Back

sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx

PPTX 10 pages 87.9 KB Free download

Page preview (6 pages)

Scroll down 👇
1 / 10
o’zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalari vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti nukus filiali mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. talaba: amatov jamshid. reja: 1. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash. 2. neyron tarmoq arxitekturasini tanlash va o'qitish. 3. modelni baholash va sinflashtirish natijalarini tahlil qilish. 1. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash tadqiqotning muvaffaqiyatli o‘tishi uchun muhim bosqichdir. bu jarayon, to‘plangan ma’lumotlarning tahlil qilishga tayyor bo‘lishini ta’minlaydi va ma'lumotlarning ishonchliligini oshiradi. ma'lumotlarni tayyorlash, ularga tegishli bo‘lgan barcha noaniqliklarni, xatolarni va noto‘g‘ri ma’lumotlarni bartaraf etishni o‘z ichiga oladi. shuningdek, ma'lumotlar tartibga solinadi, keraksiz yoki ortiqcha elementlar ajratib olinadi, va ular tahlil qilish uchun yaxshilab formatlanadi. oldindan qayta ishlash jarayoni, ma'lumotlarni to‘plashdan so‘ng amalga oshiriladi va ularning sifatini oshirishga qaratilgan. bunda bir nechta asosiy bosqichlar mavjud. dastlab, ma'lumotlar to‘planadi, bu bosqichda statistik yoki sifatli ma’lumotlar yig‘ilishi mumkin. keyin, ma'lumotlar to‘g‘rilanadi: noto‘g‘ri, etishmayotgan yoki …
2 / 10
˜lsa. 2. neyron tarmoq arxitekturasini tanlash va o'qitish. neyron tarmoq arxitekturasini tanlash va o'qitish jarayoni, sun'iy intellekt va mashina o‘rganish tizimlarining samaradorligini belgilovchi asosiy bosqichlardir. tarmoq arxitekturasi va o‘qitish jarayonlari, tadqiqotning maqsadlari va ishlatiladigan ma'lumotlarga qarab farq qiladi. arxitektura tanlashda, eng avvalo, masalaning xususiyatlarini inobatga olish kerak. bu, tarmoq qaysi turdagi ma'lumotlar bilan ishlashini belgilaydi: tasvirlar, matn yoki boshqa turdagi ma'lumotlar. arxitektura, tarmoqning qatlamlari, har bir qatlamdagi neyronlar soni va faollik funktsiyalarini aniqlaydi. a o‘qitish jarayoni, neyron tarmog‘ining o‘rganish bosqichidir. bu jarayonda tarmoq berilgan ma'lumotlar asosida xatolarni tahlil qiladi va o‘zining parametrlarini optimallashtiradi. o‘qitishda xato funktsiyasini tanlash va optimizatsiya algoritmini ishlatish muhim. xato funksiyasi modelning qanchalik yaxshi ishlayotganini ko‘rsatadi, optimizatsiya algoritmi esa, bu xatoni kamaytirishga yordam beradi. tarmoqni o‘rgatishda, o‘qish tezligi, qatlamlar soni, batch o‘lchami va epochlar soni kabi parametrlar ham tanlanadi. bu parametrlar tarmoqning samarali o‘rgatilishiga ta’sir qiladi. shuningdek, tarmoqning sinov ma'lumotlarida baholanishi va ortiqcha moslashishning oldini olish uchun …
3 / 10
qatlamdagi neyronlar soni va ularga ta’sir etadigan faollik funktsiyalarini o‘z ichiga oladi. tarmoq arxitekturasining tanlovi o‘rganilayotgan muammoning xususiyatlariga bog‘liq. masalan, tasvirlarni tahlil qilish uchun konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn), vaqt ketma-ketligini o‘rganish uchun esa takroriy neyron tarmoqlar (rnn) ko‘proq ishlatiladi. arxitektura tanlanganidan so‘ng, tarmoqni o‘qitish jarayoniga o‘tish mumkin. o‘qitish, neyron tarmog‘ining ma’lumotlardan o‘rganishini va ularga mos ravishda o‘zining og‘irliklarini optimallashtirishni anglatadi. o‘qitish jarayonida xato funktsiyasi (loss function) va optimizatsiya algoritmi muhim rol o‘ynaydi. 3. modelni baholash va sinflashtirish natijalarini tahlil qilish. modelni baholash jarayonida, birinchi navbatda, turli metrikalar ishlatiladi. aniqlik, modelning to‘g‘ri tasniflangan namunalar ulushini ko‘rsatadi, lekin bu metrika ba'zida modelning faqat to‘g‘ri sinflangan namunalarni ko‘rsatishi bilan cheklanishlarga ega bo‘lishi mumkin. shuning uchun, precision, recall va f1-score kabi metrikalar ham qo‘llaniladi. precision modelning to‘g‘ri ijobiy sinflangan namunalarining ulushini ifodalaydi, recall esa barcha haqiqiy ijobiy namunalarni aniqlash imkoniyatini o‘lchaydi. f1-score esa bu ikkala metrikani muvozanatlashadi va modelning umumiy samaradorligini ko‘rsatadi. sinflashtirish natijalarini …
4 / 10
ing ishlashini yanada optimallashtirish va real dunyo sharoitlariga moslashtirish mumkin. etiboringiz uchun rahmat! image1.png image2.jpeg image3.jpeg image4.png
5 / 10
sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx - Page 5
6 / 10
sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx - Page 6

Want to read more?

Download all 10 pages for free via Telegram.

Download full file

About "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx"

o’zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalari vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti nukus filiali mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. talaba: amatov jamshid. reja: 1. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash. 2. neyron tarmoq arxitekturasini tanlash va o'qitish. 3. modelni baholash va sinflashtirish natijalarini tahlil qilish. 1. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash. ma'lumotlar tayyorlash va oldindan qayta ishlash tadqiqotning muvaffaqiyatli o‘tishi uchun muhim bosqichdir. bu jarayon, to‘plangan ma’lumotlarning tahlil qilishga tayyor bo‘lishini ta’minlaydi va ma'lumotlarning ishonchliligini oshiradi. ma'lumotlarni tayyorlash, ularga tegishli bo‘lgan barcha noani...

This file contains 10 pages in PPTX format (87.9 KB). To download "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx", click the Telegram button on the left.

Tags: sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordami… PPTX 10 pages Free download Telegram

Similar files

You might also like these

Show all
PPTX
0292419 g02925 fizika tangerine optika
FaylHub.uz
PPTX
0292419 g02925 fizika tangerine optika
— 101.5 KB
PPTX
0294289 g02943 marketing moss raqamli marketing
FaylHub.uz
PPTX
0294289 g02943 marketing moss raqamli marketing
— 101.0 KB
0308155 g03082 kasb tulip jamoada ishlash — PPTX PPTX
0308155 g03082 kasb tulip jamoada ishlash
22 pages 101.2 KB
0294448 g02945 sport apricot kurash milliy sporti — PPTX PPTX
0294448 g02945 sport apricot kurash milliy sporti
22 pages 99.3 KB
0299472 g02995 ekologiya papaya yashil iqtisodiyot — PPTX PPTX
0299472 g02995 ekologiya papaya yashil iqtisodiyot
22 pages 101.5 KB
0309131 g03092 ai blossom ai talimda — PPTX PPTX
0309131 g03092 ai blossom ai talimda
22 pages 100.6 KB
0293805 g02939 biznes jade investitsiya asoslari — PPTX PPTX
0293805 g02939 biznes jade investitsiya asoslari
22 pages 100.8 KB
0308900 g03089 it charcoal big data tahlili — PPTX PPTX
0308900 g03089 it charcoal big data tahlili
22 pages 100.6 KB
PPTX
0308360 g03084 madaniyat harbor teatr sanati
FaylHub.uz
PPTX
0308360 g03084 madaniyat harbor teatr sanati
— 100.2 KB
0298797 g02988 kasb dawn kelajak kasblari — PPTX PPTX
0298797 g02988 kasb dawn kelajak kasblari
22 pages 101.9 KB
0299113 g02992 til blossom ingliz tili grammatikasi — PPTX PPTX
0299113 g02992 til blossom ingliz tili grammatikasi
22 pages 100.7 KB
0304219 g03043 tarix moss mustaqillik davri — PPTX PPTX
0304219 g03043 tarix moss mustaqillik davri
22 pages 101.0 KB