sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx

PPTX 10 стр. 87,9 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 87,9 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 10

Обновлено Июн 2026

Предварительный просмотр (6 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

oâzbekiston respublikasi raqamli texnologiyalari vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti nukus filiali mavzu: sunâiy 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 oâtishi uchun muhim bosqichdir. bu jarayon, toâplangan maâlumotlarning tahlil qilishga tayyor boâlishini taâminlaydi va ma'lumotlarning ishonchliligini oshiradi. ma'lumotlarni tayyorlash, ularga tegishli boâlgan barcha noaniqliklarni, xatolarni va notoâgâri maâlumotlarni bartaraf etishni oâz 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 toâplashdan soâng amalga oshiriladi va ularning sifatini oshirishga qaratilgan. bunda bir nechta asosiy bosqichlar mavjud. dastlab, ma'lumotlar toâplanadi, bu bosqichda statistik yoki sifatli maâlumotlar yigâilishi mumkin. keyin, ma'lumotlar toâgârilanadi: notoâgâri, 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 oârganish tizimlarining samaradorligini belgilovchi asosiy bosqichlardir. tarmoq arxitekturasi va oâqitish 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 oâqitish jarayoni, neyron tarmogâining oârganish bosqichidir. bu jarayonda tarmoq berilgan ma'lumotlar asosida xatolarni tahlil qiladi va oâzining parametrlarini optimallashtiradi. oâqitishda xato funktsiyasini tanlash va optimizatsiya algoritmini ishlatish muhim. xato funksiyasi modelning qanchalik yaxshi ishlayotganini koârsatadi, optimizatsiya algoritmi esa, bu xatoni kamaytirishga yordam beradi. tarmoqni oârgatishda, oâqish tezligi, qatlamlar soni, batch oâlchami va epochlar soni kabi parametrlar ham tanlanadi. bu parametrlar tarmoqning samarali oârgatilishiga taâsir qiladi. shuningdek, tarmoqning sinov ma'lumotlarida baholanishi va ortiqcha moslashishning oldini olish uchun …

3 / 10

qatlamdagi neyronlar soni va ularga taâsir etadigan faollik funktsiyalarini oâz ichiga oladi. tarmoq arxitekturasining tanlovi oârganilayotgan muammoning xususiyatlariga bogâliq. masalan, tasvirlarni tahlil qilish uchun konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn), vaqt ketma-ketligini oârganish uchun esa takroriy neyron tarmoqlar (rnn) koâproq ishlatiladi. arxitektura tanlanganidan soâng, tarmoqni oâqitish jarayoniga oâtish mumkin. oâqitish, neyron tarmogâining maâlumotlardan oârganishini va ularga mos ravishda oâzining ogâirliklarini optimallashtirishni anglatadi. oâqitish jarayonida xato funktsiyasi (loss function) va optimizatsiya algoritmi muhim rol oâynaydi. 3. modelni baholash va sinflashtirish natijalarini tahlil qilish. modelni baholash jarayonida, birinchi navbatda, turli metrikalar ishlatiladi. aniqlik, modelning toâgâri tasniflangan namunalar ulushini koârsatadi, lekin bu metrika ba'zida modelning faqat toâgâri sinflangan namunalarni koârsatishi bilan cheklanishlarga ega boâlishi mumkin. shuning uchun, precision, recall va f1-score kabi metrikalar ham qoâllaniladi. precision modelning toâgâri ijobiy sinflangan namunalarining ulushini ifodalaydi, recall esa barcha haqiqiy ijobiy namunalarni aniqlash imkoniyatini oâlchaydi. f1-score esa bu ikkala metrikani muvozanatlashadi va modelning umumiy samaradorligini koârsatadi. 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

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx"

oâzbekiston respublikasi raqamli texnologiyalari vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti nukus filiali mavzu: sunâiy 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 oâtishi uchun muhim bosqichdir. bu jarayon, toâplangan maâlumotlarning tahlil qilishga tayyor boâlishini taâminlaydi va ma'lumotlarning ishonchliligini oshiradi. ma'lumotlarni tayyorlash, ularga tegishli boâlgan barcha noani...

Этот файл содержит 10 стр. в формате 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 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram

sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx

Предварительный просмотр (6 стр.)

Хотите читать дальше?

О "sun’iy_neyron_tarmoqlar_yordamida_sinflashtirish_masalalarini_yechish.pptx"

Похожие файлы