|
Tekshirdi: Ochilov M. Gruh: 713-21
|
| bet | 1/5 | | Sana | 27.07.2024 | | Hajmi | 0,69 Mb. | | #268792 |
Bog'liq independes
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
“KIBERXAVFSIZLIK” FAKULTETI
“Mashinali oqitish kirish” fanidan tayyorlagan
Mustaqil ishi
Topshirdi: Madatov I.
Tekshirdi: Ochilov M.
Gruh: 713-21
TOSHKENT - 2023
Chuqur o‘qtish usullari(Deep Learning)
Reja:
I Kirish.
II Asosiy qism.
Deep Learning nima.
Deep Learning qo’llash.
Deep Learning metodlari.
Deep Learning qiyinchiliklari.
III Xulosa.
Bugungi ilg‘or texnologiyalar rivojlangan davrda sun’iy intelekt va uning unsurlari deyarli hayotning barcha jabhalariga tadbiq etilmoqda. Jumladan, oddiy uy ro‘zg‘orida ishlatiladigan zamonaviy quilmalar televizorlar, sovutgichlar, kir yuvish mashinalari, pechlar, xavfsizlik tizimlari va aqilli uy qurilmalari shular jumlasidandir. Shuning uchun qadim zamonlardan buyon odamlar o‘zlarining fikrlashlarini qanday ishlashini tushuntirishga harakat qilishgan. Bu borada ko‘plab neyrologlar, neyroanatomistlar va olimlar miyaning qanday ishlashini o‘rganish bo‘yicha keng izlanishlar olib borichgan va sezilarli yutuqlarga erishganlar. Inson asab tizimining tuzilishi va funksiyalarini o‘rganib, ular miyaning “o‘tkazuvchanligi” haqida ko‘p ma’lumotlarga ega bo‘ldilar, lekin uning ishlashi haqida juda kam ma’lumot aniqlangan.
Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, miya hayratlanarli darajada murakkab bo‘lib, har biri yuzlab yoki minglab boshqa neyronlar bilan bog‘langan milliardlab neyronlar tizimi insoniyat tomonidan yaratilgan super kompyuterlar beradigan eng katta natijalar ham xech qancha imkoniyat bermasligi aniqlangan. Bu insonning tabiiy intelektini qay darajada mukammalligi va murakkabligini ko’rsatadi. Shuning uchun sun’iy neyron tarmoqlarini o‘rganish muhim masalardan hisoblanadi.
Deep Learning nima
Deep Learning - bu uch yoki undan ortiq qatlaml (1-rasm) neyron tarmoq bo'lgan mashinani o'rganishning kichik to'plami. Ushbu neyron tarmoqlar inson miyasining xatti-harakatlarini taqlid qilishga harakat qiladi, garchi uning qobiliyatiga mos kelmasa ham, unga katta hajmdagi ma'lumotlardan "o'rganish" imkonini beradi. Bitta qatlamli neyron tarmoq hali ham taxminiy bashoratlarni amalga oshirishi mumkin bo'lsa-da, qo'shimcha yashirin qatlamlar aniqlik uchun optimallashtirish va takomillashtirishga yordam beradi.
1-rasm.Neyron tarmoq qatlamlari.
|
| |
