O’zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi

Neyron tarmoqlari va Mashinani o'rganish

Neyron tarmoqlari - kompyuterni o'rganish kategoriyasida bir xil texnologiya. Darhaqiqat, neytral tarmoqlarni tadqiq qilish va rivojlantirishda ilgarilash MLda rivojlanish oqimlari va oqimlariga qattiq bog'langan. Neyron tarmoqlari ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyatini kengaytiradi va ML ning hisoblash quvvatini oshiradi, qayta ishlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar hajmini oshiradi, shuningdek murakkab vazifalarni bajarish qobiliyati ham oshiriladi.
ANN uchun birinchi hujjatli kompyuter modeli 1943 yilda Uolter Pitts va Uorren Makgulx tomonidan yaratilgan. Dastlab qiziqish va neyral tarmoqlarda va mashinasozlikdagi tadqiqotlar oxir-oqibat sekinlashdi va 1969-yilga borib, yangilanib turadigan qiziqishlarning kichik qismiga aylandi. Vaqtinchalik kompyuterlar bu sohalarni yanada rivojlantirish uchun etarlicha yoki katta hajmli protsessorlarga ega bo'lmagani uchun, ML va neyron tarmoqlari uchun zarur bo'lgan katta miqdordagi ma'lumot mavjud bo'lmagan.
Internetning o'sishi va kengayishi (va shu tariqa internet orqali katta miqdordagi ma'lumotlarga kirish) bilan birga vaqt ichida hisoblash kuchining kattalashishi ortib borayotir. Neylon tarmoqlari va ML hozirgi kunda har kuni ko'riladigan va foydalanadigan texnologiyalarda, masalan, yuzni tanib olish , rasmni qayta ishlash va qidirish va real vaqt tilini tarjima qilish - faqat bir nechtagina nomlanadi.

Har kungi hayotda neyron tarmoqlari namunalari

YSA texnologiya sohasida juda murakkab mavzudir, ammo har kuni hayotimizga ta'sir qiladigan yo'llarning ko'payib borayotgani sababli kashf qilish uchun biroz vaqt talab etiladi. Quyida neyron tarmoqlarining turli sohalarda qo'llanadigan usullarining bir nechta misollari keltirilgan:

• 
  Moliya: Neytral tarmoqlar valyuta kurslarini taxmin qilish uchun ishlatiladi. Ular shuningdek, fond bozorida ishlatiladigan avtomatlashtirilgan savdo tizimlarining orqasidagi texnologiyada ham qo'llaniladi.
  
• 
  Tibbiyot: Neytral tarmoqlarning tasvirni qayta ishlash qobiliyatlari erta bosqichni aniqroq aniqlash va aniqlash va saraton turlarini aniqlash qiyin bo'lgan texnologiyalarga yordam berdi. Bunday turdagi saratonlardan biri teri saratonining eng jiddiy va o'limli shakli bo'lgan invaziv melanomadir. Melanomani erta bosqichlarda aniqlash, u tarqalishidan oldin, ushbu turdagi saraton kasaliga chalingan bemorlarni engish uchun eng yaxshi imkoniyatni beradi.
  
• 
  Ob-havo: Atmosfera o'zgarishlarini potentsial jiddiy va xavfli ob-havo hodisalarini imkon qadar tez va aniq ko'rsatishga qodirlik hayotni saqlab qolish uchun zarurdir. Neyron tarmoqlari sun'iy yo'ldosh va radar tasvirlarini real vaqtda qayta ishlashga jalb qilinmoqda, ular nafaqat bo'ronlar va tsiklonlarning erta shakllanishini aniqlash bilan bir qatorda, shamol tezligida va shamol tezligini ko'rsatadigan yo'nalishda keskin o'zgarishlarni aniqlaydilar. Tornadonlar - rekorddagi eng kuchli va eng xavfli ob-havo voqealaridir - ko'pincha to'satdan, to'satdan va bo'ronlarga nisbatan halokatli tarzda.