sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish

PPTX 10 стр. 97,2 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 97,2 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. 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 takrorlanuvchi ma'lumotlar aniqlanib, bartaraf etiladi. bunda, shuningdek, ma'lumotlar normalizatsiya …

2 / 10

na 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 tanlash va o‘qitish jarayonida, ma'lumotlarning sifati, optimizatsiya parametrlarining to‘g‘riligi va tarmoqning …

3 / 10

alan, 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 tahlil qilinadi. bu orqali modelning qaysi sinflarda yaxshiroq …

4 / 10

sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish - Page 4

5 / 10

sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish"

mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. mavzu: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish. 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 tart...

Этот файл содержит 10 стр. в формате PPTX (97,2 КБ). Чтобы скачать "sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: sun’iy neyron tarmoqlar yordami… PPTX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram

sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish

Предварительный просмотр (5 стр.)

Хотите читать дальше?

О "sun’iy neyron tarmoqlar yordamida sinflashtirish masalalarini yechish"

Похожие файлы