Qiyinlik darajasi

Sinflashtirish - o’qituvchili (supervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik haqidagi qiymat qabul qiladi
Segmentlash (klasterlash) – o’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish usuli hisoblanib, o’qitish natijasida model oxshash xususiyatlarni aniqlashga oid qiymatlarni hisoblaydi.

15. 
    Tasvirlarni sinflashtirishning klassik yondashuviga mos javobni tanlang.
    

O’quv to’plamini yig’ish • Mashinali o’qitish asosida sinflash bloklarini o’qitish • Sinf natijasini sinflash bloki yordamida bashorat qilish

15. 
    Neyron tarmoq turlari mos javobni aniqlang.
    

Perceptron
• Feed Forward (FF)
• Radial Basis Network (RBN)
• Deep Feed Forward (DFF)
• Convolution Neural Network (CNN)
• Recurrent Neural Network (RNN)
• Long/Short Term Memory (LSTM)
• Gated Recurrent Unit (GRU)
• Auto Encoder (AE)
• Variational AE (VAE)
• Denoising AE (DAE)
• Sparse AE (SAE)

15. 
    Convolutional neural networks (CNN) – bu…
    

bu ko'p qatlamli neyron tarmoq hamda noyob arxitekturaga ega bo’lib, har bir qatlamda ma'lumotlarning tobora murakkab xususiyatlarini chiqish uchun aniqlashga mo'ljallangan. CNN lar tanib olish masalalarini yechishda, sinflashtirish masalalarida keng foydalaniladi.

15. 
    Convolutional neural networks (CNN)da kirish qatlami nima vazifani bajaradi?
    

Neyron tarmoq kirish qatlami tasvirni o’qib oladi

15. 
    Convolutional neural networks (CNN)da “Convolution” tushunchasiga mos izohni tanlang.
    

kiruvchi tasvirni filtr asosida sirpanuvchi oyna usulida (convolution) hisoblash

15.