|
Konvolyutsion neyron tarmoqlarning kelajagi
|
| bet | 5/6 | | Sana | 06.01.2024 | | Hajmi | 0,64 Mb. | | #131006 |
Bog'liq 02 Davron Ganiev M1 22 Convolutional neural network2.6. Konvolyutsion neyron tarmoqlarning kelajagi
Rivojlanishning birinchi yo'nalishi - tasvirlarda ob'ektni aniqlash sifatini oshirish. Shu maqsadda yangi ta'lim usullari o'rganilmoqda, shuningdek, murakkab va chuqur tarmoq arxitekturalari ishlab chiqilmoqda.
Ehtimol, konvolyutsion neyron tarmoqlari robototexnika va avtonom transport vositalarida qo'llanilishi mumkin. Qaerda ular olingan ma'lumotlar asosida ob'ektni tanib olish va qaror qabul qilishda jiddiy rol o'ynaydi. Ular, shuningdek, ilmiy tadqiqotlarda, jumladan, kosmik tadqiqotlarda foydali vosita bo'lishi mumkin, bu erda ular tasvirni tahlil qilish va ma'lumotlarni qayta ishlashda yordam berishi mumkin.
Konvolyutsion neyron tarmoqlar tibbiyotda ham potentsialga ega, masalan, tibbiy tasvirlar tasvirlarini tahlil qilish va kasalliklarga tashxis qo'yish. Shuningdek, ular sun'iy intellektni o'qitish va rivojlantirish sohasida qo'llanilishi mumkin.
III. XULOSA
Xulosa qilib shuni ta'kidlash mumkinki, konvolyutsion neyron tarmoqlar ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash sohasida foydali vositadir. Ular biologiya va tibbiyotda tasvirni qayta ishlash, nutqni aniqlash, videoni qayta ishlash va ma'lumotlarni tahlil qilish kabi vazifalarni hal qilishga qodir.
Konvolyutsion neyron tarmoqlarning afzalliklari ularning avtomatik o'rganish qobiliyati va natijalarning aniqligidir. Biroq, ba'zi cheklovlar ham mavjud. Masalan, mashg'ulotlar uchun katta hajmdagi ma'lumotlarga bo'lgan ehtiyoj va natijalarni sharhlash qiyinligi.
Kelajakda biz hissiyotlar va hissiyotlarni tan olish, avtomatik tasniflash va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun aniq tizimlarni yaratish kabi sohalarda konvolyutsion neyron tarmoqlarning rivojlanishini kutishimiz mumkin. Bundan tashqari, kichikroq hajmdagi ma'lumotlarni o'rganishga qodir tarmoqlarni rivojlantirish.
Shunday qilib, konvolyutsion neyron tarmoqlar barcha turdagi muammolarni hal qilish imkoniyatiga ega va kelajakda rivojlanishda davom etadi. Ushbu texnologiyani o'rganish neyron tarmoqlar va ma'lumotlarni tahlil qilish bilan qiziquvchilar uchun talab qilinadigan narsa.
|
| |
