Mashinani o'rganish (ML) va chuqur o'rganish (DL) o'rtasidagi farq nima?

|
Mashinani o'rganish (ML) va chuqur o'rganish (DL) o'rtasidagi farq nima?
|
bet | 3/3 | Sana | 12.01.2024 | Hajmi | 44,31 Kb. | | #135461 | Turi | Referat |
Bog'liq Kxoldarov Mashinani o'rganish (ML) va chuqur o'rganish (DL) o'rtasidagi farq nima?
Chuqur o'rganish - bu mashinani o'rganishning evolyutsiyasi. Ikkalasi ham o'rganish uchun ma'lumotlardan foydalanadigan algoritmlardir, ammo asosiy farq ular qanday qayta ishlash va undan o'rganishdir.
Mashinani oʻrganishning asosiy modellari yangi maʼlumotlarni olayotganda oʻziga xos funksiyalarini bajarishda tobora yaxshilanib borayotgan boʻlsa-da, ular baribir inson aralashuviga muhtoj. . Agar sunʼiy intellekt algoritmi notoʻgʻri bashoratni qaytarsa, muhandis ishga kirishishi va tuzatishlar kiritishi kerak.
Chuqur o‘rganish modeli yordamida algoritm o‘zining neyron tarmog‘i orqali bashoratning to‘g‘ri yoki to‘g‘ri emasligini aniqlay oladi. yordam talab qilinadi. Chuqur o‘rganish modeli o‘ziga xos hisoblash usuli – o‘z miyasiga egadek tuyuladigan texnika yordamida o‘rganishga qodir.
Boshqa asosiy farqlarga quyidagilar kiradi:
Mashinani oʻrganish minglab maʼlumotlar nuqtalaridan iborat boʻlsa, chuqur oʻrganish millionlab maʼlumotlar nuqtalaridan foydalanadi. Mashinani o'rganish algoritmlari odatda nisbatan kichik ma'lumotlar to'plami bilan yaxshi ishlaydi. Chuqur oʻrganish anʼanaviy mashina oʻrganish algoritmlariga qaraganda yaxshiroq tushunish va ishlash uchun katta hajmdagi maʼlumotlarni talab qiladi.
Mashinani oʻrganish algoritmlari aniq dasturlash yordamida muammolarni hal qiladi. Chuqur o‘rganish algoritmlari neyron tarmoqlar qatlamlari asosidagi muammolarni hal qiladi.
Mashinani oʻrganish algoritmlarini oʻqitish bir necha soniyadan bir necha soatgacha boʻlgan nisbatan kamroq vaqtni oladi. Chuqur oʻrganish algoritmlari esa bir necha soatdan koʻp haftalargacha boʻlgan mashq qilish uchun juda koʻp vaqtni oladi.
Matematik Masala ko’rinishida.
Masala:
Abduvali bozorga borib 4 ta do’stiga olma oldi.
1-do’stiga = 5 kg oldi = 9 $,
2-do’stiga = 8 kg oldi = 13 $,
3-do’stiga = 11 kg oldi = 27 $,
4-do’stiga = 15 kg oldi, 4-do’stiga 15kg olmani qanchaga olganini toppish kerak.
X(kg)
|
Y($)
|
5
|
9
|
8
|
13
|
11
|
27
|
15
|
?
|
Masalada qiymatlar berilgan biz endi. Ushbu formulaga qo’yamiz.
Bu yerda ( W) ga o’zgarmas (w=0,1,2,3,4,5,6) qiymat beramiz. Va chiqan natijani o’rta qiymatini topamiz.
W=0
|
|
(0*5-9)^2
|
=81
|
(0*8-13)^2
|
=169
|
(0*11-27)^2
|
=729
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(81+169+729)/3=326.34
|
W=1
|
|
(1*5-9)^2
|
=16
|
(1*8-13)^2
|
=25
|
(1*11-27)^2
|
=36
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(16+25+36)/3=77/3=25.6
|
W=2
|
|
(2*5-9)^2
|
=1
|
(2*8-13)^2
|
=9
|
(2*11-27)^2
|
=25
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(1+9+25)/3=35/3=11.6
|
W=3
|
|
(3*5-9)^2
|
=36
|
(3*8-13)^2
|
=121
|
(3*11-27)^2
|
=6
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(36+121+6)/3=163/3=54.3
|
W=4
|
|
(4*5-9)^2
|
=121
|
(4*8-13)^2
|
=361
|
(4*11-27)^2
|
=289
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(121+361+289)/3=96.3
|
W=5
|
|
(5*5-9)^2
|
=256
|
(5*8-13)^2
|
=729
|
(5*11-27)^2
|
=784
|
|
|
O’rta qiymat:
|
(256+729+784)/3=589.6
|
Endi. O’rta qiymat qaysi biri 0 ga teng yoki 0 ga yaqinroq bo’lganini olib, ya’ni (W) qiymati 2 ni olib, topmoqchi bo’lgan 15 (kg) ga ko’paytiramiz.
X
|
Y(km)
|
5
|
9
|
8
|
13
|
11
|
27
|
15
|
30
|
Javob: 4-do’stiga 15 kg olmani 30$ ga sotib olgan.
1
|
91,2727
|
2
|
36,0909
|
3
|
60
|
4
|
163
|
5
|
345,091
|
6
|
606,273
|
Machine learning deep learning - Mashina o'rganish chuqur o'rganish bo’yicha amaliy ko’rsatadigan bo’lsak.
Amaliyotdan dastur kodidan namuna keltirilgan:
#include
#include
using namespace std;
int main(){
float x[4] = {5,8,11,15},
y[3] = {9,13,27},
w[6] = {0,1,2,3,4,5,},
loss[6] = {};
for(int i=0; i<6; i++){
float lossurta=0;
for(int j=0; j<4; j++){
lossurta += pow(((w[i]*x[j])-y[j]),2);
}
loss[i] = lossurta/11;
}
for(int i=0; i<6; i++){
cout<cout<<" va ";
cout<}
system("pause");
return 0;
}
Xulosa
Sun’iy intelekt(Si):
Sun'iy intellekt umumiy rivojlantirilayotgan texnologiyalar to'plamini ifodalaydi, va machine learning uning yirik qismidir. Deep learning esa MLning eng ko'p o'zlashtirilgan turi bo'lib, bu turi keng tarqalgan ma'lumotlarda yuqori amaliyot olish uchun ishlatiladi. SI va ML, inson intellektining keng doirasini va yangi imkoniyatlarni ochishda katta ahamiyatga ega.
Sun'iy intellekt, inson intellektining xususiyatlarini nazorat qilish, qaror qabul qilish, o'rganish, mantiqiy qilib fikrlash va boshqa intellektual amallarni bajarish uchun kompyuterlarni o'z ichiga olgan texnologik sistemalar to'plamini ifodalaydi.
Machine Learning (ML):
Machine Learning (ML) - bu texnologiya, kompyuterlarga belgilangan vaziyatlarni aniqlash, o'rganish va mantiqiy qaror qabul qilishni o'rgatish uchun mo'ljallangan. ML texnologiyalari, ma'lumotlar yig'indisi asosida o'zlarini o'rganish va rivojlantirishadi.
ML quyidagi turlardan iborat:
Monitoring (Nazorat): Ma'lumotlar yig'indisini o'rganib, ta'lim qilib, aniqlangan niqobni o'rganish.
Unsupervised Learning (Nazorat qilmagan ta'lim): Ma'lumotlardan mustaqil ravishda o'rganish va o'zgarishlarni aniqlash.
Supervised Learning (Nazorat qilgan ta'lim): O'qituvchi ma'lumotlarni sinovlaydi va ma'lumotlar bo'yicha aniqlangan niqobni yaxshi o'rganadi.
Reinforcement Learning (Qo'llab-quvvatlash): Ta'limda o'rganilgan bilimlarni mustaqil ravishda ishlatib ko'rish va yangi bilimlarni o'rganish.
Deep Learning: Keng tarqalgan yuqori tajribaga ega bo'lgan neyron tarmoqlaridan foydalanuvchi MLning bir turidir.
|
| |