyan mezonlar asosida toʻxtatilishi mumkin.
Bunday tizimlar misollarni koʻrib chiqish orqali topshiriqlarni bajarishni „oʻrganadi“, odatda vazifaga xos qoidalar bilan dasturlashtirilmaydi. Masalan, tasvirni aniqlashda ular „mushuk“ yoki „mushuk yoʻq“ deb qoʻlda yorliqlangan misol tasvirlarni tahlil qilish va boshqa tasvirlardagi mushuklarni aniqlash uchun natijalardan foydalanish orqali mushuklar bor tasvirlarni aniqlashni oʻrganishi mumkin.
"Kompyuter tarmoqlarini sun’iy intellekt orqali nazorat qilish" maqolasida
sun’iy intellektdan foydalangan holda kompyuter tarmoqlarini nazorat qilishning
afzalliklari muhokama qilinadi. Ta’kidlash joizki, kompyuter tarmoqlarini nazorat
qilishning an’anaviy usullari, masalan, inson aralashuvi va qoidalarga asoslangan
tizimlar, zamonaviy kompyuter tarmoqlarining murakkab va dinamik tabiati tufayli
tobora ko‘proq etarli emas bo‘lib bormoqda. O‘z navbatida, bu esa kuchli aniqlik,
tezkorlik va mustahkam qoidalarga rioya qiladigan sun’iy intellektlar tomonidan
zamonaviy kompyuter tarmoqlarini nazorat qilishga zamin yaratib bermoqda.
Kompyuter tarmoqlari kundalik hayotimizning ajralmas qismiga aylanib, butun
dunyo bo‘ylab jismoniy shaxslar va korxonalarni bog'laydi. Smartfonlar va
noutbuklardan tortib aqlli uylar va shaharlargacha ishonchli va samarali tarmoq
ulanishiga bo‘lgan talab keskin o‘sishda davom etmoqda. Kompyuter tarmoqlariga
tobora ortib borayotgan ishonch bilan ularni samarali nazorat qilishda katta
mas’uliyat yuklanadi. Biroq, tarmoq hajmining tez o‘sishi, qurilmalarning xilmaxilligi va doimo rivojlanib borayotgan texnologiyalar kabi turli omillar tufayli ushbu murakkab tarmoqlarni nazorat qilish juda qiyin vazifaga aylanib bormoqda. Shubhasiz, an’anaviy yondashuvda kompyuter tarmoqlari nazorat qilishi nomurakkab operatsiyalarni amalga oshirish uchun inson aralashuvi va qo‘lda konfiguratsiyalashga tayangan. Tan olish kerakki, kompyuter tarmoqlarining hajmi va murakkabligi ortib borishi bilan bu an’anaviy yondashuv samarasiz va xatolarga moyil bo‘lib qoldi[ Haqiqatdan ham kompyuter tarmoqlari nazoratchilari bir nechta qurilmalarni nazorat qilish, xavfsizlikni ta'minlash va monitoring qilishda turli xil muammolarni bartaraf etish kabi katta vazifalarga duch kelishi mumkin. Bu esa kompyuter tarmoqlarini nazorat qilish jarayonlarini avtomatlashtirish va ularni samaraliroq qilish imkonini beruvchi aqlli yechimlarga talab ortib borishiga olib keldi. Shu o‘rinda, sun’iy intellekt bizga yordamga keladi. Manbalarga ko‘ra, sun’iy intellekt - bu elektron mashinalarga odatda inson aql-zakovatidan ham yuksak amallarni bajarishga imkoniyat yaratadigan, qolaversa boshqa murakkab asosida bajarish talab qilinadigan vazifalarni bajarishga imkon beruvchi turli xil texnika va algoritmlarni o‘z ichiga olgan keng atama Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash, undan qayta o‘rganish va qarorlar qabul qilish qobiliyati bilan sun’iy intellekt kompyuter tarmoqlarini nazorat qilish usulini o‘zgartirish ijobiy tomonga o‘zgartirish imkoniyatiga ega. Haqiqatdan ham so‘nggi yillarda sun’iy intellekt sezilarli yutuqlarga erishgan asosiy yo‘nalishlardan biri tarmoqlar nazorati sohasidir. Sun’iy intellekt tarmoqni nazorat qilish vazifalarini avtomatlashtirish, tarmoq unumdorligini oshirish va xavfsizlikni oshirishda istiqbolli natijalarni ko‘rsatdi. Sun’iy intellect texnologiyalaridan foydalangan holda, kompyuter tarmoq moderatorlari o‘z vaqtlarini oddiy vazifalardan ozod qilishlari va tarmoq nazorat qilishining yanada muhim va strategik jihatlariga e’tibor qaratishlari mumkin. Sun’iy intellekt evolyutsiyasi turli sohalarda, jumladan, kompyuter tarmoqlarini nazorat qilishda samarali usul sifatida ko‘rilayotganligi, quvonarli holat albatta. “Sun’iy intellekt yordamida kompyuter tarmoqlarini nazorat qilish” sarlavhali maqolada adabiyotlar tahlili tarmoqni nazorat qilishni yaxshilash uchun sun’iy intellekt usullaridan foydalanishga qiziqish ortib borayotganini ko‘rsatadi. Bunga misol sifatida qator olim va yozuvchilarning ushbu sohada olib borayotgan izlanishlarini keltirish mumkin.
Birinchidan, ayrim mualliflar mashinani o‘rganish algoritmlari tarmoqni nazorat
qilishda asosiy vosita sifatida ilgari surishadi. LeKun, Bengio va Xinton kabi
mualliflar kompyuterlarga maʼlumotlardan oʻrganish va mustaqil ravishda aqlli
qarorlar qabul qilish imkonini beruvchi mashinani oʻrganishning bir qismi boʻlgan
chuqur oʻrganishni rivojlantirishga katta hissa qoʻshgan[3]. Konvolyutsion neyron
tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN) kabi chuqur o‘rganish
modellari tarmoq trafigini tahlil qilish va tarmoq xatti-harakatlarini bashorat qilishda ajoyib imkoniyatlarni namoyish etadi. Ikkinchidan, Sutton va Barto kabi mualliflar tomonidan qo‘llab-quvvatlanadigan sun’iy intelekt texnologiyalarini kompyuter tarmoqlarini nazorat qilish uchun istiqbolli yondashuvni taklif qiladi.Ushbu dinamik uslub tarmoq kontrollerlariga tarmoq muhiti bilan o‘zaro aloqada bo‘lish orqali optimal strategiyalarni o‘rganishga imkon beradi va shu bilan o‘zgaruvchan tarmoq sharoitlariga moslashadi va vaqt o‘tishi bilan ish faoliyatini optimallashtiradi.
Uchinchidan, Boyd va Vandenberge tomonidan aniqlangan optimallashtirish
usullari tarmoq resurslarini taqsimlash va marshrutni optimallashtirishda hal qiluvchi rol o‘ynaydi. Matematikformulalar va algoritmik ramkalar orqali optimallashtirish usullari tarmoq resurslaridan samarali foydalanishga yordam beradi, bu esa sun’iy intellekt orqali sekinlashib qolishni kamaytiradi va tarmoqning umumiy ish faoliyatini yaxshilaydi. Sun’iy intellektning tarmoqni nazorat qilish tizimlariga integratsiyalashuvi tizimli metodologiyani talab qiladi. Kephart va Chess kabi mualliflar ma’lumotlarni to‘plash, oldindan qayta ishlash, model tanlash, o‘qitish va joylashtirishni o‘z ichiga olgan yaxlit yondashuv tarafdori. Bundan tashqari, masshtablilik, mustahkamlik va xavfsizlikka oid fikrlar sunʼiy intellektga asoslangan tarmoq nazorat qilishi yechimlarini muvaffaqiyatli amalga oshirish uchun muhim ahamiyatga ega.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Mavzu: cnn chuqur o‘qitish algoritmlari imkoniyatlari Reja: I. Kirish. Zamanaviy dunyoda cnn chuqur o‘qitish algoritmlari qo’llanishi II. Asosiy qism
|
