Sun’iy intellekt darsligi

Mashinali o‘rganish (ML)

An’anaviy dasturlash ma’lumotlardan natija olish uchun algoritmlardan foydalanadi:

Mashinali o‘rganish ma’lumotlar va natijalardan algoritmlar yaratadi:

---

Neyron tarmoqlar (NN)

Neyron tarmoqlar — bu:

• Dasturlash texnikasi
• Mashinali o‘rganishda qo‘llaniladigan usul
• Xatolardan o‘rganadigan dasturiy ta’minot

Neyron tarmoqlar inson miyasining ishlash tamoyiliga asoslangan:
Neyronlar bir-biriga xabar yuboradi. Neyronlar muammoni hal qilishga (qayta-qayta) urinar ekan, muvaffaqiyatga olib keladigan bog‘lanishlar kuchayib, muvaffaqiyatsizlikka olib keladigan bog‘lanishlar susayib boradi.

---

Perseptronlar

Perseptron neyron tarmoqlar sari qo‘yilgan birinchi qadamni belgilaydi.

U faqat bitta kirish qatlamiga ega va yashirin qatlamlari bo‘lmagan yagona neyronni ifodalaydi.

Perseptronni dasturlashni o‘rganing.

---

Neyron tarmoqlar

Neyron tarmoqlar — bu ko‘p qatlamli perseptronlar.

Eng sodda ko‘rinishida neyron tarmoq quyidagilardan tashkil topadi:

• Kirish qatlami (sariq)
• Yashirin qatlam (ko‘k)
• Chiqish qatlami (qizil)

Neyron tarmoq modelida kirish ma’lumotlari (sariq) yakuniy natija (qizil) hosil qilinishidan oldin yashirin qatlamda (ko‘k) qayta ishlanadi.

Birinchi qatlam:
Sariq perseptronlar kirish ma’lumotlari asosida oddiy qarorlar qabul qiladi. Har bir qaror keyingi qatlamdagi perseptronlarga yuboriladi.

Ikkinchi qatlam:
Ko‘k perseptronlar birinchi qatlam natijalarini salmog‘iga qarab baholab, qaror qabul qiladi. Bu qatlam birinchi qatlamga qaraganda murakkabroq qarorlarni yanada abstrakt darajada qabul qiladi.

---

---

Chuqur neyron tarmoqlar

Chuqur neyron tarmoqlar ulkan hajmdagi ma’lumotlar ustida murakkab amallarni bajaradigan bir nechta yashirin qatlamlardan tashkil topadi.

Har bir keyingi qatlam oldingi qatlamni kirish sifatida ishlatadi.

Masalan, optik o‘qishda quyi qatlamlar qirralarni, yuqori qatlamlar esa harflarni aniqlash uchun ishlatiladi.

Chuqur neyron tarmoq modelida kirish ma’lumotlari (sariq) yashirin qatlamda (ko‘k) qayta ishlanadi va yakuniy natijani (qizil) hosil qilish uchun yana boshqa yashirin qatlamlarda (yashil) o‘zgartiriladi.

Birinchi qatlam:
Sariq perseptronlar kirish ma’lumotlari asosida oddiy qarorlar qabul qiladi. Har bir qaror keyingi qatlamdagi perseptronlarga yuboriladi.

Ikkinchi qatlam:
Ko‘k perseptronlar birinchi qatlam natijalarini salmog‘iga qarab baholab, qaror qabul qiladi. Bu qatlam birinchi qatlamga qaraganda murakkabroq qarorlarni yanada abstrakt darajada qabul qiladi.

Uchinchi qatlam:
Yashil perseptronlar bundan ham murakkabroq qarorlar qabul qiladi.

---

Chuqur o‘rganish (DL)

Chuqur o‘rganish — mashinali o‘rganishning bir qismi.

So‘nggi yillardagi sun’iy intellekt (AI) yuksalishi aynan chuqur o‘rganish tufayli yuz berdi.

Chuqur o‘rganish — tasvirlarni tanib olish kabi murakkab vazifalarni hal qiladigan mashinali o‘rganishning ilg‘or turi.