Ma'lumotlar tahlili uchun neyron tarmoqlardan foydalanish

Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun modeldan foydalanish: Modelni o'rgatish va baholashdan so'ng, siz yangi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun foydalanishingiz mumkin. Bunga yangi ma'lumotlar to'plamlari asosida sinflar yoki qiymatlarni bashorat qilish yoki model chiqishi asosida tahlil qilish kiradi.
Modelni kuzatish va yangilash: Neyron tarmoqlarni vaqt o'tishi bilan kuzatib borish va yangilash kerak bo'lishi mumkin. Agar ma'lumotlar o'zgarsa yoki yangi talablar paydo bo'lsa, modelni yangilangan ma'lumotlarga qayta o'qitish yoki qayta ko'rib chiqish va optimallashtirish kerak bo'lishi mumkin[4].
Shuni ta'kidlash kerakki, bu qadamlar umumiy qo'llanma bo'lib, muayyan yondashuv muayyan vazifa va ma'lumotlar to'plamiga qarab farq qilishi mumkin.
Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun neyron tarmoqning optimal turini tanlash bir qator omillarga, jumladan, ma'lumotlarning xususiyatlariga, tahlil turiga, mavjud resurslarga va siz hal qilmoqchi bo'lgan muammoga bog'liq. Quyida neyron tarmoqlarning ba'zi keng tarqalgan turi chuqur neyron tarmoqlari keltirilgan:
Chuqur neyron tarmoqlari (DNN) ko'p qatlamli neyron tarmoqlardir. Ular MLP, CNN yoki boshqa turdagi qatlamlardan iborat bo'lishi mumkin. Chuqur neyron tarmoqlar odatda naqshni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, tavsiya qiluvchi tizimlar va generativ modellar kabi murakkab ma'lumotlarni tahlil qilish muammolarini hal qilish uchun ishlatiladi.
Chuqur neyron tarmoqlarni orqaga tarqalish algoritmi yordamida o'rgatish mumkin. Shunday qilib, bir nechta vaznni sozlash qoidalaridan foydalanish mumkin[5]. Masalan, stokastik gradient tushish algoritmi:

bu yerda η - joriy qadamning kattaligini boshqarish uchun doimiy, L - yo'qotish funktsiyasi. Yo'qotish funktsiyasini tanlash mashinani o'rganish muammosi sinfi (nazorat qilinadigan, nazoratsiz, mustahkamlangan) va faollashtirish funktsiyasi bilan aniqlanishi mumkin.
Umuman olganda, ma'lumotlarni tahlil qilish uchun neyron tarmoqlardan foydalanish katta imkoniyatlar va imtiyozlarni beradi va tadqiqot va qo'llashning faol sohasi bo'lib qolmoqda. Usullar va algoritmlarning doimiy rivojlanishi bilan neyron tarmoqlar ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumot yaratish uchun kuchli vosita bo'lib qolmoqda.