Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg`ona filiali
Download 153.92 Kb.
|
Mashinani o\'rganishda matematik operatsiyalar
|
O'ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI Farg`ona filiali “KOMPYUTER INJINIRINGI” FAKULTETI guruh talabasi Tirkashev Xojiakbarning “Mashinali o‘qitish” fanidan 2-MUSTAQIL ISHI Mavzu: Mashinani o'rganishda matematik operatsiyalar. Farg`ona - 2023 Mashinani o'rganishda matematik operatsiyalar. Reja: Mashinali o‘qtishning sun’iy intellektdagi o‘rni Mashinali o‘qitishda matematik operatsiyalar Mashinali o‘qitishda modelni optimallashtirish usullari va yo‘llari. Aqlli o‘yinlarni yaratishda mashinali o‘qitish masalalaridan foydalanish. O‘yinlarda sun’iy intellekt elementlarini qo‘llash. Vaqtli qatorlarni bashoratlashda neyron tarmoq modellari va algoritmlari. Sun’iy neyron tarmoqlari modeli Tasvirlarni tanib olish masalalarida neyron tarmoq modellari va algoritmlari. Mashinali o‘qtishning sun’iy intellektdagi o‘rni Mashinani o'rganish (ML) sun'iy intellekt (AI) tizimlarini ishlab chiqish va amalga oshirishda muhim rol o'ynaydi. AI tizimlari odatda inson aql-zakovatini talab qiladigan vazifalarni bajarish uchun mo'ljallangan, masalan, vizual idrok etish, nutqni aniqlash, qaror qabul qilish va tabiiy tilni qayta ishlash. ML algoritmlari AI tizimlariga ma'lumotlardan o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning ish faoliyatini yaxshilash imkonini beradi. ML - bu AIning kichik to'plami bo'lib, u naqshlarni o'rgana oladigan va ma'lumotlardan bashorat qila oladigan algoritmlarni ishlab chiqishga qaratilgan. Ushbu algoritmlarni uchta toifaga ajratish mumkin: nazorat ostida, nazoratsiz va mustahkamlovchi o'rganish. Nazorat ostida o'rganishda algoritm to'g'ri chiqish allaqachon ma'lum bo'lgan etiketli ma'lumotlarga o'rgatiladi. Algoritm o'quv ma'lumotlari asosida kirishlarni chiqishlar bilan taqqoslashni o'rganadi. Nazoratsiz o'rganishda algoritm yorliqsiz ma'lumotlarga o'rgatiladi va unga ma'lumotlardagi naqsh va tuzilmani topish vazifasi yuklanadi. Mustahkamlash ta'limida algoritm atrof-muhit bilan o'zaro aloqada bo'lish va mukofot yoki jazo ko'rinishidagi fikr-mulohazalarni olish orqali o'rganadi. ML algoritmlari kompyuterni ko'rish, tabiiy tilni qayta ishlash, robototexnika va bashoratli tahlillar kabi keng ko'lamli AI ilovalarida qo'llaniladi. Masalan, kompyuterni ko'rishda ML algoritmlarini tasvir va videolardagi ob'ektlar, yuzlar va imo-ishoralarni tanib olishga o'rgatish mumkin. Tabiiy tilni qayta ishlashda ML algoritmlari matn va nutqni tahlil qilish va tushunish va insonga o'xshash javoblarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Robot texnikasida ML algoritmlari robotlarga atrof-muhitdan o'rganish va ob'ektlarni ushlash va noma'lum muhitlar bo'ylab harakatlanish kabi murakkab vazifalarni bajarishga imkon beradi. Bashoratli tahlilda ML algoritmlari katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va kelajakdagi tendentsiyalar va voqealar haqida bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Mashinani o'rganish algoritmlari so'zlar, iboralar va hissiyotlar o'rtasidagi naqsh va munosabatlarni aniqlash uchun etiketli matnning katta ma'lumotlar to'plamida o'qitilishi mumkin. Masalan, qaysi so'z va iboralar odatda ijobiy yoki salbiy his-tuyg'ular bilan bog'liqligini bilish uchun, masalan, ijobiy yoki salbiy deb belgilangan film sharhlari ma'lumotlar to'plamida mashinani o'rganish modeli o'qitilishi mumkin. Model o'qitilgandan so'ng, u yangi matnni tahlil qilish va matnning hissiyotini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, agar foydalanuvchi ijtimoiy tarmoqlarda film sharhini joylashtirsa, hissiyotlarni tahlil qilish tizimi matnni avtomatik ravishda tahlil qilishi va o'rganilgan naqshlar asosida uni ijobiy yoki salbiy deb tasniflashi mumkin. NLP-da mashinani o'rganish qanday qo'llanilishiga yana bir misol mashina tarjimasi tizimlarini ishlab chiqishdir. Mashina tarjimasi - bu matnni bir tildan ikkinchi tilga avtomatik tarjima qilish jarayoni. Mashinani o'rganish algoritmlari matnni bir tildan boshqa tilga tarjima qilishni o'rganish uchun bir xil matn ikki xil tilda taqdim etilgan parallel matnning katta ma'lumotlar to'plamida o'qitilishi mumkin. Masalan, ingliz tilidagi matnni frantsuz tiliga qanday tarjima qilishni o'rganish uchun ingliz tilidagi yangiliklar maqolalari va ularning frantsuz tiliga mos tarjimalari ma'lumotlar to'plamida mashinani o'rganish modelini o'rgatish mumkin. Model o'qitilgandan so'ng, u yangi matnni bir tildan boshqasiga avtomatik ravishda tarjima qilish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, real vaqt rejimida ingliz tilidan frantsuz tiliga yangilik maqolasini tarjima qilish uchun mashina tarjimasi tizimidan foydalanish mumkin. Ikkala holatda ham mashinani o'rganish NLP tizimlariga ma'lumotlardan o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning ish faoliyatini yaxshilash imkonini beradi, bu ularni tabiiy tildagi matnni tahlil qilish va qayta ishlashda aniqroq va samaraliroq qiladi. Mashinali o‘qitishda matematik operatsiyalar Matematik operatsiyalar mashinani o'rganish algoritmlarining asosini tashkil qiladi. Mashinani o'rganish algoritmlari ma'lumotlarni qayta ishlash va manipulyatsiya qilish, ma'lumotlardagi naqshlardan o'rganish va bashorat qilish uchun matematik operatsiyalardan foydalanadi. Mashinani o'rganishda ishlatiladigan ba'zi umumiy matematik operatsiyalar: Chiziqli algebra: Chiziqli algebra mashinani o'rganishda ma'lumotlarni ko'rsatish va manipulyatsiya qilish uchun ishlatiladi. Matritsalar va vektorlar ma'lumotlar to'plami va xususiyatlarini ifodalash uchun ishlatiladi va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va o'zgartirish uchun matritsalarni ko'paytirish, matritsalarni inversiyalash va matritsalarni parchalash kabi chiziqli algebra operatsiyalaridan foydalaniladi. Hisoblash: Hisoblash funksiyalarni optimallashtirish va funktsiyaning minimal yoki maksimal qiymatlarini topish uchun mashinani o'rganishda qo'llaniladi. Masalan, gradient tushishini optimallashtirishda hisob eng tik tushish yo'nalishini topish va yo'qotish funksiyasini minimallashtirish uchun model parametrlarini yangilash uchun ishlatiladi. Ehtimollik va statistika: Mashinani o'rganishda ehtimollik va statistika noaniqlikni modellashtirish va ehtimollar asosida bashorat qilish uchun ishlatiladi. Ma'lumotlarni modellashtirish uchun Gauss, Bernoulli va Puasson kabi ehtimollik taqsimotlari qo'llaniladi va mashinani o'rganish modellarining ishlashini baholash uchun gipoteza sinovi va ishonch oralig'i kabi statistik testlar qo'llaniladi. Optimallashtirish: Ma'lum bir model uchun eng yaxshi parametrlar to'plamini topish uchun mashinani o'rganishda optimallashtirish usullari qo'llaniladi. Gradient tushishi va uning variantlari, masalan, stokastik gradient tushishi va mini-to'plamli gradient tushishi, mashinani o'rganishda optimallashtirish usullaridan keng qo'llaniladi. Raqamli usullar: Mashinani o'rganishda analitik tarzda yechilmaydigan murakkab matematik muammolarni hal qilish uchun raqamli usullar qo'llaniladi. Masalan, kompyuterni ko'rish va robototexnika kabi mashinalarni o'rganish dasturlarida qisman differentsial tenglamalarni echish uchun chekli farq usuli va chekli elementlar usuli kabi raqamli usullar qo'llaniladi. Raqamli usullar mashinani o'rganishda analitik tarzda hal etilmaydigan murakkab matematik muammolarni hal qilish uchun qo'llaniladi. Mashinani o'rganishda raqamli usullardan qanday foydalanishning keng tarqalgan misollaridan biri neyron tarmoqlarni rivojlantirishdir. Neyron tarmoqlar - bu inson miyasining tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan mashinani o'rganish algoritmining bir turi. Ular axborotni qayta ishlaydigan va uzatuvchi bir-biriga bog'langan tugunlar yoki neyronlar qatlamlaridan iborat. Neyronlar orasidagi bog'lanishning og'irligi va noaniqliklari tarmoqning ish faoliyatini yaxshilash uchun mashg'ulot paytida o'rnatiladi. Gradient tushishi va uning variantlari, masalan, stokastik gradient tushishi va mini-partiyali gradient tushishi kabi raqamli usullar odatda mashg'ulot paytida neyron tarmoqning og'irliklari va moyilliklarini optimallashtirish uchun qo'llaniladi. Gradient tushishi raqamli optimallashtirish algoritmi boʻlib, yoʻqotish funksiyasini minimallashtirish uchun model parametrlarini iterativ tarzda sozlaydi, bashorat qilingan chiqish va haqiqiy chiqish oʻrtasidagi farqni oʻlchaydi. Gradient tushishning har bir iteratsiyasi davomida parametrlarga nisbatan yo'qotish funksiyasining gradienti hisoblab chiqiladi va parametrlar eng keskin pasayish yo'nalishi bo'yicha yangilanadi. Ushbu jarayon yo'qotish funksiyasi minimallashtirilgunga qadar takrorlanadi, bu model aniq bashorat qilishni o'rganganligini ko'rsatadi. Neyron tarmoqlarda tarmoqning og'irliklari va moyilliklariga nisbatan yo'qotish funktsiyasining gradientlarini hisoblash uchun boshqa raqamli usullar, masalan, orqaga tarqalish algoritmi ham qo'llaniladi. Orqaga tarqalish - bu xatoni tarmoq orqali chiqish qatlamidan kirish qatlamiga qaytarish orqali yo'qotish funktsiyasining gradientlarini samarali hisoblash usuli. • Mashinali o‘qitishda modelni optimallashtirish usullari va yo‘llari Mashinani o'rganishda modelni optimallashtirish - bu eng yaxshi natijalarga erishish uchun mashinani o'rganish modeli va parametrlarini sozlash imkonini beruvchi jarayon. Modelni optimallashtirish model sifatini yaxshilash, uning aniqligini oshirish va xatolarni kamaytirish uchun ishlatiladi. Modellarni optimallashtirish uchun turli xil algoritmlar qo'llaniladi, masalan, gradient tushishi, Nesterov-Mur algoritmi va boshqalar. Model sifatini baholash va uni haddan tashqari mosligini tekshirish uchun o'zaro tekshirish usullari ham qo'llaniladi. Umuman olganda, modelni optimallashtirish jarayoni mashinani o'rganish modellarining sifati va aniqligini yaxshilaydi. Gradient tushish algoritmi yo'qotish funktsiyasining global minimalini topish uchun ishlatiladigan optimallashtirish algoritmidir. Algoritmning asosiy g'oyasi model parametrlarining qiymatini yo'qotish funktsiyasining minimaliga yaqinlashtirishdir. Gradient tushish algoritmi eng keskin tushish yo‘nalishini hisoblash va model parametrlarini shu yo‘nalishda o‘zgartirish uchun yo‘qotish funksiyasining hosilasidan foydalanadi. Jarayonda gradient tushish algoritmi bir nechta iteratsiyalarni amalga oshiradi, ularning har biri davomida model parametrlari yo'qotish funktsiyasining minimal qiymatiga moslashtiriladi. Bu erda mashinani o'rganishda modelni optimallashtirish usullarining to'liq ko'rinishi: Gradient descent - xato funktsiyasini, odatda o'rtacha kvadrat xatoni kamaytirish uchun model og'irliklarini yangilash uchun asosiy iterativ yondashuv. Og'irliklar xato funksiyasining gradientiga qarama-qarshi yo'nalishda yangilanadi. Gradient tushishning bir nechta variantlari taklif qilingan, shu jumladan partiya gradienti, stokastik gradient tushishi, mini-partiyali gradient tushishi va boshqalar. Sozlash uchun asosiy giperparametrlar o‘rganish tezligi, davrlar soni, partiya hajmi va boshqalar hisoblanadi. Adam optimallashtirish - asosiy gradient tushishiga nisbatan tezroq va barqaror konvergentsiyani qo'llab-quvvatlaydigan moslashuvchan o'rganish tezligi usuli. Bu gradientlarning birinchi va ikkinchi momentlarini baholash asosida turli parametrlar uchun individual moslashuvchan o'rganish stavkalarini qo'llaydi. Bu neyron tarmoqlarni o'qitish uchun eng mashhur optimallashtirish algoritmlaridan biridir. Sozlash uchun asosiy giperparametrlar o'rganish tezligi va epsilon qiymati hisoblanadi. Nesterov Tezlashtirilgan Gradient Descent - Gradientni joriy nuqtada emas, balki traektoriya bo'ylab bir oz oldinda joylashgan nuqtada hisoblash orqali yaqinlashish tezligini tezlashtiradigan gradient tushishining yaxshilangan versiyasi. Bu algoritmlarni funksiyaning chegaralangan nuqtasiga tezroq yaqinlashishga yordam beradi. Giperparametrlar asosiy gradient tushishi bilan bir xil. LBFGS - Model og'irliklarini yangilash uchun Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) algoritmining yaqinlashuvi. U konvergentsiyani tezlashtirish uchun Hessian matritsasiga yaqinlashadi. Bu aniq BFGS usuliga qaraganda kamroq xotira va hisoblashni talab qiladi. Sozlash uchun giperparametrlar - tuzatishlar soni va bardoshlik. Konjugat gradient - nosimmetrik chiziqli tenglamalarni yechish uchun iterativ algoritm. U asosiy gradient tushishiga qaraganda tezroq birlashadi va iteratsiya narxi pastroq. Murakkab muammolar uchun konvergentsiyani ta'minlash uchun oldindan shartlashni talab qiladi. Sozlash uchun giperparametrlar bardoshlik mezonlari va oldindan shartlash turidir. Nyuton usuli - og'irliklarni eng keskin pasayish yo'nalishi bo'yicha yangilash uchun Hessian matritsasi yordamida xato funksiyasining egri chizig'ini yaqinlashtiradigan iterativ yondashuv. U bitta iteratsiyada birlashadi, lekin hisoblash qimmat bo'lgan Hessian matritsasini hisoblashni talab qiladi. Sozlash uchun giperparametrlar qadam o'lchami va bardoshlik mezonlari hisoblanadi. Levenberg-Marquardt - Nyuton usulining o'zgarishi, gradient tushishi va Nyuton usuli o'rtasidagi interpolatsiya. Bu faqat Nyuton usuliga qaraganda gradient tushishiga qaraganda tezroq konvergentsiyani va barqarorlikni ta'minlaydi. Sozlash uchun giperparametrlar damping omili va bardoshlikdir. Modelni optimallashtirish usullari haqida ba'zi qo'shimcha ma'lumotlar: • Gradient Descent - Qavariq optimallashtirish muammolari uchun asosiy, lekin samarali. Mahalliy optimaga yopishib qolishi mumkin. O'rganish tezligini ehtiyotkorlik bilan sozlashni talab qiladi. Stokastik GD mahalliy optimadan qochish uchun shovqinni kiritadi. Mini-to'plamli GD o'rta joyni topadi. • Nesterov Tezlashtirilgan GD - konvergentsiyani tezlashtirish uchun momentum atamasini kiritadi. Algoritmlarning yuqori egrilik bilan chegaralangan nuqtalarga yaqinlashishiga yordam beradi. Impuls va o'rganish tezligini sozlashni talab qiladi. • LBFGS - Teskari Hessian matritsasiga yaxshi yaqinlik beradi. Aniq BFGS usulidan kamroq xotira talab qiladi. Tuzatishlar soni yaqinlashish sifatini nazorat qiladi. Tolerantlik iteratsiyalar sonini nazorat qiladi. • Konjugat gradient - Tez yaqinlashuv, lekin qiyin muammolar uchun oldindan shartlashni talab qiladi. Old shartlar ijobiy aniqlikni ta'minlash uchun diagonal ustunlikni kiritadi. Prekonditsioner turini sozlash va bardoshlik muhim. • Nyuton usuli - kvadratik yaqinlashuv, lekin Gessi matritsasi hisoblashni talab qiladi. Qadam hajmi barqarorlikni nazorat qiladi. Tolerantlikni tugatish mezoni. Katta matritsalar uchun hisoblash qimmat. • Levenberg-Marquardt - GD va Nyuton usuli o'rtasidagi interpolatsiya. Damping omili interpolyatsiyani boshqaradi. GD bilan boshlanadi va Nyuton usuliga o'tadi. Faqat Nyutonnikiga qaraganda barqarorroq. Sozlash amortizatsiya omili va bardoshlik muhim. Optimallashtirish bo'yicha boshqa maslahatlar: • Muammoingizga mos keladigan konvergentsiya tezligiga ega algoritmni tanlang. Qavariq muammolar uchun tezroq usullar va qavariq bo'lmagan muammolar uchun sekinroq usullar. • Yaxshi boshlang'ich vazn to'plamini tanlang. Tasodifiy yoki optimallashtirilgan ishga tushirish konvergentsiyaga ta'sir qilishi mumkin. • Haddan tashqari moslashishning oldini olish uchun tartibga solish qo'shing. Texnikalar L1/L2 ni tartibga solish, tark etish, to'plamni normallashtirish va hokazolarni o'z ichiga oladi. Muntazamlashtirish optimallashtirishni global optimallashtirishga yordam beradi. • Og'irliklarni asta-sekin yumshatish uchun o'rganish tezligi jadvalidan foydalaning. Misol uchun, har bir necha davrdan keyin LRni 10 marta kamaytiring. Optimal bo'lmagan mahalliy minimallarga yopishib qolmaslikka yordam beradi. • Optimal davrlar sonini aniqlash uchun yo'qotish, aniqlik, ko'rsatkichlar kabi asosiy ko'rsatkichlarni kuzatib boring. Haddan tashqari moslashish va moslashish belgilarini qidiring. • Optimallashtirish usullarini birgalikda sinab ko'ring. Misol uchun, yakuniy takomillashtirish uchun dastlab Nesterov Accelerated GD-dan keyin LBFGS-dan foydalaning. Bir nechta usullardan foyda olish mumkin. • Optimallashtirishni turli darajalarda qo'llang - giperparametrlar, model arxitekturasi, ishga tushirish, optimallashtirish algoritmi va boshqalar. Bu o'lchamlarning barchasida kompleks optimallashtirish eng yaxshi natijalarga olib keladi. • Uskuna arxitekturasiga mos optimallashtirgichlarni tanlang. Masalan, GPUlar uchun mini-to'plamli GD va taqsimlangan tizimlar uchun SSGD dan foydalaning. Optimizatorlar turli xil hisoblash va xotira talablariga ega. • Aqlli o‘yinlarni yaratishda mashinali o‘qitish masalalaridan foydalanish Intellektual o'yinlarni yaratish uchun Machine Learningdan foydalanish Mashinani o'rganish bizning o'yinlarni loyihalash va o'ynash uslubimizni tubdan o'zgartirishi mumkin. Mashinani o'rganish algoritmlarini o'z ichiga olgan holda, biz o'yinchilarga moslashadigan, shaxsiylashtirilgan qiyinchiliklar va tajribalarni taqdim etadigan, o'yinchilarning xatti-harakatlaridagi naqshlarni aniqlaydigan va hatto o'zlarining strategik o'yinlarini ishlab chiqadigan o'yinlarni yaratishimiz mumkin. Mashinani o'rganish o'yinlarni o'zgartirishning ba'zi usullarini o'z ichiga oladi: Moslashuvchan qiyinchilik - Mashinani o'rganish modellari qiyinchilikni dinamik ravishda sozlash uchun o'yinchining ishlashi va mahorat darajasini tahlil qilishi mumkin. O'yinchilar yaxshilangani sayin, o'yin ularni mashg'ulotlarda ushlab turish tobora qiyinlashadi, lekin umidsizlikka tushmaydi. Ushbu "moslashuvchan qiyinchilik egri chizig'i" barcha qobiliyatli o'yinchilar uchun optimal tajribani ta'minlaydi. Shaxsiylashtirilgan tajribalar - O'yinchi ma'lumotlari, afzalliklari, xatti-harakatlari va taraqqiyoti o'yinning ko'p jihatlarini shaxsiylashtirish uchun ishlatilishi mumkin. O'yin muhiti, xarakter qobiliyatlari, voqealar rivoji, elementlarning tushishi va boshqalar noyob o'yin tajribasi uchun individual o'yinchilarga moslashtirilishi mumkin. Mashinani o'rganish miqyosda giperpersonallashtirish imkonini beradi. Aldashni aniqlash - adolatli o'yinni ta'minlash uchun mashinani o'rganish aldash, buzish yoki o'yindagi zaif tomonlardan foydalanishni ko'rsatishi mumkin bo'lgan anomaliyalarni aniqlay oladi. Modellar o'yinchi ma'lumotlarini, harakat naqshlarini, quvvatni oshirishdan foydalanishni, tugatish vaqtlarini va boshqa ko'rsatkichlarni tahlil qilishlari mumkin, bu aldashni aniqlash va tegishli choralarni ko'rish, masalan, jarimalar yoki taqiqlarni chiqarish. Protsessual tarkibni yaratish - Mashina o'rganish o'yin darajalari, muhitlar, belgilar, elementlar, topshiriqlar va talab bo'yicha boshqa kontentning cheksiz kombinatsiyalarini yaratishni qo'llab-quvvatlaydi. Modellar mavjud tarkib bo'yicha o'qitiladi va keyinchalik cheksiz o'yinni yaratib, yangi variatsiyalarni yaratishi mumkin. O'yinchilar yangi protsessual tarkibning cheksiz oqimidan hech qachon zerikmaydilar. O'yin strategiyalari - Mashinani o'rganish agentlari va botlari murakkab strategiya o'yinlarini o'ynash yoki inson o'yinchilariga qarshi raqobat qilish uchun zarur bo'lgan o'zlarining strategik fikrlash va taktik fikrlash qobiliyatlarini rivojlantirishi mumkin. AI agentlarini raqib yoki jamoadosh sifatida birlashtirish o'yinchilarning vaqt o'tishi bilan o'z strategiyalari va ko'nikmalarini qanday rivojlanishiga moslashadigan muammolarni keltirib chiqaradi. Mashinani o'rganishdan foydalangan holda o'yinlarni qanday loyihalashimizni rivojlantirish uchun ko'plab imkoniyatlar mavjud. Shaxsiylashtirilgan tajribalarni yaratish, qiyinchiliklarni moslashtirish, aldashni aniqlash, strategik chuqurlikni oshirish va cheksiz yangi kontent yaratish uchun aqlliroq vositalar bilan mashina o'rganish passiv o'yin-kulgini uzoq muddatli tajribaga aylantira oladi, ular yangi bo'lib qoladi va o'yinchilarni har bir qobiliyat darajasida sinab ko'rishda davom etadi. Mashinani o'rganish bizni sun'iy intellektga yaqinlashtiradi. • ML texnikasini birlashtirish - Har bir o'yinchi uchun qiyinchilik va mukofotning mukammal muvozanati uchun moslashuvchan qiyinchilik va shaxsiylashtirishdan birgalikda foydalaning. Aqlli AI raqiblarini yaratish uchun protsessual ishlab chiqarish va strategiyalarni birlashtiring. • ML o'yin mexanikasi sifatida - o'quv jarayonining o'zini o'yinga aylantiring. O'yinchilar eng yaxshi strategik ko'nikmalar yoki inson o'yinchilariga taqlid qilish qobiliyatiga ega bo'lgan ML agentini yaratish uchun raqobatlashadilar. Tomoshabinlar o‘z ijod namunalarini tomosha qilishdan zavqlanishadi. • ML asosida ishlaydigan o‘yin dunyolari – Machine Learning orqali hayotga kiradigan butun o‘yin dunyolari, muhitlar, yovuz tashkilotlar, mifologiya va hokazolarni loyihalash. Dunyo o'yinchining harakatlari va tanlovlari, xotiralar va uzoq muddatli munosabatlarni rivojlantirish asosida reaksiyaga kirishadi va moslashadi. • Qidiruv va ekspluatatsiyani muvozanatlash - Qidiruv tajribani rag'batlantiradi, lekin haddan tashqari ko'p narsa taraqqiyotga to'sqinlik qilishi mumkin. Ekspluatatsiya taraqqiyotga e'tibor qaratadi, lekin haddan tashqari ko'p narsa suboptimal mahalliy optimallikka olib kelishi mumkin. Eng qiziqarli va foydali o'yin tajribasi uchun kashfiyot (tasodifiylik) va ekspluatatsiya (optimizm) o'rtasidagi ideal muvozanatni aniqlash uchun ML dan foydalaning. • Algoritmni suiiste'mol qilishni oldini olish - O'yinchilar ML algoritmlari va tizimlarini nohaq foyda olish uchun qanday qilib beixtiyor yoki qasddan manipulyatsiya qilishi yoki suiiste'mol qilishi mumkinligini diqqat bilan ko'rib chiqing. O'yinchining mo'ljallangan ijodkorligiga va muammolarni hal qilishga xalaqit bermasdan, suiiste'mollikni aniqlash uchun tekshiruvlarni o'tkazing.
• Fortnite Battle Royale – Maqsadga ko‘maklashish, jangovar ballni ilg‘or bashorat qilish, firibgarlarni aniqlash va optimallashtirilgan o‘zaro uchrashuvlar uchun ML-dan foydalanadi. Mashhur o'yin ushbu ML tizimlari tufayli katta o'yinchilar bazasini saqlaydi. •DOTA 2 – optimallashtirilgan oʻzaro kelishuv, mahoratga asoslangan oʻyinni bashorat qilish, oʻyinchi statistikasi asosida qahramonlarni muvozanatlash va aldashning oldini olish uchun MLni qoʻllaydi. Eng murakkab esport o'yinlaridan biri hisoblanadi. • Counter-Strike: Global Offensive - Valve minglab o'yinchilarning sharhlari va xatti-harakatlari asosida vaqt o'tishi bilan yaxshilanadigan ilg'or ML anti-cheat tizimlarini ishlab chiqdi. Samarali ML monitoringi tufayli ochiq-oydin firibgarlarni kamdan-kam ko'ring. • PlayerUnknown's Battlegrounds (PUBG) – optimallashtirilgan oʻzaro kelishuv, pasayish tezligini sozlash, binolarda yashirinayotgan/lager qilayotgan oʻyinchilarni aniqlash va oʻyinchi fikr-mulohazalari asosida favqulodda vaziyatlar funksiyasini sozlash uchun MLni qoʻllaydi. Maʼlumotlar va ML asosidagi oʻyin oʻyinlariga moslashuvlar tufayli 50 milliondan ortiq nusxa sotilgan. • Destiny 2 - shaxsiylashtirilgan o'lja tushish ehtimoli, zarbalar va reydlar uchun optimal qiyinchilik egri chizig'ini aniqlash, raqobatbardosh rejimlarda mahoratga asoslangan moslashuv va foydalanish statistikasi asosida xarakter qobiliyatlari/texnikalarini muvozanatlash uchun ML-dan foydalanadi. Katta o'yinchilar jamoasi reydlar va esports sahnasida ishtirok etadilar. • Overwatch - ML rollar navbatini moslashtirish, mahorat reytingini bashorat qilish, diqqatga sazovor joylarni yaratish, takomillashtirilgan diqqatga sazovor joylarni qidirish, xarakter qobiliyatini sozlash, xaker/cheaterni aniqlash va optimallashtirilgan o‘yin muvozanatini saqlash uchun keng qo‘llaniladi. Rivojlanayotgan esports ligasi bilan muvaffaqiyatli birinchi shaxs qahramon otishma. • Rocket League- aldash/smurfni aniqlash, tartibsiz o‘yinlarda o‘yinchilarni mahorat darajasi bo‘yicha tartiblash, yuqori darajadagi o‘lja olish ehtimolini optimallashtirish, o‘yin vaqtiga qarab tajriba mukofotlarini moslashtirish, o‘yinchi fikr-mulohazalari va statistikasi asosida vaqt o‘tishi bilan avtomobil va to‘p fizikasini muvozanatlash uchun ML-dan foydalanadi. • Honor of Kings (Mobile MOBA) - o‘yin uslubiga asoslangan personajlar uchun shaxsiy tavsiyalar, o‘yinchilarning mahorati va jamoa tarkibini hisobga olgan holda optimallashtirilgan kelishish, o‘yinlar davomida qiyinchilikni dinamik sozlash, skanerlash va aldash vositalarini bloklash hamda o‘yinga asoslangan optimal strategiya/belgilarni tanlash uchun ML’dan foydalanadi. tafsilotlar. Katta daromad va o'yinchilar bazasi. • StarCraft: Remastered – ML algoritmlari moslashtirilgan sxemalar bilan avtomatlashtirilgan xarita yaratish, g‘alaba/mag‘lubiyat tarixi, o‘yinchi mahorati va tanlangan irqni hisobga olgan holda optimallashtirilgan kelishish, anomaliyalarni aniqlash orqali aldash/buzg‘unchilikni aniqlash hamda birlik statistikasi va g‘alaba foizlarini hisobga olgan holda ma’lumotlarga asoslangan balans yangilanishini ta’minlaydi. Muvaffaqiyatli real vaqtda strategiya o'yini eSports sahnasi. • O‘yinlarda sun’iy intellekt elementlarini qo‘llash Sun'iy intellektni o'yinlarda qo'llash Sun'iy intellekt (AI) so'nggi yillarda tez rivojlanib, turli sohalarda, shu jumladan o'yinlarda yangi imkoniyatlarni taqdim etdi. Mashinani o'rganish, mustahkamlashni o'rganish, rejalashtirish va tabiiy tilni qayta ishlash kabi sun'iy intellekt metodologiyalarini o'z ichiga olgan holda, biz o'yinchilarga moslashadigan, shaxsiylashtirilgan muammolarni ta'minlovchi, strategik fikrlash ko'nikmalarini rivojlantiradigan va talab bo'yicha yangi kontent yaratadigan o'yin tajribalarini yaratishimiz mumkin. AI o'yinlarni o'zgartirishning ba'zi usullari quyidagilardan iborat: moslashuvchan qiyinchilik egri chizig'i; shaxsiylashtirilgan va yuqori shaxsiylashtirilgan tajribalar; strategik AI agentlari; protsessual tarkibni yaratish; va aldashni aniqlash. Moslashuvchan qiyinchilik egri chizig'i o'yinchilarning faolligini saqlab qolish va keyingi mahorat darajasiga optimal sur'atda o'tish uchun muammolarni o'yinchining ishlashiga qarab sozlaydi. O'yinchilar yaxshilangani sayin, qiyinchilik asta-sekin o'sib boradi va qiziqarli vazifani bajarishda davom etadi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, o'yinchilar moslashuvchan qiyinchilikni afzal ko'rishadi, ular uzoqroq o'yin vaqtlari va umidsizlikni kamaytiradi. Shaxsiylashtirilgan va giper-shaxsiylashtirilgan o'yinlar ko'p jihatlarni individual o'yinchilarga moslashtiradi, shu jumladan belgilar, ko'nikmalar, jihozlar, maqsadlar, hikoya, vizual va qiyinchilik. O'yinchilar o'zlarining noyob o'yin uslubi va qiziqishlarini ifodalovchi shaxsiylashtirilgan elementlarga chuqur bog'langanligini his qilishadi. Aqlli tavsiyalar yuqori sifatli o'yin va o'yinchilarning sodiqligiga olib keladi. Strategik AI agentlari inson o'yinchilariga qarshi raqobatbardosh kurash yoki hamkorlik uchun murakkab strategiyalar va taktik ko'nikmalarni ishlab chiqadi. Agentlar oʻyin elementlari oʻrtasidagi munosabatlar haqida mulohaza yuritish, resurslardan foydalanishni optimallashtirish, oʻyinchilarga oqilona munosabatda boʻlish va strategik maqsadlarga erishish uchun mashinani oʻrganishdan foydalanadi. Ular asosiy strategiyalardan boshlanadi va asta-sekin yaxshilanadi, oxir-oqibat o'rtacha o'yinchilardan tashqarida. Protsessual tarkibni yaratish yangi darajalar, topshiriqlar, belgilar, elementlar, dialog va original uslub va mavzuga mos keladigan xususiyatlarga ega boshqa o'yin elementlarini yaratadi. Bu cheksiz kombinatsion xilma-xillikni, takroriy o'yin qiymatini va takroriy tajribalarsiz uzoq umr ko'rish imkonini beradi. Yaratilgan tarkib o'yin tajribasini saqlab, o'yinchilarning uzoq muddatli ishtirokini ta'minlagan holda yangi bo'ladi. Aldashni aniqlash modellari xakerlik vositalari, plaginlar, skriptlar, aimbotlar va adolatsiz afzalliklarni ta'minlaydigan boshqa mexanizmlarni ko'rsatadigan anomaliyalar uchun ma'lumotlarni tahlil qiladi. Ular buni kiritishlar o'rtasidagi fazoviy munosabatlarni, harakatlar o'rtasidagi vaqt farqlarini va o'yin o'zgaruvchilari o'rtasidagi korrelyatsiyalarni hisobga olgan holda bir nechta noto'g'ri pozitivlar bilan amalga oshiradilar. Samarali aniqlash aldashdan saqlaydi, adolatli o'yinni qo'llab-quvvatlaydi va qonuniy o'yinchilar uchun yoqimli tajriba. O'yinlar uchun strategik AI agentlarini ishlab chiqishda ba'zi asosiy muammolar: • Balancing Challenge and Fun - AI agentlari mag'lub bo'lishdan xafa bo'lmasdan o'yinchilarga qiziqarli vazifani taqdim etishlari kerak. Ular o'yinchilarga o'rtacha xavf tug'dirgan holda mahorat va strategiya orqali qiyinchiliklarni engishlariga imkon berishlari kerak. O'yinni qiziqarli qilish va o'yinchining umidsizlikka tushishiga yo'l qo'ymaslik uchun qiyinchilikni diqqat bilan sozlashni talab qiladi. • Murakkab strategiyalarni ishlab chiqish - malakali o'yinchilarni o'ylash uchun etarlicha murakkab strategiya va taktikalarni ishlab chiqish juda qiyin. AI agentlari o'yin elementlari o'rtasidagi munosabatlar, optimal resurslarni boshqarish, reaktiv va proaktiv qarorlar qabul qilish va xaritani boshqarish yoki birlik tarkibi kabi strategik tushunchalarni qo'llash bo'yicha murakkab fikrlashdan kelib chiqadigan strategiyalarga muhtoj. Bu dasturiy jihatdan kodlash qiyin. • Moslashuvchanlik - eng yaxshi AI agentlari o'yinchilarning harakatlari va xatti-harakatlariga asoslangan holda o'zlarining strategiyalari, taktikalari va qarorlarini moslashtira oladilar. Ular o'yinchilarning bir nechta o'yinlarda o'z yondashuvlarini qanday rivojlantirayotganini tushunishlari va qiyin tajribani taqdim etishda davom etishlari uchun moslashishi kerak. Bunday moslashuvchan strategik fikrlashni yaratish sun'iy intellekt yordamida erishish qiyin. • Hissiy intellekt – Kuchli emotsional javoblar, o‘yinchining ruhiy holatini oldindan bilish va undan strategik foyda olish uchun foydalanishga urinish sun’iy intellekt agentlarini shunchaki yengib o‘tish kerak bo‘lgan to‘siqlar emas, balki xavfli raqibdek his qilishiga olib kelishi mumkin. Biroq, bunday hissiy va psixologik murakkablikka ega sun'iy intellektni rivojlantirish, ayniqsa, insoniy bo'lmagan belgilar yoki o'yin uchun juda qiyin. Bu hozirgi AI hali erisha olmagan ilg'or ijtimoiy va sog'lom fikrlashni talab qiladi. • Shaxsni singdirish - Esda qolarli va jozibali AI agentlari xuddi inson qahramonlari kabi o'yinchilar bilan bog'lanishi mumkin bo'lgan o'ziga xos xususiyatlar, motivlar, ovozlar va xususiyatlarga ega. Ammo AI tizimlarini ishonchli tarzda noyob, murakkab shaxslar bilan ta'minlash juda katta muammodir. Ular o'yinning strategik maqsadlariga xizmat qilish bilan birga o'zlarini psixologik jihatdan boy his qilishlari kerak. Bu AI inson dizaynerlari, yozuvchilari va ovoz aktyorlari bilan solishtirganda kurashadigan ijodiy qobiliyatlarni talab qiladi.
•Qisqa muddatli prognozlash - seriyaning eng yaqin kelajakdagi qiymatlarini bashorat qilish (bir necha daqiqadan bir necha kungacha). Operatsion boshqaruv va qaror qabul qilish uchun foydalaniladi. •O'rta muddatli prognozlash - ketma-ket qiymatlarni bir necha kundan bir necha oygacha bo'lgan oraliqda bashorat qilish. Taktik rejalashtirish uchun foydalaniladi. •Uzoq muddatli prognozlash - oylardan yillargacha bo'lgan vaqt oralig'ida tendentsiyalar va ketma-ket qiymatlarni bashorat qilish. Strategik rejalashtirish va boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun foydalaniladi. Vaqt seriyalarini prognozlash muammolarini hal qilish uchun ko'pincha statistik usullar (eksponensial tekislash, ARIMA modellari), shuningdek sun'iy intellekt usullari (neyron tarmoqlar, chuqur o'rganish) qo'llaniladi. Bunday yondashuvlar murakkab modellarni katta hajmdagi ma'lumotlarga o'rgatish va bashorat qilishning mukammal aniqligiga erishish imkonini beradi.
• Neyron tarmoq modellari, xususan, uzoq qisqa muddatli xotira takroriy neyron tarmoqlari (LSTM) va guruh takrorlanuvchi tarmoqlari (GRU). Ushbu modellar vaqt seriyasining namunalari orasidagi uzoq bog'liqlikni hisobga olishga qodir va murakkab chiziqli bo'lmagan dinamik tizimlarni modellashtirish uchun juda moslashuvchan. LSTM va GRU moliya, tibbiyot, transport va boshqalar bilan bog'liq ko'pgina vaqt seriyalarini prognozlash muammolari bo'yicha ajoyib natijalarni ko'rsatadi. • Konvolyutsion neyron tarmoqlari kirish ma'lumotlarida mahalliy tuzilmalarni yaxshiroq hisobga olish imkonini berib, takrorlanuvchi tarmoqlarni to'ldirishi mumkin. Konvolyutsion takrorlanuvchi modellar (ConvLSTM) ham yuqori bashorat aniqligini ko'rsatadi. • Mavsumiy ARIMA modeli an'anaviy statistik yondashuvdir. Vaqt seriyalarida tez-tez kuzatiladigan mavsumiy tebranishlarni modellashtirish imkonini beradi. Mavsumiy ARIMA ba'zi kuzatuv seriyalarida yaxshi aniqlikni namoyish etadi, lekin neyron tarmoq modellariga nisbatan kamroq moslashuvchanlikni ko'rsatadi. • Eksponensial tekislash oddiy va intuitiv usuldir. Biroq, u neyron tarmoq va ARIMA modellari bilan solishtirganda, ayniqsa chiziqli bo'lmagan dinamikaga ega bo'lgan seriyalarga nisbatan pastroq prognoz aniqligiga ega.
•Vaqt qatori - vaqt o'tishi bilan har qanday ko'rsatkichning o'zgarishiga mos keladigan raqamli qiymatlar ketma-ketligi. Prognoz qilingan vaqt seriyasi tarixiy ma'lumotlarni o'z ichiga olishi kerak, shunda model tendentsiyalarni va mavsumiy tebranishlarni aniqlay oladi. • Prediktorlar (ekzogen omillar) - bashorat qilingan vaqt qatoriga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan qo'shimcha ma'lumotlar ketma-ketligi. Masalan, sotishni bashorat qilish uchun siz reklama xarajatlari, saytga tashrif buyuruvchilar soni va boshqalar haqidagi ma'lumotlardan foydalanishingiz mumkin. Prediktorlar ketma-ket dinamikasining aniqroq sababiy modelini yaratishga imkon beradi. •Kategorik xususiyatlar (qo‘shimcha atributlar) – vaqt qatoridagi elementlarning xossalarini tavsiflovchi diskret xususiyatlar. Bularga hafta kunlari, oylar, hududlar va boshqalar kiradi. Kategorik xususiyatlar ma'lumotlardagi mavsumiy va fazoviy ta'sirlarni aniqlashga yordam beradi. •Validatsiya va sinov namunalari - asosiy namunadan ajratilgan ma'lumotlar qismi. Validatsiya to'plami modelning giperparametrlarini sozlash uchun ishlatiladi va test to'plami avval ko'rilmagan ma'lumotlar bo'yicha yakuniy baholash uchun ishlatiladi. Ma'lumotlarning tasdiqlash-test bo'linishi prognozlar sifatini ob'ektiv baholashni kafolatlaydi. •Qo‘shimcha ma’lumot (agar mavjud bo‘lsa) – ma’lumotlarni izohlash, sabab-natija munosabatlarini o‘rnatish yoki bashoratli modelni tanlashda yordam beradigan har qanday boshqa ma’lumotlar. Reprezentativ va buzilmagan ma'lumotlarni tayyorlash bashorat qilish muammolarini hal qilishda asosiy rol o'ynaydi. Ma'lumotlarning to'liq tahlili muayyan vaziyatga mos keladigan eng yaxshi modelni tanlash imkonini beradi.
Vaqt seriyalarini prognoz qilish uchun ishlatiladigan asosiy neyron tarmoq yondashuvlari quyidagilardir: •Xotira birligi va omonimlari (LSTM va GRU) bilan takrorlanuvchi neyron tarmoqlari (RNN) eng mashhur arxitektura hisoblanadi. Ular uzoq muddatli va qisqa muddatli xotiraga ega bo'lib, ko'p qadamlar orqaga vaqtli ketma-ketlikda o'qishlarning o'zaro bog'liqligini modellashtirishga imkon beradi. LSTM va GRU ko'plab ma'lumotlarni bashorat qilish muammolari bo'yicha mukammal aniqlikni ko'rsatadi. • Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) kirish ma'lumotlaridagi mahalliy fazoviy bog'liqlikni aniqlash uchun konvolyutsiyadan foydalanadi. Takroriy tarmoqlar bilan birgalikda CNN ikkala yondashuvdan ham foydalanishga imkon beradi. Bunday konvolyutsion takroriy modellar (ConvLSTM) tasvirlar (video prognozlash) bilan vaqtli qatorlarni bashorat qilishda eng yuqori darajaga erishadi. •Autoregressiv integratsiyalashgan harakatlanuvchi o'rtachalar (ARIMA) an'anaviy statistik yondashuvdir. Ular chiziqli stokastik jarayonlarni va mavsumiy tendentsiyalarni modellashtirishga imkon beradi. ARIMA-larni sozlash oson, izohlash mumkin, ammo neyron tarmoq modellariga qaraganda kamroq moslashuvchan. • WaveNet tipidagi konvolyutsion-takrorlanuvchi tarmoqlar nutq sintezi uchun maxsus ishlab chiqilgan, ammo ular kengroq ma'noda audio-vaqt qatorlarini bashorat qilish uchun ham muvaffaqiyatli qo'llaniladi. Neyron tarmoq modellaridan foydalanish, ayniqsa LSTM, GRU va ConvLSTM, yuqori moslashuvchanlik va umumlashtirish qobiliyatiga ega bo'lgan vaqt seriyalarini prognozlashning eng yuqori aniqligiga erishishga imkon beradi. Biroq, oddiy ARIMA usullari va statistik modellar hali ham kam hisoblash murakkabligi bilan ba'zi muammolarga qo'llanilishi mumkin. Usulni tanlash uchun prognozlarning to'g'riligini, modelning murakkabligini va natijalarning izohlanishiga qo'yiladigan talablarni hisobga olish kerak.
Birja narxini bashorat qilish. Qimmatli qog'ozlar bahosini vaqt seriyasi sifatida ko'rish mumkin, bunda har qanday vaqtda aktsiyaning qiymati uning oldingi qiymatlariga bog'liq. Neyron tarmoqlar ushbu muammo uchun juda mos keladi, chunki: • Qimmatli qog'ozlar narxlari ko'pincha chiziqli bo'lmagan munosabatlarga va neyron tarmoqlar yaxshi modellashi mumkin bo'lgan murakkab naqshlarga ega. • Qimmatli qog'ozlar narxiga ta'sir qiluvchi ko'plab omillar mavjud, masalan, iqtisodiy ko'rsatkichlar, sanoat yangiliklari, kompaniya faoliyati va boshqalar. Ulardan neyron tarmoqqa ko'proq kontekstni taqdim etish uchun kiritish xususiyatlari sifatida foydalanish mumkin. • Neyron tarmoqlar prognozlar va bashoratlar uchun juda muhim bo'lgan vaqt seriyalari ma'lumotlaridagi vaqtinchalik bog'liqlikni avtomatik ravishda o'rganishi mumkin. Kelajakdagi aktsiya bahosini bashorat qilish uchun takroriy neyron tarmoqlardan, xususan LSTM tarmoqlaridan foydalanish umumiy yondashuv hisoblanadi. LSTM tarmog'i vaqt seriyasida uzoq muddatli bog'liqliklarni qo'lga kiritishi mumkin. Ushbu yondashuvdagi ba'zi asosiy qadamlar: Narxlarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan indikatorlar, yangiliklar va boshqalar kabi tarixiy aksiyalar narxi ma'lumotlarini va qo'shimcha funktsiyalarni to'plang. Ma'lumotlarni neyron tarmoqqa uzatish uchun masshtablash va normallashtirish orqali tayyorlang. Shuningdek, poezd, tekshirish va test to'plamlariga bo'linadi. Kirish hajmi ketma-ketlik uzunligi va funksiyalar soniga, chiqish hajmi esa prognoz qilish uchun vaqt qadamlari soniga teng bo'lgan LSTM tarmoq arxitekturasini tanlang. LSTM tarmog'ini vaqt algoritmidan foydalanib, o'quv ma'lumotlariga o'rgating. Tasdiqlash to'plamini tasdiqlang va eng yaxshi ishlash uchun giperparametrlarni sozlang. Yangi ma'lumotlar bo'yicha bashorat qiling va ularni kelajakdagi haqiqiy narxlarga qarab baholang. Aniqlikni aniqlash uchun MSE, MAE va boshqalar kabi ko'rsatkichlardan foydalaning. Biznes tushunchalarini olish uchun o'qitilgan LSTM modelini tahlil qiling va sharhlang. Tarmoqning og'irliklari va parametrlari o'rganilgan munosabatlar va naqshlarni aks ettiradi. Bu faqat bitta yondashuv, aktsiya bahosi prognozlarini yaxshilash uchun mustahkamlashni o'rganish, diqqat mexanizmlari, qarama-qarshi treninglar va boshqalarni qo'llashning yanada ilg'or usullari mavjud. Ammo LSTMlar juda yaxshi ishlaydi va boshlash uchun ajoyib joy.
Sun'iy neyron tarmog'ining tuzilishi: Sun'iy neyron tarmog'i neyronlar deb ataladigan ko'p sonli o'zaro bog'langan tugunlardan iborat. Neyronlar qatlamlarga bo'lingan va har bir qatlam ma'lum bir vazifani bajarish uchun javobgardir. Kirish qatlami kirish ma'lumotlarini oladi va uni yashirin qatlamlarga o'tkazadi. Yashirin qatlamlar kiritilgan ma'lumotlarni qayta ishlaydi va uni yakuniy chiqishni ishlab chiqaradigan chiqish qatlamiga o'tkazadi. Tarmoqdagi har bir neyron bir nechta boshqa neyronlarga ulangan va har bir ulanish u bilan bog'liq vaznga ega. Og'irlik ikki neyron o'rtasidagi aloqaning kuchini aniqlaydi. O'quv jarayonida og'irliklar prognoz qilingan mahsulot va haqiqiy ishlab chiqarish o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun o'rnatiladi. Sun'iy neyron tarmog'ini o'rgatish: Sun'iy neyron tarmog'ini o'qitish ikkita asosiy bosqichni o'z ichiga oladi: oldinga tarqalish va orqaga tarqalish. Oldinga tarqalish vaqtida kirish ma'lumotlari tarmoqqa kiritiladi va chiqish tarmoq orqali kirishni tarqatish orqali hisoblanadi. Orqaga tarqalish jarayonida prognoz qilingan chiqish va haqiqiy chiqish o'rtasidagi xatolik hisoblab chiqiladi va tarmoqning og'irliklari xatoni minimallashtirish uchun o'rnatiladi. O'quv jarayoni iterativ bo'lib, tarmoq xatolik minimallashtirilgunga qadar o'z vaznlarini sozlashda davom etadi. O'quv jarayoni tarmoq hajmi va muammoning murakkabligiga qarab uzoq vaqt talab qilishi mumkin. Sun'iy neyron tarmoq turlari: Sun'iy neyron tarmoqlarning bir nechta turlari mavjud, ular orasida oldinga yo'naltirilgan neyron tarmoqlari, takroriy neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari va chuqur neyron tarmoqlari mavjud. Oldinga neyron tarmoqlari sun'iy neyron tarmoqlarning eng oddiy turi bo'lib, tasniflash va regressiya kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Takroriy neyron tarmoqlar nutqni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi ketma-ket ma'lumotlarni o'z ichiga olgan vazifalar uchun ishlatiladi. Konvolyutsion neyron tarmoqlari tasvir va videoni aniqlash kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Chuqur neyron tarmoqlar kompyuterni ko'rish va tabiiy tilni qayta ishlash kabi ko'p sonli qatlamlarni talab qiladigan vazifalar uchun ishlatiladi. Sun'iy neyron tarmog'ining ilovalari: Sun'iy neyron tarmoqlar keng ko'lamli ilovalar, jumladan tasvirni aniqlash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, bashoratli modellashtirish va robototexnika uchun muvaffaqiyatli qo'llanildi. Sun'iy neyron tarmoqlarini qo'llashning ba'zi aniq misollari: Tasvirni aniqlash: ANN tasvirlardagi ob'ektlarni tanib olish va ularni toifalarga ajratish uchun ishlatiladi. Nutqni aniqlash: ANN nutqni tanib olish va uni matnga aylantirish uchun ishlatiladi. Tabiiy tilni qayta ishlash: ANN tabiiy til matnini tahlil qilish va tushunish uchun ishlatiladi. Bashoratli modellashtirish: ANN o'tmishdagi ma'lumotlarga asoslangan kelajakdagi natijalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Robototexnika: ANN robotlarning xatti-harakatlarini boshqarish va ularga murakkab vazifalarni bajarishga imkon berish uchun ishlatiladi.
• Haddan tashqari moslashish: Bu murakkab model o'quv ma'lumotlaridagi tafsilotlarni va shovqinni o'rganganda sodir bo'ladi, bu modelning yangi ma'lumotlardagi ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatadi. Haddan tashqari yuklanishning oldini olishning ba'zi usullari: Muntazamlashtirishni qo'shish (L1 yoki L2 normalari uchun jarima)
Modelning murakkabligini oshirish (ko'proq qatlamlar, tugunlar) Xususiyatlarni qo'shish Regulyatsiyani kamaytirish Optimallashtirish iteratsiyasini oshirish • Optimallashtirish qiyinligi: Neyron tarmoq uchun optimal vazn va parametrlarni topish qiyin. Mahalliy optimaga yopishib olish oson. Quyidagi usullardan foydalanish: Stokastik gradient tushishi Momentum Nesterov tezligi Adam optimallashtiruvchisi O'quv tezligi jadvallari yaxshi optimallikka erishishga yordam berishi mumkin. • Yo‘qolib borayotgan/portlovchi gradientlar: Chuqur neyron tarmoqlarni o‘rgatishda gradientlar qatlamlar bo‘ylab orqaga tarqalayotganda eksponent ravishda o‘sishi/qisqarishi mumkin. Bu mashg'ulotni beqaror qilishi mumkin. Gradient kesish, LR jadvallari va qatlamlarni normallashtirish kabi usullar bu muammoni hal qilishga yordam beradi. • Non-convergents: optimallashtirish jarayoni halqada qolib ketadi va og'irliklar optimal qiymatlarga yaqinlashmaydi. Bu vaznning yomon ishga tushirilishi, mos bo'lmagan optimallashtiruvchi, sayoz tarmoqlar va boshqalar tufayli sodir bo'lishi mumkin. • Egar nuqtalari: optimallashtirish tiqilib qoladigan mahalliy minimallar haqiqiy optima emas, balki egar nuqtalaridir. Egar nuqtalaridan qochish uchun shovqin qo'shish kabi qo'shimcha usullar kerak bo'lishi mumkin. • Kambag'al mahalliy optimallik: Agar optimallashtirish yaqinlashsa ham, u global optimalga emas, balki suboptimal mahalliy minimallarga yopishib qolishi mumkin. To'plamni normallashtirish, tark etish, erta to'xtatish kabi usullardan foydalanish mahalliy optimallikka erishishga yordam beradi. • Optimizatorni tanlash: Foydalanilayotgan optimallashtiruvchi tarmoq konvergentsiyasi va optimal ulanishda asosiy rol o'ynaydi. Bo'limni tanlash gradient tushishi, LBFGS, Adagrad, Adadelta, Adam, Nesterov Adam va boshqalarni o'z ichiga oladi. Hech qanday optimallashtiruvchi barcha muammolar uchun ishlamaydi, shuning uchun to'g'ri tanlash va giperparametrni sozlash muhimdir. • Giperparametrlarni sozlash: Neyron tarmoqning giperparametrlari, jumladan qatlamlar soni, har bir qatlamdagi tugunlar, o‘rganish tezligi, o‘tish tezligi va boshqalar uning ishlashiga sezilarli ta’sir ko‘rsatadi. Ularni tasodifiy qidiruv, tarmoq qidiruvi, Bayesian optimallashtirish yoki giperparametrlarni sozlash kutubxonalari orqali sozlash eng yaxshi natijalarga erishish uchun juda muhimdir. Tasvirlarni tanib olish masalalarida neyron tarmoq modellari va algoritmlari. Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN): CNN - bu tasvirni aniqlash vazifalari uchun juda mos keladigan neyron tarmoq turi. CNNlar kirish tasviriga bir qator konvolyutsion filtrlarni qo'llash orqali tasvirlarning xususiyatlarini avtomatik ravishda o'rganish uchun mo'ljallangan. Filtrlar odatda kichik va mahalliy xususiyatlarni olish uchun butun tasvir bo'ylab qo'llaniladi. CNN-lar orqaga tarqalish yordamida o'qitiladi va prognoz qilingan chiqish va haqiqiy chiqish o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun o'quv jarayonida filtrlarning og'irligi yangilanadi. Chuqur e'tiqod tarmoqlari (DBNs): DBN - bu kirish ma'lumotlaridan xususiyatlar ierarxiyasini avtomatik ravishda o'rganish uchun mo'ljallangan neyron tarmoq turi. DBNlar odatda nazoratsiz o'rganish algoritmining bir turi bo'lgan Cheklangan Boltzmann Mashinalarining (RBMs) bir nechta qatlamlaridan iborat. RBMlar kirish ma'lumotlaridan xususiyatlarni ajratib olishni o'rganadilar va bitta RBMning chiqishi ierarxiyadagi keyingi RBMga kirish sifatida beriladi. DBN ning oxirgi qatlami odatda nazorat qilinadigan o'rganish algoritmidir, masalan, softmax tasniflagichi. Takroriy neyron tarmoqlari (RNN): RNN - bu videolar yoki vaqt seriyasidagi ma'lumotlar kabi ketma-ket ma'lumotlar uchun juda mos keladigan neyron tarmoq turi. RNNlar o'tmishdagi kirishlar xotirasini saqlash uchun qayta aloqa zanjiridan foydalanadi, bu ularga ma'lumotlardagi vaqtinchalik bog'liqliklarni olish imkonini beradi. RNNlar videoni aniqlash va nutqni aniqlash kabi vazifalarga muvaffaqiyatli qo'llanildi. Generativ raqib tarmoqlari (GANs): GANlar tasodifiy shovqinlardan haqiqiy tasvirlarni yaratish uchun mo'ljallangan neyron tarmoq turidir. GANlar ikkita neyron tarmoqdan iborat: generator tarmog'i va diskriminator tarmog'i. Jeneratör tarmog'i tasodifiy shovqindan tasvirlarni yaratadi va diskriminator tarmog'i haqiqiy va soxta tasvirlarni ajratishga harakat qiladi. Ikkala tarmoq parallel ravishda o'qitiladi, generator tarmog'i diskriminator tarmog'ini aldaydigan tasvirlarni yaratishga harakat qiladi va diskriminator tarmog'i haqiqiy va soxta tasvirlarni to'g'ri tasniflashga harakat qiladi. Tasvirni aniqlash uchun chuqur neyron tarmoqlarni o'rgatish qiyin vazifa bo'lishi mumkin va mashg'ulot jarayonida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan bir nechta umumiy muammolar mavjud. Ushbu qiyinchiliklardan ba'zilari: Yo'qolib borayotgan gradientlar: Chuqur neyron tarmoqlar ko'p qatlamlarga ega va orqaga tarqalish paytida gradientlar juda kichik bo'lib qolishi mumkin, bu esa tarmoqni o'rganishni qiyinlashtirishi mumkin. Buni yo'qolib borayotgan gradient muammosini yumshatishga yordam beradigan faollashtirish funktsiyalari, masalan, rektifikatsiyalangan chiziqli birlik (ReLU) faollashtirish funksiyasi yordamida hal qilish mumkin. Haddan tashqari moslashish: Chuqur neyron tarmoqlar juda moslashuvchan va agar to'g'ri tartibga solinmasa, o'quv ma'lumotlarini osongina to'ldirishi mumkin. Ortiqcha moslashishning oldini olish uchun maktabni tashlab ketish va vaznni pasaytirish kabi tartibga solish usullaridan foydalanish mumkin. Hisoblash resurslari: Chuqur neyron tarmoqlar o'qitish uchun katta miqdordagi hisoblash resurslarini talab qiladi, ayniqsa tarmoq juda katta bo'lsa. Buni grafik ishlov berish birliklari (GPU) yoki tenzor ishlov berish birliklari (TPU) kabi maxsus apparat vositalaridan foydalanish orqali hal qilish mumkin. Ma'lumotlar sifati: Tarmoqni o'qitish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarning sifati tarmoqning ishlashiga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin. Agar ma'lumotlar shovqinli bo'lsa yoki o'z ichiga o'zgarib turadigan bo'lsa, bu tarmoqni o'rganishni qiyinlashtirishi mumkin. Giperparametrlarni sozlash: Chuqur neyron tarmoqlarda o'rganish tezligi, qatlamlar soni va har bir qatlamdagi neyronlar soni kabi sozlanishi kerak bo'lgan bir nechta giperparametrlar mavjud. Ushbu giperparametrlar uchun optimal qiymatlarni topish ko'p vaqt talab qiladigan jarayon bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar to'plami hajmi: Chuqur neyron tarmoqlar samarali o'qitish uchun katta ma'lumotlar to'plamini talab qiladi. Agar ma'lumotlar to'plami juda kichik bo'lsa, tarmoq yangi misollarni yaxshi umumlashtira olmasligi mumkin. Ushbu qiyinchiliklarni bartaraf etish uchun tarmoq arxitekturasini diqqat bilan loyihalash, tegishli faollashtirish funktsiyalari va tartibga solish usullaridan foydalanish, o'qitish uchun yuqori sifatli ma'lumotlardan foydalanish va optimal ishlashga erishish uchun giperparametrlarni ehtiyotkorlik bilan sozlash muhimdir. Bundan tashqari, o'quv jarayonini kuzatib borish va ma'lumotlarning ortiqcha yoki to'liq mos kelmasligi uchun kerak bo'lganda giperparametrlarni sozlash muhimdir. Tasvirni aniqlash uchun neyron tarmoq algoritmlaridan foydalanish bo'yicha tadqiqot ishining loyihasi va misoli: Tasvirni aniqlashda neyron tarmoq algoritmlari So'nggi yillarda konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) va chuqur o'rganish usullari muvaffaqiyati tufayli tasvirni tanib olish tez sur'atlar bilan rivojlandi. CNN-lar mavhumlikning bir nechta qatlamlarida murakkab vizual xususiyatlarni avtomatik ravishda o'rganish qobiliyati bilan tasvirni aniqlash sohasida inqilob qildi. Rasmni aniqlash uchun eng mashhur CNN arxitekturalaridan ba'zilari AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet va DenseNet hisoblanadi. CNN murakkab modellarni o'rgatish va yaxshi ishlashga erishish uchun katta hajmdagi etiketli tasvir ma'lumotlarini talab qiladi. Transfer o'rganish usullari bu muammoni hal qilishga yordam berdi, birinchi navbatda CNN-larni ImageNet kabi katta ma'lumotlar to'plamlarida oldindan o'qitish, keyin o'rganilgan bilimlarni kichikroq ma'lumotlar to'plamlariga o'tkazish. Ma'lumotlarni ko'paytirish, shuningdek, tasodifiy kesish, aylantirish, masshtablash, aylantirish va boshqalar kabi usullar orqali o'quv ma'lumotlari miqdorini oshiradi. Takroriy neyron tarmoqlari (RNN), ayniqsa Uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) birliklari bilan, video harakatni aniqlash kabi ketma-ket tasvir ma'lumotlarida eng zamonaviy natijalarga erishdi. RNNlar vaqtinchalik o'lchamdagi ma'lumotlarni olishlari va videodagi kadrlar orasidagi uzoq muddatli bog'liqlikni o'rganishlari mumkin. Ular harakatlarni tasniflash, video tavsiflarini yaratish, video savollarga javob berish, video taglavhalar va boshqalar uchun ishlatiladi. Generativ raqib tarmoqlari yoki GANlar tasvirni aniqlash uchun ishlatiladigan neyron tarmoqlarning yana bir sinfidir. GANlar ikkita neyron tarmoqni bir-biriga qarama-qarshi qo'yadi va haqiqiy va yaratilgan tasvirlar o'rtasidagi farqni o'rganish orqali fotorealistik tasvirlarni yaratadi. Ular tasvir yaratish, tasvirni tahrirlash, fotosuratlarni yaxshilash, domenni moslashtirish va tasvirni tasvirga tarjima qilish uchun ishlatiladi. Misol: Itlar va mushuklar tasvirlarini tasniflash uchun biz CNN ko'p toifali tasnifidan foydalanishimiz mumkin: "It" yoki "mushuk" deb nomlangan rasmlarning katta ma'lumotlar to'plamini to'plang. Bu CNNni o'qitish uchun ishlatiladi. ResNet-50 yoki InceptionV3 kabi oldindan tayyorlangan CNN arxitekturasini tanlang va oxirgi qatlamni ikkita sinf uchun ikkita tugunga ega bo'lish uchun o'zgartiring. Ma'lumotlar to'plamini kengaytirish va og'irliklarni ishga tushirish uchun o'rganishni uzatish uchun ma'lumotlarni ko'paytirishni qo'llang. Orqaga tarqalish va Adam kabi optimallashtiruvchi yordamida CNNni kengaytirilgan ma'lumotlar to'plamiga o'rgating. Yangi tasvirlar bo'yicha bashorat qiling va model ishlashini tasdiqlash uchun aniqlikni baholang. CNN it va mushuklarni qanday aniqlashni o'rganishi haqida tushunchaga ega bo'lish uchun oxirgi qatlamlardagi filtrlar va og'irliklarni tasavvur qiling.
• Ob'ektni aniqlash: Tasvirlar yoki videolardagi ob'ektlarni joylashtirish va tasniflash. Bu avtonom tizimlar va robototexnika uchun juda muhimdir. SSD, Faster R-CNN, RetinaNet va YOLO kabi CNN-ga asoslangan modellar odatda qo'llaniladi. Bular turli xil sinflar, sinflar va shakllardagi ob'ektlarni turli joylarda va masshtablarda aniqlaydi. • Semantik segmentatsiya: Tasvir yoki video ramkadagi har bir pikselga sinf yorlig'ini belgilash. Bu kirish muhitida turli sinflarning fazoviy taqsimotini ifodalovchi piksel bo'yicha tasnifga olib keladi. Semantik segmentatsiya uchun CNN va FCN (To'liq konvolyutsion tarmoqlar) ga asoslangan modellar qo'llaniladi. Ilovalarga avtonom haydash, tibbiy tasvir tahlili, yuz segmentatsiyasi va boshqalar kiradi. • Namuna segmentatsiyasi: Tasvirlardagi misollar yoki obyektlarni aniqlash va chegaralar bilan bir xil misolga tegishli piksellarni guruhlash. Bu oddiy ob'ektni aniqlashning ustiga ob'ekt chegaralari va maskalarni qo'shadi. Mask R-CNN Faster R-CNN takliflaridan hamda misol segmentatsiyasi uchun piksel darajasidagi maskalashdan foydalanadi. Ilovalarga tasvirni tahrirlash, robototexnika, moda segmentatsiyasi va boshqalar kiradi. • Yuzni tanish: fotosuratlar, videolar yoki tasvirlar ma'lumotlar bazalarida inson yuzlarini aniqlash. Neyron tarmoqlar identifikatsiyani aniqlash uchun kiritilgan tasvirdan olingan yuz xususiyatlariga saqlangan yozuvlar bilan mos keladi. CNN, 3D modellar, LSTMlar va kengaytirilgan xotira tarmoqlaridan foydalaniladi. Foydalanish holatlariga yuz belgilarini belgilash, kirishni boshqarish, jinoyatni aniqlash, hissiyotlarni tahlil qilish, demografik tahlil va boshqalar kiradi. • Rasm taglavhalari: Tasvirlar yoki videolar uchun inson o‘qiy oladigan taglavhalar yoki tavsiflarni yaratish. Tizim vizual tarkibni va kirishdagi ob'ektlar orasidagi munosabatlarni tushunadi va uni tabiiy tildagi jumlalarga tarjima qiladi. CNN-LSTM kabi neyron tarmoqlar ishlatiladi. Ilovalar tarkibini yaratish, ko'rish qobiliyati zaiflarga yordam berish, ta'lim dasturlari va boshqalarni o'z ichiga oladi. • Tasvirni qidirish: Vizual tarkibga asoslangan rasmlarning katta to'plamlarini qidirish va indekslash va o'xshash tasvirlarni topish. CNN orqali xususiyatlarni chiqarish rasmlarni semantik aloqalarni saqlaydigan o'rnatishlarga joylashtiradi. Keyinchalik, bu o'rnatishlar eng yaqin qo'shni texnikasi yoki siz turiga qarab qidirish usuli yordamida qidiriladi. Foydalanish holatlariga elektron tijorat tavsiyalari, plagiatni aniqlash, tibbiy diagnostika va boshqalar kiradi. • Tasvirni tasvirga tarjima qilish: Tasvirni bir uslubdan boshqasiga tarjima qilish yoki fotografik uslub, anime uslubi, fasl, yorug‘lik sharoiti va boshqalar kabi atributlarni o‘zgartirish. GANlar diskriminatorga qarshi istalgan uslubga mos tasvirlarni yaratishni o‘rganadigan generator tarmog‘ini o‘rnatadi. bu chiqishni haqiqiy yoki ishlab chiqarilgan deb tasniflaydi. Tarjimalar Van Gog uslubidagi fotosurat, qishdan yozgacha, ko'cha sahnalari uchun teglar, vizualizatsiya uchun segmentatsiyalar va boshqalarni o'z ichiga oladi. Xulosa qilib aytganda, neyron tarmoq algoritmlari tasvirni tanib olishda inqilob qildi va chuqur o'rganish bilan mumkin bo'lgan chegaralarni kengaytirishda davom etmoqda. Katta hajmdagi ma'lumotlarning mavjudligi va hisoblash resurslarining ortib borishi bilan neyron tarmoqlar kelgusi yillarda tasvirni aniqlash uchun ilg'or dasturlarni ishga tushiradi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR Н. Х. Авлиякулов. Пeдагогичeская тeхнология. — Ташкeнт, 2009. K. Ismanova. Amaliy dars mashg‘ulotlarini innovatsion usullar yordamida tashkil etish. — Ta’lim muammolari jurnali. 2-son, 2012-yil. О. С. Абдуллаeва. Повышeниe эффeктивности процeсса подготовки к пeдагогичeской дeятeльности студeнтов вуза. — Журнал «Молодой учeный». №10, 2013 г. Download 153.92 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|