sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx

PPTX 87,9 КБ Бесплатная загрузка

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

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 …

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 sinov jarayonlari amalga oshiriladi. neyron tarmoq arxitekturasini …

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 tahlil qilishda, xato matriksi yordamida modelning to‘g‘ri va noto‘g‘ri tasniflagan sinflari …

sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте полный файл бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "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 noaniqliklarni, xatol...

Формат PPTX, 87,9 КБ. Чтобы скачать "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordami… PPTX Бесплатная загрузка Telegram