Chuqur mashinali o'qitish(Deep Machine Learing) va neyron tarmoqlar



Yüklə 183,32 Kb.
səhifə3/4
tarix13.06.2023
ölçüsü183,32 Kb.
#116983
1   2   3   4
Mustaqil ish

Supervised Learning


Supervised Learning - bu sun'iy intellektni (AI) yaratishga yondashuv bo'lib, unda kompyuter algoritmi ma'lum bir chiqish uchun etiketlangan kirish ma'lumotlariga o'rgatiladi. Model kirish ma'lumotlari va chiqish yorliqlari o'rtasidagi asosiy naqshlar va munosabatlarni aniqlay olmaguncha o'qitiladi, bu unga hech qachon ko'rilmagan ma'lumotlar taqdim etilganda aniq yorliqlash natijalarini berishga imkon beradi.Nazorat ostida o'rganish tasniflash va regressiya muammolarida yaxshi, masalan, yangilik maqolasi qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlash yoki kelajakdagi ma'lum bir sana uchun sotish hajmini bashorat qilish. Nazorat ostidagi ta'limda maqsad ma'lum bir savol kontekstida ma'lumotlarni tushunishdir.

Unsupervised Learning


MLda umuman nazoratsiz o'rganish faqat kiritilgan ma'lumotlar bilan o'rganishni anglatadi. Ushbu o'rganish paradigmasi ko'pincha bashorat qilish, qaror qabul qilish yoki tasniflash va ma'lumotlarni siqish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar taqdimotini yaratishga qaratilgan. Masalan, zichlikni baholash, klasterlash, printsipial komponentlar tahlili va mustaqil komponentlar tahlili nazoratsiz ta'limning muhim shakllaridir. ASR ga diskret kirishlarni ta'minlash uchun vektor kvantlash (VQ) dan foydalanish ASR ni nazoratsiz o'rganishning dastlabki muvaffaqiyatli qo'llanilishidir . Yaqinda nazoratsiz ta'lim MLda bosqichli gibrid generativ-diskriminativ paradigmaning tarkibiy qismi sifatida ishlab chiqildi. Chuqur o'rganish tizimiga asoslangan ushbu rivojlanayotgan texnika ASRga ta'sir qila boshladi. Nutqning siyrak tasvirlarini o'rganish, shuningdek, tasniflash belgilari bo'lmasa, nazoratsiz xususiyatlarni o'rganish yoki o'rganish xususiyatlarining namoyishi sifatida ko'rib chiqilishi mumkin.

Semi-Supervised Learning


Semi-Supervised Learning - bu o'quv jarayonida kichik hajmdagi etiketli ma'lumotlarni katta hajmdagi yorliqsiz ma'lumotlarni birlashtirgan mashinani o'rganishga yondashuv. Yarim nazorat ostidagi ta'lim nazoratsiz ta'lim (yorliqli ta'lim ma'lumotlarisiz) va nazorat ostidagi o'rganish (faqat belgilangan o'quv ma'lumotlari bilan) o'rtasida bo'ladi. Bu zaif nazoratning alohida misolidir.


Yüklə 183,32 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə