Ma’ruza rejasi

Kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlari

Berilgan kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlarining matritsa ko’rinishi

Yashirin qatlam va og’irlik koeffitsentlari

Perceptron

Natija berilgan tasvir piksel qiymatlaridan kelib chiqib qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlaydi

Perceptron bu – 2 ta qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tuguni. Har bir perceptron sodda sinflash masalasini yechishda qo’llaniladi.

Mashinali o’qitish va neyron tarmoqlari uchun Python dasturlash tili paketlari

#	Modul nomi	Maqsadi
1	numpy	Vektor va matritsalar ustida amallar bajarish, matematik amallar va trigonametrik funksiyalardan foydalanish
2	scipy	Python uchun ilmiy kutubxona
3	scikit-learn	Mashinali o’qitish, regressiya, sinflash va klasterlash uchun zarur bo’lgan funksiyalardan foydalanish
4	matplotlib	Turli xil matematik funksiya grafiklarini va tasvirlarni vizuallashtirish (plotting) uchun ishlatiladigan funksiyalar
5	opencv-python	Kompyuter ko’rishi, tasvirlarga raqamli ishlov berishda ishlatiladigan funksiyalardan foydalanish
6	pandas	Ma’lumotlar strukturasi, vaqtli qatorlar, statistik tahlilni amalga oshirishda zarur bo’ladigan funksiyalardan foydalanish
7	keras	Neyron tarmog’ini qurish, chuqur o’qitish algoritmlaridan foydalanish uchun
8	pytorch	Chuqur o’qitish (CNN, RNN, LSTM) algoritmlarida tez va qulay foydalanish uchun kutubxona
9	tensorflow	Mashinali o’qitish algoritmlarini qo’llash uchun tez va qulay kutubxona