Mavzu: Sun’iy neron to`rlarini o`qituvchili va o`qituvchisiz o`rgatish

Mavzu:Sun’iy neron to`rlarini o`qituvchili va o`qituvchisiz o`rgatish.

Reja:

• Ekspert tizimi va sun'iy neyron to’rlaridan birgalikda foydalanish
• Ekspert sistamasining ishlash prinsipi
• Sun'iy intellekt tizimlari haqida
• Tahlil va natijalar

Ekspert tizimi va sun'iy neyron to’rlaridan birgalikda foydalanish 

An'anaviy ekspert tizimlarining asosiy kamchiliklari shundan iboratki, ularda bilimlar bazasi statikdir, ya'ni ekspert tomonidan kiritilgan bilimlar o’zgarmaydi. Bilimlar bazasini o’zgartirish faqat tashqi ta'sir ekspert tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Bundan tashqari bilimlar bazasida tasvirlangan bilimlar qay darajada predmet sohadagi qonuniyatlarni adekvat aks ettirishi ham ma'lum bir muammodir. Chunki predmet sohadagi bilimlarni tasvirlashda ma'lum cheklanishlar qo’llaniladiki, oxir oqibatda tasvirlangan bilimlar yuzaki va to’liq bo’lmay qoladi

Ekspert sistamasining ishlash prinsipi

Bilimlar neyroekspert tizimi tomonidan qabul qilinadigan qarorlarini izohlash, xulosa jarayonini optimallashtirish, yechim qabul qilish jarayonini «shaffof» qilish imkoniyatlarini beradi va shu orqali sistema samaradorligini oshiradi

Sun'iy intellekt tizimlari haqida

Kompyuter texnologiyalarining mukammallashuvi va jamiyatning deyarli barcha sohalariga kirib borishi natijasida gigant hajmda har xil toifali berilganlar bazalari (BB) uzluksiz o'smoqda. Shu bilan birgalikda, bu astronomik hajmdagi “xom” berilganlardan “yashirin bilimlar”ni kashf qiladigan usullarga talab ortmoqda. Chunki, an'anaviy BB uchun yaratilgan maxsus so'rov tillari (masalan, relyatsion BB uchun SQL so'rov tili) yordamida “yashirin bilimlar”ni olib bo'lmaydi

TAHLIL VA NATIJALAR

“Sun’iy neyron tarmoq” tushunchasi birinchi marta o‘tgan asrning 40-yillarida fanga kiritilgan. Sun’iy neyron tarmoqda odamlar va hayvonlarning asab tizimining faoliyatini arfmetik mantiqiy darajada modellashtiradi. 1943-yilda neyronning rasmiy modeli ishlab chiqildi. Bunday model cheklangan miqdordagi muammolarni hal qilishga qodir. Rasmiy neyronlarni tarmoqqa birlashtirish orqali bu qiyinchiliklarni bartaraf etish mumkin. Bunday tizimlarning imkoniyatlari ancha kengroq: tarmoqli rasmiy neyronlar an’anaviy ravishda “inson faoliyati” sohasiga tegishli bo‘lgan muammolarni hal qilishi mumkin. Masalan, naqshni aniqlash va hatto to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish.

Neyron tarmoqlarning yana bir qiziqarli xususiyati shuki, neyron tarmoqlar ishonchlidir: bir nechta elementlar to‘g‘ri ishlamasa yoki muvaffaqiyatsiz bo‘lsa ham, tarmoq baribir to‘g‘ri natijalarni berishi mumkin, ammo kamroq aniqlik bilan. Neyron tarmoqlarning ayrim turlari bir nechta kirish signallari asosida mavhum tasvirni yaratish qobiliyatiga ega. Masalan, siz tarmoqni “A” harfining buzilgan tasvirlari ketma-ketligi bilan taqdim etish orqali o‘rgatishingiz mumkin. Treningdan so‘ng tarmoq “A” harfini buzilishsiz yaratishi mumkin, ya’ni tarmoq hech qachon taqdim etilmagan narsalarni yaratishi mumkin. Ammo shuni ta’kidlash kerakki, sun’iy neyron tarmoqlari panatseya emas. Ular aniq va xatosiz matematik hisobkitoblarni talab qiladigan vazifalar uchun juda mos kelmaydi.

Neyron tarmoqlarning yana bir qiziqarli xususiyati shuki, neyron tarmoqlar ishonchlidir: bir nechta elementlar to‘g‘ri ishlamasa yoki muvaffaqiyatsiz bo‘lsa ham, tarmoq baribir to‘g‘ri natijalarni berishi mumkin, ammo kamroq aniqlik bilan. Neyron tarmoqlarning ayrim turlari bir nechta kirish signallari asosida mavhum tasvirni yaratish qobiliyatiga ega. Masalan, siz tarmoqni “A” harfining buzilgan tasvirlari ketma-ketligi bilan taqdim etish orqali o‘rgatishingiz mumkin. Treningdan so‘ng tarmoq “A” harfini buzilishsiz yaratishi mumkin, ya’ni tarmoq hech qachon taqdim etilmagan narsalarni yaratishi mumkin. Ammo shuni ta’kidlash kerakki, sun’iy neyron tarmoqlari panatseya emas. Ular aniq va xatosiz matematik hisobkitoblarni talab qiladigan vazifalar uchun juda mos kelmaydi.