Reja chuqur o’qitish nima? O’qitish usullari Tasvirlarda sinflashtirish masalasi va chuqur o’qitish imkoniyati Chuqur o’qitish bosqichlari Chuqur o’qitish tarmog’i turlari Convolutional neural networks (cnn)

Chuqur o’qitish (Deep learning). Asosiy
vazifalari va algoritmlari

REJA

Chuqur o’qitish nima?
O’qitish usullari
Tasvirlarda sinflashtirish masalasi va chuqur o’qitish imkoniyati
Chuqur o’qitish bosqichlari
Chuqur o’qitish tarmog’i turlari
Convolutional neural networks (CNN) asosiy xususiyati
Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar
Chuqur o’qitish nima?
Chuqur o’qitish – bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir.
Chuqur o’qitish asosan neyron tarmoqlari asosida amalga oshiriladi va bunda quriladigan neyron tarmog’i xususiyatlari va o’qitish jarayoni muhim hisoblanadi hamda neyron tarmog’i aniqligini oshirishga xizmat qiladi.

O’qitish usullari

Chuqur o’qtitishda quyidagi mashinani o’qitish usullaridan foydalaniladi:
Regressiya – o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model doimiy qiymatlar qabul qiladi
Sinflashtirish - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik haqidagi qiymat qabul qiladi
Segmentlash (klasterlash) – o’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida model oxshash xususiyatlarni aniqlashga oid qiymatlarni hisoblaydi.

Tasvirlarda sinflashtirish masalasi

Tasvirni sinflashtirishning klassik yondashuvi

tasvirga tegishli yoki bo’lishi

mumkin bo’lgan qirralar, burchaklar va yuqori qiymatli xususiyatlar aniqlanadi

Tasvirni sinflashtirish

• 
  O’quv to’plamini yig’ish
  
• 
  Mashinali o’qitish asosida sinflash bloklarini o’qitish
  
• 
  Sinf natijasini sinflash bloki yordamida bashorat qilish
  

Chuqur o’qitish algoritmlari bir-biriga bog’langan
neyron tarmoq qatlamlaridan tashkil topadi