Bilimlarni ifodalash modellari

|
Bilimlarni ifodalash modellari
|
bet | 7/23 | Sana | 18.05.2024 | Hajmi | 60,89 Kb. | | #242531 |
Bog'liq ON.ris1Bilimlarni ifodalash modellari.Bilimlarni ifodalash modellari, sun'iy intellektning (SI) tizimlarida ma'lumotlarni o'rganish va o'zlashtirish jarayonlarini ta'minlash uchun ishlatiladigan usullar va modellar to'plamini ifodalaydi. Bu modellar, ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar o'rganish, va mantiqiy o'rganish jarayonlarini amalga oshirishda qo'llaniladi. Quyidagi eng mashhur bilimlarni ifodalash modellari mavjud: 1Mashina o'rganish (Machine Learning) Modellari:Ko'paytirilgan o'rganish (Supervised Learning): Bu modelda, tizimga bir ma'lumot qatorining boshqa ma'lumot qatoriga mosligi (target) bilan o'rgatiladi. Misol uchun, rasm tanishuvini o'rganish uchun tizimga rasm va rasmning mosligi beriladi.Noyob o'rganish (Unsupervised Learning): Bu modelda, ma'lumotlar bo'yicha avtomatik tushunchalar olinadi. Tizim ma'lumotlardan belgilangan narsalarni aniqlaydi. Misol uchun, ma'lumotlardan belgilangan guruhlar yoki tuzilmalar olinadi.Ta'lim olishsiz (Reinforcement Learning): Bu modelda, tizim o'zini o'zlashtiradi va faoliyatini yaxshilash uchun motivatsiyalar olinadi. Misol uchun, o'yinlar tizimi yoki robotlar uchun amaliyotiy ilovalar uchun foydalaniladi.2Noyob o'rganish (Deep Learning) Modellari:Neiron tarmoq (Neural Networks): Bu model, odamlarning nevrologik tizimlariga ilg'or. Ushbu tizimlarda turg'un neyronlar tashkil etiladi va ko'p qatlamli (layered) tuzilmalar yordamida ma'lumotlar o'rganiladi.Ko'paytirilgan o'rganish (Convolutional Neural Networks, CNN): Bu model, rasm, tasvir, va ko'p o'lchamli ma'lumotlarni o'rganishda juda samarali bo'lib, yuqori natijalarni beradi. Masalan, rasm tanishuvi uchun CNN juda mashhur.Qoldiqli o'rganish (Recurrent Neural Networks, RNN): Bu model, qoldiqli vaqtli ma'lumotlarni o'rganishda yordam beradi. Misol uchun, so'z tashkil etish vaqtli ma'lumotlar uchun RNN foydalaniladi.3Tabiiy tillarni o'rganish (Natural Language Processing, NLP) Modellari:So'zlar tarkibi (Word Embeddings): Bu model, so'zlar orasidagi ma'nosini ifodalash uchun ma'lumotlarni o'rganadi. Misol uchun, Word2Vec va GloVe modellar. So'zlar tarkibining qurilishi (Sequence Modeling): Bu model, matn va gaplarni tarkib qilishda yordam beradi. Misol uchun, Long Short-Term Memory (LSTM) va Transformer modellar.4Birgalikda o'rganish (Ensemble Learning) Modellari:Bagging: Bu model, turli turdagi modellar tomonidan o'rganilgan ma'lumotlar kombinatsiyalaridan foydalanadi.Boosting: Bu model, bir-biridan farqli modellar orqali o'rganilgan ma'lumotlarni birlashtiradi va boshqaradi.5Qoidalarga asoslangan ekspert tizimlari (Rule-Based Systems):Bu modellar, ekspertlar tomonidan o'rgatilgan qoidalarga asoslangan tizimlardir. Ma'lumotlar va maslahatlarni o'rgatishda, qoidalarga asoslangan modellar juda samarali bo'lishi mumkin.Bu modellar, sun'iy intellektning qadriyatini yuqori darajada oshirishda va ma'lumotlar analizini amalga oshirishda keng qo'llaniladi. Har bir modelning o'ziga xos xususiyatlari va foydalanish sohasi mavjud bo'lib, maqsadli amallar uchun mos tizimlarni tanlash va qo'llash juda muhimdir.
|
|
|
| |