Mustaqil ish Mavzu: Mashinali o‘qitish jarayonining umumiy qadamlari Fan: Mashinali o’qitishga kirish

OʻZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

Mustaqil ish


Mavzu: Mashinali o‘qitish jarayonining umumiy qadamlari


Fan: Mashinali o’qitishga kirish
Guruh :211 - 20
Bajardi: O’ktamov Alisher
Tekshirdi: Ochilov Mannon


TOSHKENT 2023
Mavzu: Python muhitida neyron tarmog‘ini qurish funksiyalari va mavjud kutubxonalardan(Keras, Tensorflow) foydalanish


Reja:

1. 
   Neyron tarmoqlari
   
2. 
   Python muhitida neyron tarmog’ini qurish
   
   1. 
      Kutubxonlarni haqida qisqacha ma’lumot
      
   2. 
      Kutubxonalarni import qilish
      
   3. 
      Modelni loyihalash
      
   4. 
      Yakuniy natijani taqdim qilish.
      
3. 
   Xulosa
   
4. 
   Foydalanilgan adabiyotlar
   

Neyron tarmoq - bu sun'iy neyronlarning dasturiy dasturlashtirilgan tarmog'i. U bizning miyamizdagi neyronlarga o'xshash ko'p sonli "neyronlar" qatlamlariga ega bo'lib, inson miyasiga taqlid qilishga harakat qiladi.

Neyronlarning birinchi qatlami fotosuratlar, video, ovoz, matn va boshqa ma'lumotlarni qabul qiladi. Ushbu ma'lumotlar barcha darajalar bo'ylab oqadi, bir qatlamning chiqishi keyingi qatlamga oqib chiqadi. Bu mashinani o'rganish uchun tabiiy tilni qayta ishlash kabi eng qiyin vazifalar uchun juda muhimdir.
Biroq, boshqa hollarda, aniqlik va samaradorlikni saqlab, model hajmini kamaytirish uchun tizimni siqishni maqsad qilgan ma'qul. Neyron tarmog'ini kesish - bu o'rganilgan modeldan og'irliklarni olib tashlashni o'z ichiga olgan siqish usuli. Odamlarni hayvonlardan ajratish uchun o'rgatilgan sun'iy intellektli neyron tarmog'ini ko'rib chiqing.

Rasm neyronlarning birinchi qatlami tomonidan yorqin va qorong'i qismlarga bo'linadi. Ushbu ma'lumotlar qirralarning qaerdaligini aniqlaydigan keyingi qatlamga o'tkaziladi.

Keyingi qatlam qirralarning kombinatsiyasi hosil qilgan shakllarni tan olishga harakat qiladi. O'rganilgan ma'lumotlarga ko'ra, siz taqdim etgan tasvir odam yoki hayvonga tegishli ekanligini aniqlash uchun ma'lumotlar xuddi shunday tarzda ko'plab qatlamlardan o'tadi.
Ma'lumotlar neyron tarmoqqa berilganda, u ularni qayta ishlashni boshlaydi. Shundan so'ng, kerakli natijaga erishish uchun ma'lumotlar uning darajalari orqali qayta ishlanadi. Neyron tarmoq - bu tuzilgan ma'lumotlardan o'rganadigan va natijalarni ko'rsatadigan mashina. Neyron tarmoqlarda o'rganishning uchta turi mavjud:

• 
  Nazorat ostidagi o'rganish - kirish va chiqishlar etiketli ma'lumotlardan foydalangan holda algoritmlarga beriladi. Ma'lumotlarni tahlil qilishni o'rgatgandan so'ng, ular kutilgan natijani bashorat qilishadi.
  
• 
  Nazoratsiz o'rganish - ANN inson yordamisiz o'rganadi. Belgilangan ma'lumotlar yo'q va chiqish chiqish ma'lumotlarida topilgan naqshlar bo'yicha aniqlanadi.
  
• 
  Takomallashtirish tarmoq qabul qilgan fikr-mulohazalardan o'rganadi.