|
Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish
|
| bet | 3/4 | | Sana | 23.05.2024 | | Hajmi | 0,8 Mb. | | #251469 |
Bog'liq Falajlik sabablariMashinani o'rganish va chuqur o'rganish.
Mashinani o'rganishning an'anaviy usullari dasturiy ta'minotning to'g'ri ishlashi uchun inson ma'lumotlarini talab qiladi. Ma'lumot olimi dasturiy ta'minot tahlil qilishi kerak bo'lgan tegishli funktsiyalar to'plamini qo'lda belgilaydi. Ushbu cheklov dasturiy ta'minotni yaratish va boshqarishni zerikarli va mehnat talab qiladigan jarayonga aylantiradi.
Boshqa tomondan, chuqur o'rganishda ma'lumot olimi dasturiy ta'minotga faqat xom ma'lumotlarni taqdim etadi. Chuqur o'rganish tarmog'i o'z-o'zidan xususiyatlarni ajratib oladi va mustaqil ravishda o'rganadi. U tuzilmagan ma'lumotlar to'plamini (masalan, matnli hujjatlar) tahlil qilishi, ma'lumotlar atributlariga ustuvorlik berishi va murakkabroq muammolarni hal qilishi mumkin.
Masalan, uy hayvonlari tasvirini to'g'ri aniqlash uchun mashinani o'rganish algoritmlari bilan dasturiy ta'minotni o'rgatishda siz quyidagi amallarni bajarishingiz kerak bo'ladi:
Minglab uy hayvonlari tasvirlarini toping va qo'lda belgilang: mushuklar, itlar, otlar, hamsterlar, to'tiqushlar.
Mashinani o'rganish dasturiga tasvirni yo'q qilish orqali aniqlashi uchun qaysi xususiyatlarni izlash kerakligini ayting. Misol uchun, u oyoqlarning sonini sanab, keyin ko'zlar, quloqlar, quyruq, mo'yna rangi va boshqalarning shaklini tekshirishi mumkin.
Dasturiy ta'minotning aniqligini oshirish uchun etiketli ma'lumotlar to'plamini qo'lda baholang va o'zgartiring. Misol uchun, agar sizning mashg'ulot to'plamingizda qora mushuklarning juda ko'p tasvirlari bo'lsa, dasturiy ta'minot qora mushukni to'g'ri aniqlaydi, lekin oq emas.
Chuqur o'rganish bilan neyron tarmoqlar barcha tasvirlarni qayta ishlaydi va avtomatik ravishda birinchi navbatda oyoqlar soni va tumshug'ining shaklini tahlil qilish kerakligini aniqlaydi va shundan keyingina tasvirdagi hayvonni to'g'ri aniqlash uchun dumlarga qarang.
Nazorat ostida o'rganish.
Nazorat ostidagi o'rganishda ma'lumotlar olimlari sun'iy neyron tarmoqlarni oldindan to'g'ri javob beradigan etiketli ma'lumotlar to'plami bilan ta'minlaydilar. Misol uchun, chuqur o'rganish tarmog'i yuzni tanib olish har bir tasvirni tavsiflovchi etnik kelib chiqishi, mamlakati yoki hissiyotlari bilan bog'liq bo'lgan yuz minglab inson yuzlarining tasvirlarini qayta ishlaydi.
Neyron tarmoq asta-sekin ushbu ma'lumotlar to'plamidan bilimlarni to'playdi, ular oldindan to'g'ri javob beradi. O'qitilgandan so'ng, tarmoq ilgari hech qachon qayta ishlanmagan yangi inson yuzi tasvirining etnik kelib chiqishi yoki his-tuyg'ulari haqida taxminlar qila boshlaydi.
|
| |
