Chuqur o'rganish usullari

Chuqur o’rganish (deep learning ) usullari


Chuqur o'rganish usullari. Chuqur o'rganish usullari 2010-yillarda paydo bo'ldi va ular tasvir, matn va audio ma'lumotlarida ta'sirchan samaradorlikni ko'rsatdi. Ushbu usullar asosan sun'iy neyron tarmoqlarga asoslangan bo'lib , ular birinchi marta 50-yillarda sinab ko'rilgan. O'sha paytda neyron tarmoqlar asosan tadqiqot mavzusi bo'lib, amaliy dasturlar uchun unchalik ishlatilmagan. Zamonaviy kompyuterlarning tezligi va ba'zi algoritmik yangiliklar tufayli chuqur o'rganish usullari, xususan, idrok etish va boshqa tuzilmagan ma'lumotlar muammolarida keng qo'llaniladi. Chuqur o'rganish - faol tadqiqot sohasi va insonga o'xshash sun'iy intellekt tizimlarini taqdim etish uchun da'vogarlardan biri.
Ushbu bob chuqur o'rganish nima ekanligini va uning asosiy afzalliklarini batafsil ko'rib chiqadi: to'liq bog'langan tarmoqlar, konvolyutsion tarmoqlar, takroriy tarmoqlar va transformator tarmoqlari.
Chuqur o'rganish qanday ishlaydi
Chuqur o'rganish raqamli davr bilan birgalikda rivojlanib bordi, bu dunyoning har qanday mintaqasida va barcha shakllarida ma'lumotlarning portlashiga olib keldi. Ushbu ma'lumotlar, shunchaki katta ma'lumotlar deb nomlanuvchi, ijtimoiy tarmoqlar, Internet-qidiruv tizimlari, elektron tijorat platformalari va onlayn kinoteatrlar kabi manbalardan olinadi. Ushbu ulkan ma'lumotlarga osonlikcha kirish mumkin va ularni bulutli hisoblash kabi fintech dasturlari orqali bo'lishish mumkin. Ammo, odatda, tuzilmaga ega bo'lmagan ma'lumotlar shunchalik ulkanki, odamlar uni tushunishlari va tegishli ma'lumotlarni olishlari uchun o'nlab yillar kerak bo'lishi mumkin. Kompaniyalar ushbu boy ma'lumotni ochish natijasida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan ajoyib potentsialni anglaydilar va tobora avtomatlashtirilgan qo'llab-quvvatlash uchun AI tizimlariga moslashadilar.
Chuqur o'rganish, odatda, odamlarning tushunishi va qayta ishlashi uchun o'nlab yillar kerak bo'ladigan juda ko'p miqdordagi tuzilmagan ma'lumotlarni ochib beradi.
(Deep learning)ML texnikasi sinfiga tegishli bo'lib, bu erda ierarxik arxitekturada ma'lumotlarni qayta ishlash bosqichlarining ko'p qatlamlari nazoratsiz xususiyatlarni o'rganish va naqsh tasnifi uchun ishlatiladi. U neyron tarmog'i, grafik modellashtirish, optimallashtirish, naqshni aniqlash va signalni qayta ishlashning tadqiqot yo'nalishlari orasidagi kesishmalarda joylashgan. Bugungi kunda chuqur o'rganish mashhurligining ikkita muhim sababi - bu hisoblash texnikasining sezilarli darajada arzonlashgani va chiplarni qayta ishlash qobiliyatining keskin ortishi (masalan, GPU birliklari). Turli xil mashinalarni o'rganish paradigmasi bilan batafsil tanishishdan oldin bu erda qisqacha tasniflash mavjud. Mashinani o'rganish paradigmasini tasniflash uchun biz to'rtta asosiy atributdan foydalanamiz.