Hozirda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlari masalalari har qachongidan ham ommalashmoqda

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
“Kompyuter injiniringi” fakulteti
“Mashinali o’qitish” fanidan
Mustaqil ish
Mavzu: Tasvirlarni tanib olish masalalarda neyron tarmoq modellari va algoritmlari
Bajardi: 963-19 guruh O’rinov X.
Qabul qildi: Boltayev R
URGANCH– 2023
Mundarija:

Kirish 3
1. Nazariy qism 4
1.1. Tasvirlarni tanib olish masalalarda neyron tarmoq modellari 4
1.2. Neyron tarmoqlari nima? 6
2. Amaliy qism 8
2.1. Neyron tarmoqlarini qo'llash 8
Xulosa 12
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 13

Kirish

Hozirda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlari masalalari har qachongidan ham ommalashmoqda. Ko'pchilikda neyron tarmoqlari qanday ishlashi, ularning faoliyati va ularning ishlash prinsipi nimaga asoslanganligi haqida tobora ko'proq savollar tug‘ilmoqda. Ushbu masalalar mashhurlik bilan bir qatorda sezilarli darajada murakkabdir, chunki jarayonlar turli xil maqsadlar uchun mo'ljallangan murakkab mashina o'rganish algoritmlari, o'zgarishlarni tahlil qilishdan ma'lum harakatlar bilan bog'liq xavflarni modellashtirishgacha.
Neyron tarmoqlari biologik analoglarning soddalashtirilgan modelidir. Neyron tarmog'ining tuzilmasiga ega bo'lgan dastur mashinaga kirish ma'lumotlarini tahlil qilish va ma'lum manbalardan olingan natijani saqlash imkonini beradi. Keyinchalik, ushbu yondashuv, agar u tarmoq sikllari tajribasida bo'lgan bo'lsa, joriy ma'lumot to'plamiga mos keladigan natijani xotiradan olish imkonini beradi.
Ko'pchilik neyron tarmog'ini inson miyasining analogi sifatida qabul qiladi. Bir tomondan, bu taxminni haqiqatga yaqin deb hisoblash mumkin, ammo boshqa tomondan, inson miyasi juda murakkab mexanizm bo'lib, uni hech bo'lmaganda foizning bir qismi uchun mashina yordamida qayta yaratishga qodir. Neyron tarmog'i – bu asosan miyaning prinsipiga asoslangan dastur, ammo uning hamkasbi emas. TensorFlow kutubxonasini ishlab chiquvchilari uni moslashuvchan, samarali, kengaytiriladigan, ko'chma qilishga intildilar. Natijada, uni mobil qurilmalar uchun yaratadigan va ulkan klasterlar vakili yaratadigan turli xil hisoblash muhitlarida ishlatish mumkin bo‘ladi. Kutubxona sizga tezda o'qitilgan modellarni haqiqiy ish uchun tayyorlashga imkon beradi, bu ishlab chiqarish maqsadlari uchun modellarning maxsus dasturlarini yaratish zaruratini yo'q qiladi.