Innovatsiyalar vazirligi mirzo ulugʻbek nomidagi oʻzbekiston milliy universitetining jizzax

OʻZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
MIRZO ULUGʻBEK NOMIDAGI OʻZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETINING JIZZAX FILIALI

«Axborot tizimlari va texnologiyalari» kafedrasi

«Sun’iy intellekt va neyronto‘rli texnologiyalar» fanidan


MUSTAQIL ISH
Mavzu: Chuqur o‘rganish usullari


Bajardi:31-21-guruh Qobilov Axtam
Tekshirdi: Ergashev Sirojiddin

JIZZAX 2023

Mavzu:Chuqur o‘rganish usullari

Reja:

1. 
   Chuqur neyron tarmoqlari.
   
2. 
   Chuqur o‘rganish usullarini umumiy ko‘rinishi.
   
3. 
   Chuqur o‘rganish inqilobi.
   

1.Chuqur o‘rganish vakillik o‘rganish bilan sun’iy neyron tarmoqlariga asoslangan mashina o‘rganish usullari kengroq oilasining bir qismidir . Ta’lim nazorat ostida , yarim nazorat ostida yoki nazoratsiz bo‘lishi mumkin.

Chuqur neyron tarmoqlari, chuqur e’tiqod tarmoqlari , chuqur mustahkamlashni o‘rganish, takroriy neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlar va transformatorlar kabi chuqur o‘rganish arxitekturalari kompyuterni ko‘rish, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, mashina tarjimasi, bioinformatika, dori dizayni kabi sohalarda qo‘llanilgan, tibbiy tasvir tahlili, iqlim fanlari, materiallarni tekshirish va stol o‘yinidasturlari, bunda ular insonning mutaxassislar faoliyati bilan taqqoslanadigan va ba’zi hollarda undan yuqori natijalarga erishgan.
Sun’iy neyron tarmoqlari (ANN) biologik tizimlardagi axborotni qayta ishlash va tarqatilgan aloqa tugunlaridan ilhomlangan.ANN biologik miyadan turli xil farqlarga ega.Xususan, sun’iy neyron tarmoqlar odatda statik va ramziy bo‘lib, ko‘pchilik tirik organizmlarning biologik miyasi dinamik (plastik) va analogdir.Chuqur o‘rganishdagi "chuqur" sifatlari tarmoqdagi bir nechta qatlamlardan foydalanishni anglatadi. Dastlabki ishlar shuni ko‘rsatdiki, chiziqli perseptron universal klassifikator bo‘la olmaydi, lekin chegaralanmagan kenglikdagi bitta yashirin qatlamga ega bo‘lgan polinom bo‘lmagan faollashtirish funksiyasiga ega bo‘lgan tarmoq mumkin. Chuqur o‘rganish - bu cheklangan o‘lchamdagi cheksiz miqdordagi qatlamlar bilan bog'liq bo‘lgan zamonaviy o‘zgarish bo‘lib, u engil sharoitlarda nazariy universallikni saqlab qolgan holda amaliy qo‘llash va optimallashtirilgan amalga oshirish imkonini beradi. Chuqur o‘rganishda qatlamlarning bir xil bo‘lishiga va samaradorlik, o‘qitish va tushunarlilik uchun biologik ma’lumotga ega bo‘lgan aloqa modellaridan keng chetga chiqishga ruxsat beriladi.


Ta’rif:
Bir nechta qatlamlardan foydalanadigan mashinani oʻrganish algoritmlari sinfidir . Masalan, tasvirni qayta ishlashda pastki qatlamlar qirralarni, yuqori qatlamlar esa raqamlar, harflar yoki yuzlar kabi insonga tegishli tushunchalarni aniqlashi mumkin.Chuqur o‘rganishni boshqa tomondan ko‘rib chiqsak, chuqur o‘rganish manbadan (masalan, itlar tasviri) o‘rganilgan ob'ektga (itlar) qadar "kompyuter simulyatsiyasi" yoki "avtomatlashtirilgan" inson o‘rganish jarayonlarini anglatadi. Shuning uchun, "chuqurroq" o‘rganish yoki "eng chuqur" o‘rganish degan tushuncha mantiqiydir. Eng chuqur o‘rganish manbadan yakuniy o‘rganilgan ob'ektga to‘liq avtomatik o‘rganishni anglatadi. Shunday qilib, chuqurroq o‘rganish aralash ta’lim jarayonini anglatadi: insonning manbadan o‘rganilgan yarim ob'ektga o‘rganish jarayoni, so‘ngra odam o‘rgangan yarim ob’ektdan yakuniy o‘rganilgan ob'ektga kompyuterni o‘rganish jarayoni.