1. Chuqur o‘qitish tushunchasi. Neyron tarmoqlarning nutq signallarini tanib olishga qo’llanilishi

Chuqur o’qitish usullariga asoslangan neyron tarmoqlarning turli sohalarda qo’llanilishi

Reja:

1. Chuqur o‘qitish tushunchasi.

2. Neyron tarmoqlarning nutq signallarini tanib olishga qo’llanilishi.

2.1. Zamonaviy nutqni tanish tizimlariga qo’yiladigan asosiy talablar.

2.2. Nutqni tanish tizimlarining klassifikasiyasi.

2.3. Nutq signallarini avtomatik tanish algoritmlari ketma-ketligi.

2.4. Nutq signalining belgilar tasnifi.

3. Neyron tarmoqlarni tasvirlardagi obektlarni tanib olishga qo’llash.

3.1. Tasvirni tanib olish jarayoni.

3.2. Neyron tarmoqlari uchun rasm ma'lumotlarini oldindan qayta ishlash

bosqichlari.

3.3. Tasvirni aniqlash uchun an'anaviy neyron tarmoqlarining cheklovlari.

3.4. Rasmni tanib olish uchun ilovalar.

Nutqni avtomatik tanish, nutqni uzatish kanali, nutq atrofidagi xalaqitlar, diktor, sheva, harakatdagi texnik obyektlar, diktovka tizimlari, stenografik tizimlar, tanib olishning aniqligi, tizimning reaksiya (javob) vaqti, shablon, uzluksiz nutq, kalit so’zni qidirish rejimi, buyruqli tizimlar, grammatikasi o’rnatilgan tizimlar, diktovka tizimlar, svyortkali neyron tarmoq (Convolutional neural network-CNN), rekurrent tarmoq (Recurrent Neural Network-RNN), informativlik, minimallashtirish, intellektual neyron tarmoq (Artificial neural networks -ANN), gibrid neyron tarmoq, ko’pqatlamli neyron tarmoq, svyortkali qatlam (Convolutional (CONV)), faollashtirish (ACT yoki RELU), Pooling qatlami (POOL), to’liq bog’lanishli qatlam (Fully-connected (FC)), batch normalization qatlami (BN), dropout qatlami (DO), to’liq bog’lanishli qatlam, fonogramma, spektrogramma, tasvirni tanib olish, rasm hajmi, piksel, Facebook, Google, Youtube, video nazorati, topologiyani tanlash, xususiyatlari tanlash, o’qitish parametrlarini tanlash, verballashtirish.
Tayanch iboralar:
Chuqur o’qitish - bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir.
Chuqur o’qitish – bu ko'p pog’onali taqdimotni o'rganishga asoslangan mashinali o'qitish algoritmlari to'plamidir. Bir nechta taqdimot pog’nalari abstraktsiyaning bir nechta pog’onasini anglatadi (1-rasm).
Chuqur o’qitish asosan neyron tarmoqlari asosida amalga oshiriladi va bunda quriladigan neyron tarmog’i xususiyatlari va o’qitish jarayoni muhim hisoblanadi hamda neyron tarmog’i aniqligini oshirishga xizmat qiladi.