|
Omonov Abbosxon 612-20 guruh Machine Learning. Supervised learning. Unsupervised Learning
|
| bet | 6/6 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 21,66 Kb. | | #230772 |
Bog'liq Omonov Abbosxon 612 50 taTЕST SAVОLLARI, Muhammad-al xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari u-hozir.org, Ma\'ruza 8, Новая заметка, Alyuminiy, Chizma geometriya SH.M., 1. Kompyuter arxitekturasi bu (1), export-to-pdf, Elektr qarshilik termometrlar yordamida haroratni, ----------------------- (1), 5 puzzles, Referat mavzu Кompyuter grafikasi va animasiya-fayllar.org, Mavzu. Kompyuter grafikasi va uning turlari reja, Mustaqil ish mavzu Tarmoqlanuvchi jarayonlarni tashkil(Algoritm, DARS KUZATISH VA TAHLIL QILISHChatbotlar va Siri: Kompyuter tizimlarining foydalanuvchilar bilan suhbatlashishini tashkil etish. Bu, chatbotlar va shaxsiy yordamchi agentlar sifatida ko'rinadi.
Mundarija kengaytirish: Kompyuterlarga boshqa mavzular, tilda ma'lumotlarni tushuntirishni o'rgatish. Bu, turli sohalar bo'yicha yaxshi o'rganish va ma'lumotlarni yaxshi tahlil qilishni o'rgatishni o'z ichiga oladi.
NLP hozirgi kunda turli sohalar uchun juda keng qo'llanilmoqda, masalan, marketing, tibbiyot, talqin, ma'lumotlar tahlili va boshqalar. Bu so'zlashuv, so'zlar orqali kompyuter tizimlari bilan oddiy va samarali muloqotlar o'tkazishda yirik ahamiyatga ega.
Transfer learning.
Transfer learning (o'tkazish o'qitish) koncepsiyasi, bir qismining o'rganilgan algoritmlarining vaqtinchalikning iloji bo'yicha o'sishiga va boshqa vazifalarni bajarish uchun boshqa vazifalarni o'rganish uchun o'rganilgan modeldan foydalanilishiga asoslangan. Bu, boshqa so'zlar bilan aytganda, bir sohasining o'rganilgan algoritmlarini boshqa sohalarda yaxshilash uchun amalga oshiriladi.
Transfer learning asosan ikki qismdan iborat bo'lib, ulardan biri "pre-training" (oldindan ta'lim berish), ikkinchisi esa "fine-tuning" (feen-tanlayin) bo'lib, ularni quyidagicha tavsiflash mumkin:
Oldindan ta'lim berish (Pre-training): Boshqa, katta ma'lumotlar bazasidan o'rganilgan modelni birinchi bosqichda bir umumiy ma'lumotlarni o'rganish uchun o'qitadi. Masalan, rasmli tanishuv (image recognition) uchun o'rganilgan modelni oldindan ta'lim bermish bo'lsa, u umumiy rasmli ma'lumotlarni tushunish uchun yaxshi o'rganilgan bo'ladi.
Feen-tanlayin (Fine-tuning): So'nggi qadam esa tanlangan vazifalarni bajarish uchun o'rganilgan modelni iloji bo'yicha feen-tanlayin qilishdir. Bunda model, muvaffaqiyatli oldindan ta'lim berilganligi sababli, yangi vazifalarni bajarishda yaxshi natijalarni olishga yordam beradi. Misol uchun, oldindan ta'lim beringan modelni meditsina, ta'lim, yoki boshqa sohalarda boshqa vazifalarni bajarish uchun qo'llash mumkin.
Transfer learning, katta ma'lumotlar bazalarini o'rganish uchun ko'p vaqt va resurslardan tejribaga ega bo'lgan modellarni qo'llashni mumkin qiladi. Bu usul, kichik ma'lumotlar bilan amalga oshirilgan modellarni boshqa vazifalarni bajarishda ham muvaffaqiyatli ishlashiga imkon beradi.
Top of Form
|
| |
