Reja: Keras paketini o'rnatish

Model tuzish:
Keras yordamida neyron tarmoq modellari tuzish uchun ko'p usullar mavjud, bitta yaxshi usul ko'proq ma'lumot (data) turlari va vazifalari uchun yaxshi natijalar beradi. Lekin umumiy ravishda, tarmoq modelini tuzishning uchta asosiy qismi bor:

1. 
   Model turi (architectures): Tarmoqni yashirin ko'rsatkichlar, yani tashqi ko'rinishi, ichki tuzilmalari va nurlar soni va yo'l tashkil etish usuli kabi muhim xususiyatlarini belgilash.
   
2. 
   Optimizatsiya funksiyasi (optimizers): Model tuzish jarayonida xatolarni kamaytirish uchun o'rgatilgan tuzilgan modelni optimallashtirish uchun mos bo'lgan optimizatsiya funksiyasini belgilash.
   
3. 
   Xatolik funksiyasi (loss function): Modelning xatolarini aniqlash uchun xatolik funksiyasini belgilash.
   

Keras yordamida neyron tarmoq modelini tuzishning umumiy usuli quyidagicha ko'rsatilishi mumkin:

1. 
   To'plamlash: Ma'lumotlarni yuklanganida, ulardan tashqari yuqori darajadagi tahlil ko'nikmalari (preprocessing) bajariladi, jumladan ma'lumotlarni to'g'ri formatga o'zgartirish, bo'shliqlarni to'ldirish va boshqa ko'rsatkichlar belgilash.
   
2. 
   Ma'lumotlar tahlili va sinov: Ma'lumotlar tarqatiladi va tahlil uchun modelga kiritiladi.
   
3. 
   Model yaratish: Tashqi ko'rinishi, ichki tuzilmalari va nurlar soni va yo'l tashkil etish usuli kabi muhim xususiyatlar kiritilgan, optimizatsiya funksiyasi va xatolik funksiyasi belgilanadi.
   
4. 
   Model o'rgatish: Ma'lumotlar tarqatiladi va tahlil uchun modelga kiritiladi. Model, tahlil natijalaridan xatolar o'rganadi va o'zini optimallashtiradi.
   
5. 
   Model sinov va boshqarish: O'rganilgan model sinov datalari bilan sinovdan o'tkaziladi va natijalar baholash uchun ko'rsatiladi. Keyin model boshqa ma'lumotlar kiritilganda aniqlash va boshqa operatsiyalar uchun saqlanishi mumkin.
   

Neyron tarmoqlarni tuzish uchun bir necha qadam bor:

1. 
   Ma'lumotlarni tayyorlash: Ma'lumotlar yuklanadi va tayyorlanadi. Bu tayyorlashning bir qismi ma'lumotlarni bo'lish / sinflashtirish / normallashtirish emas, balki ulardan foydalanish uchun to'g'ridan-to'g'ri xususiyatlarni aniqlashdan iboratdir.
   
2. 
   Model tuzish: Ma'lumotlar tayyorlandi, keyin neyron tarmoq modelini tuzishga kiradi. Ushbu qismning maqsadi ma'lumotlardan ta'lim olish va o'rganish, shuningdek, sinovlarni yangilash / o'zgartirish va nihoyat, natijalarni ko'rib chiqishdir.
   
3. 
   Modelni taxlil qilish: Model tuzilgandan so'ng, unda ma'lumotlar to'plami xususiyatlarga aylanadi va natijalar (to'g'ri javoblar) bilan ta'minlangan. Model taxlil qilinadi, ya'ni modelni taxlil qilish uchun ma'lumotlar va ularga tegishli javoblar (natijalar) beriladi.
   
4. 
   Natijalarni baholash: Model natijalarni ko'rib chiqadi va yig'indisi mos keladigan javoblar bilan solishtiriladi. Bu natijalar taxminiy natijalar bo'lishi mumkin, ya'ni to'g'ri javoblar emas.
   
5. 
   Modelni sinovlarga saqlash: Natijalarni baholashdan so'ng, model sinovlarga saqlanishi mumkin, shunday qilib unda yana ta'limda foydalanilishi mumkin.
   
6. 
   Modelni boshqarish: Model boshqa ma'lumotlar uchun aniqlangan javoblarni ko'rish uchun / o'rganish uchun / taxminiy javoblar uchun foydalanilishi mumkin.
   

Keras paketini ishlatish orqali, neyron tarmoqlarni tuzish, ta'lim qilish, natijalarni baholash va sinovlarga saqlash jarayonlari avtomatlashtirilgan bo'lib, bularni amalga oshirish juda sodda.