Orqaga

sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx

PPTX 10 sahifa 87,9 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (6 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
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

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 10 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx" haqida

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...

Bu fayl PPTX formatida 10 sahifadan iborat (87,9 KB). "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordami… PPTX 10 sahifa Bepul yuklash Telegram

O'xshash fayllar

Bularni ham yoqtirishi mumkin

Hammasini ko'rsatish
PPTX
0070920 g00710 kimyo slate kimyoviy boglanishlar
FaylHub.uz
PPTX
0070920 g00710 kimyo slate kimyoviy boglanishlar
— 101,9 KB
PPTX
0056273 g00563 kimyo meadow biokimyo asoslari
FaylHub.uz
PPTX
0056273 g00563 kimyo meadow biokimyo asoslari
— 101,6 KB
0062072 g00621 geo aqua suv resurslari — PPTX PPTX
0062072 g00621 geo aqua suv resurslari
22 sahifa 100,6 KB
0073073 g00731 kimyo lavender biokimyo asoslari — PPTX PPTX
0073073 g00731 kimyo lavender biokimyo asoslari
22 sahifa 101,1 KB
0068487 g00685 matem mango trigonometriya — PPTX PPTX
0068487 g00685 matem mango trigonometriya
22 sahifa 103,9 KB
0053544 g00536 it cyan malumotlar bazasi — PPTX PPTX
0053544 g00536 it cyan malumotlar bazasi
22 sahifa 103,2 KB
0066739 g00668 it sunrise bulutli texnologiyalar — PPTX PPTX
0066739 g00668 it sunrise bulutli texnologiyalar
22 sahifa 101,7 KB
0057173 g00572 marketing poppy targetlangan reklama — PPTX PPTX
0057173 g00572 marketing poppy targetlangan reklama
22 sahifa 101,4 KB
0065120 g00652 til berry nemis tili — PPTX PPTX
0065120 g00652 til berry nemis tili
22 sahifa 101,0 KB
PPTX
0061418 g00615 huquq copper mehnat huquqi
FaylHub.uz
PPTX
0061418 g00615 huquq copper mehnat huquqi
— 103,6 KB
0050272 g00503 kimyo emerald davriy jadval — PPTX PPTX
0050272 g00503 kimyo emerald davriy jadval
22 sahifa 101,2 KB
PPTX
0071085 g00711 biznes forest investitsiya asoslari
FaylHub.uz
PPTX
0071085 g00711 biznes forest investitsiya asoslari
— 100,5 KB