|
Tekshirdi: Ochilov M. Gruh: 713-21
|
| bet | 5/5 | | Sana | 27.07.2024 | | Hajmi | 0,69 Mb. | | #268792 |
Bog'liq independesMa'lumot miqdori: Deep Learning modellarining kuchli bo'lishi uchun katta miqdordagi ma'lumotlar kerak bo'ladi. Bu kabi ma'lumotlarni yig'ish, saqlash va qayta ishlash muammolari chet eldek bo'lishi mumkin.
Yorqin qoidalash: Modellar yopiq, o'zgaruvchan va ko'p tuzatiladigan algoritmlardir. Ular kichik o'zgaruvchanliklarga qarshi juda oqibatli bo'lishi mumkin va o'zlarini o'rganish jarayonida yorqin qoidalash va moslamalar talab qiladi.
Uzoq vaqt talab etishi: Bir qancha Deep Learning modellarini o'rganish, tuzatish va sinashda uzun vaqt talab etadi. Ma'lumotlar yuklanishi, modelni o'rganishi, va natijalar olish uchun uzun vaqt sarflanishi mumkin.
Qiyinchiliklarni tushuntirish: Modellar juda kompleks bo'lishi mumkin va ularning xatolarini aniqlash, maslahat berish yoki optimallashtirish qiyinlikka uchra oladi.
Hammadde va kuchli hisoblash quvvati: Katta miqdordagi ma'lumotlar va kompleks modellar katta kuchli kompyuterlarni talab qiladi. Bu esa katta hisoblash kuchini, tarmoqlarni va grafiklarni qo'llab-quvvatlash uchun katta mablag'larni talab qiladi.
O'zgaruvchanlik: Modellar o'zgaruvchan bo'lganda, ularning o'zgaruvchanligi yoki ma'lumotlar ustida o'zgarishlar kuzatish va boshqarish qiyinliklarga olib kelishi mumkin.
Ma'lumotlar moslashuvining cheklovchiligi: Modellar o'zgaruvchanligi yoki o'zgaruvchanliklarni tushunishda muammo ko'rsatishi mumkin. Bu esa to'g'ri optimallashtirish uchun qiyinliklarga olib kelishi mumkin.
Tarjima etkazib berish: Modellar juda keng qo'llanish sohalariga mos ravishda taqdim etish juda muhimdir. Masalan, tarjima, tashqi obyektlarni aniqlash, matn tushunarli bo'lish va boshqalar kabi.
Maxfiylik va etik normativlar: Ba'zi sohalar, masalan, shaxsiy ma'lumotlar, tibbiy ma'lumotlar kabi, maxfiylik va etik masalalar muhimdir. Bu esa modellarni tashqi foydalanishini cheklash va ma'lumotlarni maxfiy saqlashning qiyinliklariga olib kelishi mumkin.
Bu qiyinchiliklar esa, Deep Learningning bir nechta sohalarida yuz berishi mumkin bo'lgan muammolar. Har bir soha o'ziga xos muammolarga ega bo'lishi mumkin va ularni hal qilish uchun turli usullar mavjud.
Xulosa
Deep Learning, sun'iy intellektning bir turi. Bu metodlarning asosiy maqsadi, insonning o'rganish va aniqlash uchun juda samarali bo'lgan tahlilatlarni bajarish va ma'lumotlardan umumanroq tushunchalar chiqarishdir. Ayni davrda sun’iy neyron tarmoqlar va ularni rivojlanish masalalari doimo ko‘p o‘rganilayotgan va tanqidlarga uchrayotgan dolzarb masalalardan sanaladi. Biroq u oziga xos tezlik va maromda rivojlanib bormoqda. Ayrim insonlarning fikriga qaraganda ancha tez, soha vakillarini fikriga ko‘ra sekin rivojlanmoqda. Shunga qaramay, neyron tarmoqlar allaqachon boshqaruv tizimlarida, namunalarni (obrazlarni) aniqlashda, uy ro‘zg‘ori ishlarida muvaffaqiyatli qo‘llanilmoqda. Bu yo’nalishni chuqur o’rganish kuchli algoritmlar bilan va katta bilim vazasi kerak.
Adabiot.
1.Introduction to Machine Learning with Python
by Andreas C. Müller and Sarah Guido . book.
2.Appendix: Mathematics for Deep Learning book.
Souce books.
|
| |
