Sun'iy aqlning evolyutsiyasi haqida bilishingiz kerak bo'lgan narsa

2rasm: Ko'p konvolyutsion qatlamli tarmoq misoli. Filtrlar har bir o'quv tasviriga turli o'lchamlarda qo'llaniladi
va har bir konvolved tasvirning chiqishi keyingi qatlamga kirish sifatida xizmat qiladi.
CNN o'nlab yoki yuzlab yashirin qatlamlar yordamida tasvirning turli xususiyatlarini aniqlashni o'rganadi. Har bir
yashirin qatlam o'rganilgan tasvir xususiyatlarining murakkabligini oshiradi. Masalan, birinchi yashirin qatlam
qirralarni qanday aniqlashni o'rganishi mumkin, oxirgisi esa biz tanmoqchi bo'lgan ob'ektning shakliga mos
keladigan murakkabroq shakllarni qanday aniqlashni o'rganadi.
Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish o'rtasidagi farq nima?
Chuqur o'rganish - bu mashinani o'rganishning maxsus shakli. Mashinani o'rganish jarayoni tegishli
xususiyatlarni rasmlardan qo'lda ajratib olish bilan boshlanadi. Keyin funksiyalar tasvirdagi ob'ektlarni toifalarga
ajratuvchi model yaratish uchun ishlatiladi. Chuqur o'rganish jarayoni bilan tegishli xususiyatlar rasmlardan
avtomatik ravishda chiqariladi. Bundan tashqari, chuqur o'rganish "uchdan-end o'rganish" ni amalga oshiradi - bu
erda tarmoqqa xom ma'lumotlar va tasni ash kabi bajarish uchun topshiriq beriladi va u buni avtomatik ravishda
qanday qilishni o'rganadi.
Yana bir muhim farq shundaki, chuqur o'rganish algoritmlari ma'lumotlar bilan o'lchanadi, sayoz o'rganish esa
birlashadi. Sayoz o'rganish deganda tarmoqqa ko'proq misollar va o'quv ma'lumotlarini qo'shganda ma'lum
darajadagi ishlashga erishadigan mashinani o'rganish usullari tushuniladi.
Chuqur o'rganish tarmoqlarining asosiy afzalligi shundaki, ular ko'pincha ma'lumotlaringiz hajmi oshgani sayin
yaxshilanishda davom etadilar.
Shakl 3. Avtotransport vositalarini (chapda) chuqur o'rganish bilan (o'ngda) toifalarga ajratish uchun mashinani
o'rganish yondashuvini solishtirish.
Mashinani o'rganishda siz rasmlarni saralash uchun xususiyatlar va tasni agichni qo'lda tanlaysiz. Chuqur
o'rganish bilan xususiyatlarni olish va modellashtirish bosqichlari avtomatik ravishda amalga oshiriladi. 
Ob'ektni tanib olish: kompyuterni ko'rish uchun chuqur o'rganish va mashinani o'rganish