Ma'lumotlar tahlili uchun neyron tarmoqlardan foydalanish

Kengesbayev Salauat Kuanishbayevich, doktarant
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, “Teleradioeshittirish tizimlari” kafedrasi


Ma'lumotlar tahlili uchun neyron tarmoqlardan foydalanish
Hozirgi vaqtda turli sohalarda to'plangan ma'lumotlar miqdori kundan-kunga o'sib bormoqda. Biroq, faqat katta hajmdagi ma'lumotlarga ega bo'lish ongli qarorlar qabul qilish uchun etarli shart emas. Qimmatli ma'lumotlarni olish va yashirin naqshlarni aniqlash uchun ushbu ma'lumotlarni tahlil qilishning samarali usullarini ishlab chiqish kerak. Ushbu maqolada biz neyron tarmoqlardan ma'lumotlarni tahlil qilish uchun kuchli vosita sifatida foydalanishni o'rganamiz.
Bugungi kunga kelib, neyron tarmoqlari asosida qurilgan algoritmlar kompyuterni ko'rish, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va boshqalar kabi sohalarda munosib natijalarni ko'rsatmoqda. Ushbu sohada, masalan, cheklangan (ehtimol shovqinli) namunalar uchun qaror qabul qilish qoidalarini qurishga asoslangan yangi yondashuvlarni shakllantirish neyron tarmoqlar nazariyasini keyinchalik qo'llashda sezilarli natijalarga erishishga imkon beradi.
Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun neyron tarmoqlardan foydalanish bir necha asosiy bosqichlarni o'z ichiga oladi. Keling, ularni batafsil ko'rib chiqaylik:
Ma'lumotlarni tayyorlash: Birinchi qadam ma'lumotlarni tahlil qilish uchun tayyorlashdir. Bu ma'lumotlar bazasi yoki boshqa manbalardan kerakli ma'lumotlarni yig'ish, shuningdek, ularni oldindan qayta ishlashni o'z ichiga oladi. Odatda, bu chetlab o'tilganlarni olib tashlash, etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash, ma'lumotlarni normallashtirish yoki standartlashtirish va toifali o'zgaruvchilarni raqamli formatga aylantirishni o'z ichiga oladi.
Neyron tarmoq arxitekturasini tanlash: Keyingi qadam tegishli neyron tarmoq arxitekturasini tanlashdir. Neyron tarmoqlarning ko'plab turlari mavjud va tanlov ma'lumotlarning xususiyatlariga va tahlil qilish vazifasiga bog'liq. Neyron tarmoqlarning ba'zi keng tarqalgan turlariga ko'p qatlamli perseptronlar (MLP), takroriy neyron tarmoqlari (RNN), konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va chuqur neyron tarmoqlari (DNN) kiradi[1].
Neyron tarmoqni o'qitish: Neyron tarmoq arxitekturasini tanlagandan so'ng, uni tayyorlangan ma'lumotlarga o'rgatish kerak. Neyron tarmoqni o'rgatish modelning og'irliklari va parametrlarini sozlashdan iborat bo'lib, u ma'lumotlarni yuqori aniqlik bilan bashorat qilish yoki tasniflash imkonini beradi. Bu odatda stoxastik gradient tushish (SGD) yoki ularning variantlari kabi optimallashtirish usullari yordamida amalga oshiriladi[2]. Trening davomida ma'lumotlar model ishlashini baholash va haddan tashqari moslashishni oldini olish uchun trening va tekshirish to'plamlariga bo'linadi.
Modelni baholash va optimallashtirish: Model o'qitilgandan so'ng, uning ishlashini baholash kerak. Bu muayyan tahlil vazifasiga qarab aniqlik, eslab qolish, F-ball va boshqa ko'rsatkichlarni hisoblashni o'z ichiga olishi mumkin. Modelning ishlashi qoniqarsiz bo'lsa, optimallashtirish, jumladan, modelning giperparametrlarini o'zgartirish, tarmoq arxitekturasini o'zgartirish yoki tartibga solish usullarini qo'llash mumkin[3].