Ақпараттық технологияларды дамытудағы қазіргі заманғы процестер. Машиналық оқыту принциптері, нейрондық желілер. Жасанды интеллекті қолдану аясы
Нейрондық желілер және терең оқыту
жүктеу/скачать 26,29 Kb.
|
| Нейрондық желілер және терең оқыту
Қазіргі уақытта AI, машиналық оқыту немесе компьютерлік ғылымның кез-келген басқа тақырыбын талқылау кезінде сіз «терең оқыту» немесе «нейрондық желі» тіркестерін кез-келген жерде кездестіресіз. Нейрондық желілер - бұл машинаны оқытудың ең төменгі нұсқасы, бірақ оның нұсқасы неғұрлым заманауи машиналық оқыту міндеттері қалай шешілетіндігі. Нейрондық жүйенің мақсаты - адамның миының сыртқы ынталандыруды көру, есту және басқа биологиялық реакцияларға қалай әсер ететінін елестету. Адамның миы өте күрделі тақырып болғандықтан, нейрондық желілер де бар, сондықтан мен сіздер туралы терең түсінікке ие болу үшін тек қысқаша шолу жасаймын. Нейрондық желілер ортасында «жасырын» қабаттармен бірге кіріс және шығыс қабатын қолданады. Бұл орта қабаттар алдыңғы қабаттағы мәліметтер негізінде шешім қабылдайды және келесі қабатқа «таңдау» ықтималдығын жариялайды. Қарапайым нейрондық желіде бұл ағын - жасырын-шығыс. «Терең оқыту» нейрондық желілер - бұл бірнеше жасырын қабаттары бар нейрондық желілер. Бұл шатастыратын сияқты, бірақ мидың нысанды қалай тани алатындығы туралы ойланыңыз. Алдымен ол пішінді алады, содан кейін су бөтелкесі, шляпа немесе кез-келген зат болу ықтималдығын шешеді. Бұл нейрондық желіге мысал, бірақ көп жағдайда формасы (бір қабаты) жеткіліксіз. Содан кейін сіздің миыңыз түс, мөлдірлік, белгілер сияқты басқа факторларға сүйене отырып шешім қабылдайды, тізім жалғасады. Мұны терең үйрету еліктеуге тырысады. Қарапайым екі қабатты терең білім беру желісінде біз пішін сияқты бір қабатты аламыз, содан кейін келесі қабаттың түсімен үйлесетін су құтысы, шляпалар немесе көлік деген ықтималдылықты анықтаймыз. Бұл шын мәнінде болып жатқанның өте жеңілдетілген нұсқасы, бірақ бұл тұжырымдаманы түсіну өте маңызды. Терең оқыту желілері сіз қалағанша көп қабаттарға ие бола алады және осылайша едәуір күрделі бола алады. Машинамен оқытудың кез-келген мәселесін тереңдетіп оқытуға көшуге болатындығын ескеру керек, бұл жай ғана деректерді баптауға және жинауға көп жұмысты қажет етеді. Терең білім беру желілері үлкен көлемде деректерді сіңіре алатындықтан, оларды ірі корпорациялар жиі қолдана бастады. Олар тіпті кейбір танымдық тапсырмаларды орындау барысында адамдарды ұрып-соғып үлгерді, мысалы IBM компаниясының Уотсон Джеопардиядағы бәсекелестерін ұрып жіберді. жүктеу/скачать 26,29 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|