Chuqur o‘rganish
Chuqur o‘rganish inqilobi taxminan 2010-yilda boshlandi.
O‘shandan beri chuqur o‘rganish ko‘plab "yechib bo‘lmaydigan" muammolarni hal qildi.
Chuqur o‘rganish inqilobini bitta kashfiyot boshlab bermagan. U ko‘p jihatdan bir nechta zarur omillar tayyor bo‘lganda yuz berdi:
- Kompyuterlar yetarlicha tez bo‘ldi
- Kompyuter xotirasi yetarlicha katta bo‘ldi
- Yaxshiroq o‘qitish usullari ixtiro qilindi
- Yaxshiroq sozlash usullari ixtiro qilindi
Neyronlar
Olimlarning fikricha, miyamizda 80 milliarddan 100 milliardgacha neyron bor.
Bu neyronlar o‘rtasida yuzlab milliardlab bog‘lanishlar mavjud.
Rasm manbasi: University of Basel, Biozentrum.
Neyronlar (nerv hujayralari deb ham ataladi) miyamiz va asab tizimimizning asosiy birliklaridir.
Neyronlar tashqi olamdan kiruvchi signallarni qabul qilish, chiquvchi signallarni (mushaklarimizga buyruqlarni) yuborish va ular orasidagi elektr signallarini o‘zgartirish vazifasini bajaradi.
Neyron tarmoqlar
Sun’iy neyron tarmoqlar odatda shunchaki neyron tarmoqlar (NN) deb ataladi.
Neyron tarmoqlar aslida ko‘p qatlamli perseptronlardir.
Perseptron ko‘p qatlamli neyron tarmoqlar sari birinchi qadamni belgilaydi.
Neyron tarmoqlar — chuqur o‘rganishning mohiyati.
Neyron tarmoqlar — tarixdagi eng muhim kashfiyotlardan biri.
Neyron tarmoqlar algoritmlar yordamida hal qilib BO‘LMAYDIGAN muammolarni hal qila oladi:
- Tibbiy tashxis
- Yuzni aniqlash
- Ovozni tanib olish
Neyron tarmoq modeli
Kirish ma’lumotlari (sariq) yashirin qatlamda (ko‘k) qayta ishlanadi va yakuniy natijani (qizil) hosil qilish uchun yana bir yashirin qatlamda (yashil) o‘zgartiriladi.
Tom Mitchell
Tom Michael Mitchell (1951-yilda tug‘ilgan) — amerikalik informatika olimi va Carnegie Mellon universiteti (CMU) professori.
U CMU’dagi Mashinali o‘rganish kafedrasining sobiq mudiri.
E: Tajriba (takrorlar soni).
T: Vazifa (avtomobil boshqarish).
P: Samaradorlik (yaxshi yoki yomon).
Giraffe haqidagi hikoya
2015-yilda Londondagi Imperial College talabasi Matthew Lai Giraffe deb nomlangan neyron tarmoq yaratdi.
Giraffe’ni 72 soat ichida xalqaro usta darajasida shaxmat o‘ynashga o‘rgatish mumkin edi.
Shaxmat o‘ynaydigan kompyuterlar yangilik emas, ammo bu dasturning yaratilish usuli yangi edi.
Shaxmat o‘ynaydigan aqlli dasturlarni yaratish uchun yillar kerak bo‘ladi, Giraffe esa neyron tarmoq yordamida 72 soatda yaratildi.
Chuqur o‘rganish
Klassik dasturlash natijalar olish uchun dasturlardan (algoritmlardan) foydalanadi:
An’anaviy hisoblash
Ma’lumotlar + Kompyuter algoritmi = Natija
Mashinali o‘rganish dasturlar (algoritmlar) yaratish uchun natijalardan foydalanadi:
Mashinali o‘rganish
Ma’lumotlar + Natija = Kompyuter algoritmi
Mashinali o‘rganish
Mashinali o‘rganish ko‘pincha sun’iy intellekt bilan bir narsa deb hisoblanadi.
Bu to‘g‘ri emas. Mashinali o‘rganish sun’iy intellektning bir qismidir.
Mashinali o‘rganish — mashinalarni o‘rgatish uchun ma’lumotlardan foydalanadigan sun’iy intellekt yo‘nalishi.
"Mashinali o‘rganish — kompyuterlarga dasturlanmasdan o‘rganish qobiliyatini beradigan tadqiqot sohasi."
Arthur Samuel (1959)
Aqlli qaror qabul qilish formulasi
- Barcha harakatlar natijasini saqlang
- Barcha mumkin bo‘lgan natijalarni simulyatsiya qiling
- Yangi harakatni eskilari bilan solishtiring
- Yangi harakat yaxshi yoki yomonligini tekshiring
- Agar yangi harakat kamroq yomon bo‘lsa, uni tanlang
- Hammasini qaytadan bajaring
Kompyuterlar buni millionlab marta bajara olishi ularning juda aqlli qarorlar qabul qila olishini isbotladi.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!