Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish
•
0 likes•908 views
MIRZO ULUG‘BEK NOMIDAGI O‘ZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETI JIZZAX FILIALI SUN’IY INTELLEKT “AXBOROT TIZIMLARI VA TEXNOLOGIYALARI” KAFEDRASI. SUN’IY INTELLEKT FANI S.B. Ergashev s.b.ergashev@gmail.com
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
More from MIRZO ULUG‘BEK NOMIDAGI O‘ZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETI JIZZAX FILIALI
More from MIRZO ULUG‘BEK NOMIDAGI O‘ZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETI JIZZAX FILIALI (12)
Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish
- 2. БАНК WOODGROVE (ANN) SUN'IY NEYRON TARMOQLAR 2 Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu inson miyasiga asoslanib modellashtirilgan mashinani o‘rganish algoritmlaridir. ANN qatlamlarda bir-biriga bog'langan va murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatiladigan neyronlardan iborat. ANN tasvirlarni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va robototexnika kabi turli vazifalar uchun muammolarni yechimni topishda ishlatiladi. Ular ma'lumotlardan o‘rganishlari va topilgan natijaviy naqshlar asosida bashorat qilishlari mumkin. ANN turli xil ilovalar uchun, aniq va mukammalroq modellarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan kuchli vositalardir. SNT O‘ZMUJF
- 3. БАНК WOODGROVE NEYRON TARMOQNI O'RGANISH 3 Sun’iy neyron tarmoq ma’lumotlar to’plamini ikkiga bo‘lish yo‘li bilan o‘qitiladi va sinovdan o‘tkaziladi: tarmoq o‘rnatishlarini optimallashtirish uchun qism o'quv to'plami (80%)ni va ko'rinmas ma'lumotlar bo‘yicha modelning to‘plamini o‘lchash uchun test to‘plami (20%)ni tashkil qiladi. Bu imtihon uchun o‘qishga o‘xshaydi, lekin bu erda savollar o‘quv materiali bilan bir xil emas. SNT O‘ZMUJF
- 4. БАНК WOODGROVE O‘RGATISH ALGORITMLARI 4 SNT O‘ZMUJF O‘rgatish algoritmlari bu computer algoritmlarni o‘rganishning bir yo‘nalishi bo‘lib, ko‘p miqdordagi ma’lumotlar orqali o‘z - o‘zini tajribalarini rivojlantira oladigan algoritmlardir. O‘rgatish algoritmlari berilgan ma’lumotlar asosida ma’lumotlani o‘rganish orqali model quradi. Ushbu model bashoratlar qilishi yoki qarorlar qabul qilishi uchun alohida dastrulash talab etilmaydi. O‘rgatish algoritmlarining o‘qituvchili (Supervised learning - Nazorat ostidagi o'rganish), o‘qituvchisiz (Unsupervised learning - Nazoratsiz o'rganish) va kuchaytirilgan (Reinforcement learning).
- 5. БАНК WOODGROVE O‘QITUVCHILI O‘RGATUVCHI (SUPERVISED) 5 O‘qituvchili o‘rgatuvchida ma’lumotlar oldin o‘rganiluvchi va qanday o‘rganilishni baholash orqali ajratiladi. 1. O‘rganiluvchi ma’lumotlar turlarga yoki kategoriyalarga ajratiladi. 2. O‘rganiluvchi ma’lumotlar orqali model o‘rgatilib, undan keyin tekshiruvchi ma’lumotlar modelida tekshirib ko‘riladi. 3. Model o‘rgatilayotganda kirishga berilgan ma’lumot modelni chiqishida tekshiriladi. Modelda xatoliklar o‘rganiladi va yangilanadi. Misol uchun: model kirishiga olmaning rasmi berilganda chiqishda olma degan yozuvni chiqarish bersa xatolik nol bo'ladi va og'irliklar o'zgarmaydi. 4. Modellashtirish to’g’ri qaror qabul qilish darajasiga qarab modelni o’rgatish davom ettiriladi yoki to'xtatiladi. 5. O‘qituvchili o‘rgatishni qo‘llashga yuzni tanish, ob'ektlarni tanish, ovozni tanish kabilarni misol qilib keltirish mumkin. SNT O‘ZMUJF
- 7. БАНК WOODGROVE O’QITUVCHISIZ O’RGATISH (UNSUPERVISED) 7 O’qituvchisiz o’rgatish algoritmlari kirish ma’lumotlarini olib ma’lumotlarini aniqlaydi hamda tuzilishga ko‘ra guruhlashtiradi va klasterlashtiradi. Bu algoritmlarda o’rganiluvchi ma’lumotlar guruhlarga, turlarga yoki kategoriyalarga ajratiladi. O’qituvchisiz o’rgatish ma’lumotlardagi umumiylikni aniqlaydi va yangi ma’lumotlarda shunday umumiy jihat bor yo’qligini topadi. SNT O‘ZMUJF
- 8. БАНК WOODGROVE UNSUPERVISED O'RGANISH ALGORITMI 8 Kirishda toifalarga ajratilmagan ma'lumotlarini oldik. Endi ushbu noaniq kirish ma'lumotlarini o'qitish modeliga beriladi. Ma'lumotlardan yashirin naqshlarni topish uchun noaniq ma'lumotlarni sharhlaydi va k – vositalarini klasterlash, qarorlar daraxti va shu kabi boshqa algoritmlarni qo'llaydi. Kerakli algoritmni qo'llaganidan so'ng, algoritm ma'lumotlar ob'ektlarini ular orasidagi o'xshashlik va farqlarga ko'ra guruhlarga ajratadi. SNT O‘ZMUJF
- 9. БАНК WOODGROVE 9 SNT O‘ZMUJF Kuchaytirilgan o‘rganish (ta’lim) komponentlari - Qaror qabul qilish / Agentni o'rganish - Muhit - muhitning agentlarga o‘zaro ta’sirini o‘rganish - Harakatlar - agent nima qiladi KUCHAYTIRILGAN O'RGANISH
- 11. БАНК WOODGROVE KUCHAYTIRILGAN O'RGANISH (REINFORCEMENT LEARNING) 11 ANN berilgan ma’lumot xaqida bashorat qila olishi uchun o’rgatilishi kerak bo’ladi. Buning uchun oldindan to’plangan ma’lumotlar asosida neyron tarmoq quriladi va o’rgatiladi. Ushbu to’plangan ma’lumotlar asosida neyron tarmog’ini o’rgatishidan oldin bir necha to’plamlarga bo’linadi. Ko’pincha ma’lumotlar 3 ta asosiy to’plamga: o’rgatiluvchi, tekshirish, va test to’plamiga ajratiladi. SNT O‘ZMUJF
- 13. БАНК WOODGROVE KUCHAYTIRILGAN O'RGANISH (REINFORCEMENT LEARNING) 13 Kuchaytirilgan o'rganishga xatolardan o'rganish sifatida qarashimiz mumkin. Har qanday muhitga kuchaytirilgan o'rganish algoritmini joylashtirilganida u boshida juda ko'p xatolarga yo'l qo'yadi. Yaxshi xatti-harakatlarni ijobiy signal bilan va yomon xatti-harakatlarni salbiy signalni bog'laydigan algoritmga qandaydir rag'batlantirish taqdim qilganimizda, biz yomon xatti-harakatlardan ko'ra yaxshi xatti-harakatlarni afzal ko'radigan algoritmni kuchaytirishini ko‘rish mumkin. Vaqt o'tishi bilan bizning o'rganish algoritmimiz avvalgiga qaraganda kamroq xato qilishni o'rganadi. SNT O‘ZMUJF
- 15. БАНК WOODGROVE 15 SNT O‘ZMUJF Kuchaytirilgan o‘rganish - bu agentning atrof-muhit bilan o‘zaro munosabatda bo‘lishi va eng yaxshi natijani topish qobiliyatidir. Agent - maqsadi eng ko'p mukofot ballarini olish va ish faoliyatini yaxshilashdir. Agent to‘g‘ri yoki noto‘g‘ri javobni topgani uchun ball bilan taqdirlanadi yoki jazo sifatida bal olib tashlanadi. Bu ijobiy mukofot ballari asosida model o‘zini-o‘zi o‘qitish qobilyatini qo‘lga kiritiladi va unga keyingi taqdim etilgan yangi ma’lumotlarni bashorat qilishni o‘rgatdi. KUCHAYTIRILGAN O'RGANISH