Дәріс 9 Конвульсиялық нейрондық желілерге кіріспе Орындаған: АиУ 18-2 тобы Тексерген: Курманали. М

Дәріс 9 Конвульсиялық нейрондық желілерге кіріспе

Орындаған: АиУ 18-2 тобы

Тексерген: Курманали.М

Бұл тарау келесі тақырыптарды қамтиды: конволюциялық нейрондық желілердің мәні; шамадан тыс орнату әсерін азайту үшін оқу деректер жинағын кеңейту; мүмкіндіктерді шығару үшін алдын ала дайындалған конволюционды нейрондық желіні пайдалану; алдын ала дайындалған конволюционды нейрондық желіні қосымша оқыту; конволюциялық нейрондық желіні оқыту және қабылдау процестерін визуализациялау олардың шешімдері.

Methods

Әлемде машиналық оқытудың бір ғана тәсілі болмайды. Алгоритмдердің көптеген түрлері бар. Машиналық оқытуда төрт негізгі бағыт бар: классикалық оқыту, нығайтумен оқыту, ансамбльдер және нейрондық желілер.

Прецеденттер бойынша оқыту, өз кезегінде, үш негізгі түрге бөлінеді: бақыланатын оқыту, немесе мұғаліммен оқыту (supervised learning), бақыланбайтын оқыту (unsupervised learning), немесе оқытусыз оқыту, және арматурамен оқыту (reinforcement learning).)

Прецеденттер бойынша оқыту, өз кезегінде, үш негізгі түрге бөлінеді: бақыланатын оқыту, немесе мұғаліммен оқыту (supervised learning), бақыланбайтын оқыту (unsupervised learning), немесе оқытусыз оқыту, және арматурамен оқыту (reinforcement learning).)

Жиырмасыншы ғасырдың 50 жылдары классикалық машиналық оқытудың алғашқы әдістер пайда болды. Қазірг уақытта интернеттің жартысы осы алгоритмдерді пайдаланады. Мысалы мақалалар тізімін көргенде, оны ары қарай оқып шығу керектігін білесің. Бұл осы классикалық машиналық оқытудың нәтижесі болып табылады.

ЖІКТЕУ ОБЪЕКТІЛЕРДІ БЕЛГІЛЕРІНІҢ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІНЕ ҚАРАЙ КИІМДЕРДІҢ КӨЛЕМІ БОЙЫНША , ҚҰЖАТТАРДЫ ТІЛ БОЙЫНША , МУЗЫКАНЫ ЖАНР БОЙЫНША БӨЛЕДІ . ЖІКТЕУ МЫНАДАЙ МАҚСАТТАРДА ҚОЛДАНЫЛАДЫ : СПАМ СҮЗУ ; ТІЛДІ АНЫҚТАУ ; ҰҚСАС ҚҰЖАТТАРДЫІЗДЕУ; ҚОЛМЕН ЖАЗЫЛҒАН БЕЛГІЛЕР МЕН САНДАРДЫТАНУ ; АЛАЯҚТЫ АНЫҚТАУ .

ЖІКТЕУ ОБЪЕКТІЛЕРДІ БЕЛГІЛЕРІНІҢ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІНЕ ҚАРАЙ КИІМДЕРДІҢ КӨЛЕМІ БОЙЫНША , ҚҰЖАТТАРДЫ ТІЛ БОЙЫНША , МУЗЫКАНЫ ЖАНР БОЙЫНША БӨЛЕДІ . ЖІКТЕУ МЫНАДАЙ МАҚСАТТАРДА ҚОЛДАНЫЛАДЫ : СПАМ СҮЗУ ; ТІЛДІ АНЫҚТАУ ; ҰҚСАС ҚҰЖАТТАРДЫІЗДЕУ; ҚОЛМЕН ЖАЗЫЛҒАН БЕЛГІЛЕР МЕН САНДАРДЫТАНУ ; АЛАЯҚТЫ АНЫҚТАУ .

РЕГРЕССИЯ – САНДЫ БОЛЖАЙТЫН ЖІКТЕУ . МЫСАЛЫ, АВТОМОБИЛЬДІҢ ЖҮРУ ЖОЛЫ БОЙЫНША БАҒАСЫН АНЫҚТАУ . ТӘУЛІК УАҚЫТЫ БОЙЫНША КЕПТЕЛІСТІ , КОМПАНИЯНЫҢ ӨСУІ БОЙЫНША СҰРАНЫС КӨЛЕМІН АНЫҚТАУ ЖӘНЕ Т . Б . РЕГРЕССИЯ КЕЛЕСІ МАҚСАТТА ҚОЛДАНЫЛАДЫ : АКЦИЯ БАҒАСЫН БОЛЖАУ; СҰРАНЫС ПЕН САТУ КӨЛЕМІН ТАЛДАУ; МЕДИЦИНАЛЫҚ ДИАГНОЗДЫ АНЫҚТАУ.

Машиналық оқыту мақсаты мен қолдану саласының қызметтері қандай?

• Машиналық оқыту (Engl. Machine learning, ML) — бұл жасанды интеллект әдістерінің классы. Оның сипаттамасы мәселені тікелей шешу емес, көптеген ұқсас мәселелерге шешім қолдану процесінде жаттығу болып табылады. Мұндай әдістерді құру үшін математикалық статистика, сандық әдістер, оңтайландыру әдістері, ықтималдық теориясы, графтар теориясы, сандық түрде мәліметтермен жұмыс істеудің әртүрлі әдістері қолданылады. Машиналық оқыту күнделікті біздің өмірімізде көптеген қолданыстарға ие болуда. Оның қолданылуының кеңдігіне байланысты IT технологияда маңызды орын алады. 
• Машиналық оқытудың мақсаты және оны қолдану аясы Машиналық оқытудың мақсаты әртүрлі күрделі аналитикалық мәселелерді шешуді ішінара немесе тіпті толық автоматтандыру болып табылады. Сондықтан, ең алдымен, Машиналық оқыту бизнес иелері, Маркетологтар мен қызметкерлер ӛз жұмысында дұрыс шешім қабылдауы үшін кіріспе мәліметтер негізінде ең дәл болжам жасауға арналған. Оқыту нәтижесінде машина нәтижені болжай алады, оны есте сақтайды, қажет болған жағдайда оны ойнатады, бірнеше нұсқаның ең жақсысын таңдай алады. Қазіргі уақытта Машиналық оқыту банктерден, мейрамханалардан, жанармай құю бекеттерінен бастап -өндірістегі роботтарға дейін кӛптеген қосымшаларды қамтиды. Күн сайын дерлік пайда болатын жаңа міндеттер машиналық оқытудың жаңа бағыттарының пайда болуына әкеледі.

НАЗАРЛАРЫҢЫЗҒА РАХМЕТ!!!

жүктеу/скачать 1,74 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: