Машиналық оқыту принциптері

§ 27–28. Машиналық оқыту принциптері

.

ОҚУ МАҚСАТЫ:

10.3.1.1 машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондық және синапстар) түсіндіру

Негізгі ұғымдар: дәптерімізге жазып аламыз

• Нейрон  – нейрон – neuron ​ Синапс  – синапс – synaps ​ Салмақ  – вес – weigh ​Нейрондық желі  – нейронная сеть – neural circuit ​Жасанды нейрондық желі  – искусственная нейронная сеть – artificial neural networks ​ Жасанды нейрон  – искусственный нейрон – artificial neuron ​ Енгізу қабаты  – входной слой – inputlayer ​ Шығару қабаты  – выходной слой – outputlayer ​Жасырын қабат  – скрытый слой – hiddenlayer ​ Қосылу функциясы  – активационная функция – activation function

Машиналық оқыту дегеніміз не? Машиналық оқыту – жасанды интеллектің бір тармағы . Машиналық оқыту принципі машиналар арқылы алынған деректер негізінде машиналарды оқытудан тұрады. Машиналық оқыту жүйесі ауқымды деректер жинағында оқыту кезінде алған білімдерін қолдануға мүмкіндік береді. Машиналық оқыту адамдар ды, дыбысты, нысандарды тану, аударма және т.б. сияқты міндеттерді шешуге көмектеседі. Машиналық оқыту жүйеге үлгілерді өз бетінше танып-білуге жә не болжам жасау ға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект және нейронды желілер қазіргі уақытта өте өзекті.

Нейронды желі – адам миының әрекеті принципіне негізделген, бірақ оның аналогі болмайтын программа. Нейронды желі нейрондар байланысынан тұрады, олардың әрқайсысы ақпаратты қабылдап, оны өңдеп, келесі нейронға береді. Әрбір нейрон сигналды бірдей өңдейді. Синапстар нейрондарды бір-бірі мен байланыс- тырады. Бір нейрон бірнеше синапстан тұруы мүмкін, олар сигналдарды күшейтіп немесе бәсеңдетіп тұрады, оның ішін де синапстар белгілі бір уақыт аралығын да өз сипаттамаларын өзгерте алатын қасиетке ие.Синапстың дұрыс таңдалған параметрлері кіріс ақпараттарды өңдеу арқылышығысында дұрыс нәтиже алуға себепші болады. Жасанды нейронды желі (ЖНЖ) – күрделі деректерді талдайтын, адам миын имитациялайтын және аппараттық және программалық тұрғыдан іске асыруға қабілетті математикалық модель. Биологиялық нейрон – басқа нейрондармен қолжетімді байланыс арқылы барлық нейронды желі бойын ша электрохимиялық импульсті беру негізгі міндеттердің бірі болатын арнайы жасуша.

Нейронды­ жел­і­лер – бір-бірімен синапстар арқылы біріктірілген нейрондардың белгілі бір тізбегі .

Син­апс – нейрондар арасындағы байланыс, олардың әрқайсысы өз кіріс салмағының дәрежесіне ие .

Жасанды найрондық желілерді қолдану

Қызықты деректер

Мадисондағы Висконсин университетінің инженерлері шынының кәдімгі сынықтарына сенсорсыз, микросхемасыз және қуат көзінсіз бейнелерді тануға мүмкіндік беретін технология әзірледі. «Біздің камераның, датчиктердің және нейрожелілердің қалыпты баптауларын шынының бір жұқа сынығына орнату үшін оптиканы пайдаланамыз»,-деді электрлік және компьютерлік инженерия профессоры Цзунфу Юй. «Ақылды» шыны жасушалар өздерінің әзірлемесі әдеттегі компьютерлік көруден мүлдем өзгеше екендігін атап өтті. Бұл шағын көпіршіктері бар, ерекше орналасқан шағын жартылай мөлдір шаршы шынылар. Бұл түрлі көпіршіктер.

1-тапсырма: дәптерге орындаңыз

• Жасанды нейрондық желілердің алғашқы моделін кім жасады?

• Фрэк Розенблатт
• Ян Лекун
• Дэвид, румельхарт, Хитон, Рональд, Вильямс
• Уоррен Мак-Каллок және Уолтер Питтс
• Алан Тьюринг, Норберт Виррет

2-тапсырма: дәптерге орындаңыз

• Қалай ойлайсың нейрожелілер неге жұмыс істейді және олар қандай іс-әрекеттерді орындай алады?

Сұрақтар:

• Машиналық оқытудың басты идеясы неде?
• Нейронды желі түрлері неліктен адам миына ұқсайды?

Осы сұрақтарды талқылап келу

Үй тапсырмасы:дәптерге орындау