|
Mening mutaxassisligim sun'iy intellekt va til
|
| Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 17,72 Kb. | | #231297 |
Bog'liq Mutaxassislik
Mavzu: “Mening mutaxassisligim - sun'iy intellekt va til ” bo'yicha ilmiy maqola.
Kirish
Sun'iy intellekt (AI) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) bugungi kunda axborot texnologiyalari rivojlanishining asosiy yo'nalishlari hisoblanadi. Mashinani o'rganish usullarining katta oilasining bir qismi bo'lgan chuqur o'rganish matn tahlili, nutqni tushunish va kontent yaratish bilan bog'liq muammolarni hal qilishda muhim yutuqlarni ta'minlab, OLE sohasida salohiyatni namoyish etmoqda.
Nazariy qism
Ushbu maqolada biz chuqur o'rganishning asosiy tamoyillarini ko'rib chiqamiz, masalan, chuqur o'rganish neyron tarmoqlari (DNN), takroriy neyron tarmoqlari (RNN), konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va transformatorlar. Shuningdek, biz ushbu usullarning matnni tasniflash, ma'lumot olish, hissiyotlarni tahlil qilish va mashina tarjimasi kabi OLE vazifalarida qo'llanilishini tahlil qilamiz. Ushbu sohada klassik va so'nggi tadqiqotlar muhokama qilinadi. Chuqur o'rganish - bu turli darajadagi mavhumlik darajasidagi ma'lumotlardan tasvirlar yoki xususiyatlarni avtomatik ravishda ajratib oladigan modellarni o'rganish va qurishga intiladigan mashinani o'rganishning bir tarmog'i. Chuqur o'rganishning asosiy tamoyillariga quyidagilar kiradi:
Neyron tarmoqlardan foydalanish : chuqur o'rganishning asosiy tamoyillaridan biri neyron tarmoqlardan foydalanishdir. Neyron tarmoqlar - bu ko'plab bog'langan neyronlardan tashkil topgan kompyuter modellari bo'lib, ularning har biri ma'lumot oladi, ba'zi hisob-kitoblarni amalga oshiradi va natijani tarmoqdagi keyingi neyronga uzatadi.
Ierarxik ko'rinishlar : Chuqur o'rganishda modellar ma'lumotlarning ierarxik ko'rinishlarini yaratadi, undan yuqoriroq ishlov berish darajasida undan mavhum va murakkab xususiyatlarni ajratib oladi. Pastroq darajalarda model tasvirlardagi qirralar va burchaklar kabi oddiy xususiyatlarni, yuqoriroq darajalarda esa yuzlar yoki narsalar kabi murakkabroq tushunchalarni ajratib olishi mumkin.
Katta hajmdagi ma'lumotlar bo'yicha trening : Chuqur modellar odatda yuqori samaradorlikka erishish uchun katta hajmdagi o'quv ma'lumotlarini talab qiladi. Katta ma'lumotlar to'plamlari modelga ko'proq umumiy naqshlarni o'rganishga imkon beradi va aniq misollarda haddan tashqari moslashishdan saqlaydi.
Orqaga tarqalish : Chuqur neyron tarmoqlar ko'pincha orqaga tarqalish algoritmi yordamida o'qitiladi. Ushbu algoritm modelga o'z vaznlari va parametrlarini bashorat va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi farq asosida sozlash imkonini beradi va shu bilan bashorat qilish xatosini minimallashtiradi.
Faollashtirish funktsiyalaridan foydalanish : Chuqur o'rganishda faollashtirish funktsiyalari asosiy rol o'ynaydi, chunki ular modeldagi chiziqli bo'lmaganlikni aniqlaydi. Gradientlarni chiziqli bo'lmagan funktsiyalar orqali targ'ib qilish modelga ma'lumotlardagi murakkabroq naqshlarni o'rganish imkonini beradi.
Muntazamlashtirish va optimallashtirish : O'qishni tashlab ketish kabi tartibga solish usullari, shuningdek, stokastik gradient tushishi va uning o'zgarishlari (masalan, Adam, RMSProp) kabi turli xil optimallashtirish usullari chuqur o'rganish modellarining haddan tashqari moslashishini oldini olish va umumlashtirish qobiliyatini yaxshilash uchun ishlatiladi.
Metodologiya
Tadqiqotimizni o'tkazish uchun biz ingliz tilidagi matnlarning ma'lumotlar to'plamidan foydalandik, jumladan, yangiliklar maqolalari, foydalanuvchi sharhlari, tvitlar va boshqalar. Biz turli xil ONL vazifalarini bajarish uchun turli xil chuqur neyron tarmoq arxitekturalarini qo'lladik. Modellar TensorFlow va PyTorch kabi chuqur o'rganish tizimlaridan foydalangan holda GPU-larda o'qitildi.
Empirik qism
Tajribalar davomida biz matnlarni mavzularga ajratish uchun bir nechta konvolyutsion neyron tarmoq modellarini o'rgatdi va test to'plamida 90% dan ortiq tasniflash aniqligiga erishdik. Shuningdek, biz takroriy neyron tarmoqlarni matn yaratish vazifasida sinab ko'rdik va eng yaxshi mavjud usullar bilan taqqoslanadigan natijalarga erishdik. Mashina tarjimasi vazifasi uchun biz transformatorlardan foydalandik va klassik usullarga nisbatan tarjima sifatini sezilarli darajada yaxshilashga erishdik.
Munozara
Bizning munozarada biz olingan natijalarni tahlil qilamiz va chuqur o'rganish va OLE sohasidagi boshqa tadqiqotlar bilan taqqoslaymiz. Biz yondashuvimizning cheklovlari, potentsial qiyinchiliklar va kelajakdagi tadqiqotlar uchun mumkin bo'lgan yo'nalishlarni muhokama qilamiz.
Xulosa
Tadqiqotlarimiz natijasida biz tabiiy tilni qayta ishlash vazifalarida chuqur o'rganish samaradorligini ko'rsatdik. Ushbu sohadagi kelajakdagi tadqiqotlar turli neyron tarmoqlar arxitekturalarini chuqurroq tahlil qilish, o'qitish parametrlarini optimallashtirish va chuqur o'rganishni boshqa tillar va matn ma'lumotlari turlariga qo'llashni kengaytirishni o'z ichiga olishi mumkin.
|
| |
