DƏRIN ÖYRƏNMƏ SÜNI İNTELLEKTİN ƏSAS SAHƏLƏRİNDƏN BİRİ KİMİ
Authors: Nigar Hüseynova Nigar Hüseynova 
Published: December 2022

Maşın öyrənməsi və süni intellektin bir qolu olan dərin öyrənmə bugünkü Dördüncü Sənaye İnqilabının əsas texnologiyası hesab olunur. Məlumatlardan öyrənmə imkanlarına görə, dərin öyrənmə texnologiyası süni neyron şəbəkəsindən yaranıb, hesablamada aktual mövzuya çevrilib və səhiyyə, vizual tanınma, mətn analitikası, kibertəhlükəsizlik və bir çox sahələr kimi müxtəlif tətbiq sahələrində geniş şəkildə tətbiq olunur. Münasib dərin öyrənmə modelinin yaradılması dinamik xarakterə və real dünya problemlərində və məlumatlarda dəyişikliklərin baş verməsinə görə çətin bir məsələ olmuşdur. Üstəlik, dərin öyrənmə haqqında geniş məlumatın olmaması bu sahədə böyük çətinliklər yaradır. Bu məqalə real məsələlərin müxtəlif növlərini nəzərə alan taksonomiya daxil olmaqla dərin öyrənmə metodlarına dair strukturlaşdırılmış və ümumi mənzərəni təqdim edir. Taksonomiyada biz nəzarət edilən öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə, həmçinin digər dərin şəbəkələri təhlil edirik. Biz həmçinin dərin öyrənmə üsullarının tətbiq oluna biləcəyi real dünya tətbiq sahələrini ümumiləşdiririk. Nəhayət, tədqiqat istiqamətləri ilə gələcək nəsil dərin öyrənmə modelləşdirməsi üçün potensial aspektləri göstərə bilərik. Ümumilikdə, bu məqalə həm akademiya, həm də sənaye mütəxəssisləri üçün istinad bələdçisi kimi istifadə edilə bilən dərin öyrənmə modelləşdirilməsi haqqında məlumat vermək məqsədi daşıyır.
Cari onillikdə dərin öyrənmə hesablama yanaşması maşın öyrənmədə Qızıl Standart hesab olunur. Üstəlik, o, tədricən maşın öyrənmə sahəsində ən çox istifadə edilən hesablama texnikasına çevrildi və beləliklə, bir neçə mürəkkəb koqnitiv tapşırıqlar üzrə mükəmməl nəticələr əldə etdi. insan performansının təmin etdiyi tapşırıqları uyğunlaşdırdı və ya hətta üstələdi. Dərin öyrənmənin üstünlüklərindən biri də böyük həcmdə verilənləri öyrənmək qabiliyyətidir. Dərin öyrənmə sahəsi son bir neçə ildə sürətlə böyümüş və o, ənənəvi tətbiqlərin geniş spektrini uğurla həll etmək üçün geniş şəkildə istifadə edilmişdir. Daha da əhəmiyyətlisi odur ki, dərin öyrənmə bir çox sahələrdə, məsələn, kibertəhlükəsizlik, təbii dilin emalı, bioinformatika, robototexnika, tibbi məlumatların emalı və bir çox başqa sahələrdə tanınmış maşın öyrənmə texnikalarını üstələmişdir. Dərin öyrənmədə ən müasir məlumatları nəzərdən keçirən bir neçə əsərin təqdim edilməsinə baxmayaraq, onların hamısı dərin öyrənmənin yalnız bir aspektini həll etmiş, bu da bu barədə ümumi məlumatın olmamasına səbəb olmuşdur. Buna görə də, biz dərin öyrənmə haqqında tam anlayışı inkişaf etdirmək üçün daha uyğun bir başlanğıc nöqtəsi təmin etmək üçün daha vahid yanaşmadan istifadə etməyi təklif edirik. Xüsusilə, bu məqalə Dərin öyrənmənin ən vacib aspektlərini daha əhatəli araşdırmaya yönəlmişdir. Məqalə dərin öyrənmənin əhəmiyyətini təsvir edir, onun texnikalarının və şəbəkələrinin növlərini təqdim edir. Daha sonra o, ən çox istifadə edilən dərin öyrənmə şəbəkə növü olan konvolutional neyron şəbəkələrini (CNN) təqdim edir və onun arxitekturalarının əsas inkişaf xüsusiyyətlərini təsvir edir, məsələn, AlexNet şəbəkəsindən başlayaraq Yüksək Rezolyutsiya şəbəkəsi (HR.Net) ilə davam edən inkişaf yolu. Nəhayət, tədqiqatçıların mövcud tədqiqat boşluqlarını anlamasına yardımçı olmaq üçün problemləri və təklif olunan həll yollarını təqdim edirik.
Açar sözlər: Süni intellekt, Maşın öyrənmə, Dərin öyrənmə, nəzarətli öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə, gücləndirici öyrənmə