Машиналық оқыту принциптері

§ 27–28. Машиналық оқыту принциптері

.

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 .

Нейронды желі түрлері

Бірқабатты нейронды желі .

Нейрондар байланы-сының бұл құрылымын да кіріс ақпараттар бірінші нейрондар қабатынан кейін, бірден ақырғы нәтиже шығарылатын қабатқа беріледі.

Көпқабатты нейронды желі.

Нейронды желілердің бұл түрі кіріс және шығыс қабаттардан бөлек, аралық қабаттан тұрады.

Нейрон ақпаратты тасымалдау бағытына қарай мына топтарға жіктеледі:

Тікелей тасымалдайтын немесе бір бағытты желілер.

Сигнал тек қана кіріс қабаттан шығыс қабатқа қарай қозғалады. Сигналдың қозғалысы кері бағытта жүруі мүмкін емес.

Кері байланысы бар немесе рекурентті желілер .

Мұндай құрылымдағы желілер сигналды тік, бір бағытта ғана емес, соны мен қатар кері бағыт та да қозғалуы на мүмкіндік береді.

Нейрондар типіне қарай мына топтарға жіктеледі:

Біртекті

Гибритті

Машиналық оқыту міндеттері мына түрлерге бөлінеді:

Оқытушымен оқыту

(supervised learning) – бір нәрсені болжауға, шешім шығаруға кқмектесетін мәлімет болады.

Оқытушысыз оқыту

(unsupervised learning) – тек белгілі бар мәліметтер бойынша қасиеттерді анықтау.

Мына сілтеме бойынша https://www.youtube.com/watch?v=RUCRUHXzfVM

Дәптерге орындайық

Дәптерге орындайық

Үй тапсырмасы:

§ 27–28. Машиналық оқыту принциптері

• Машиналық оқытудың басты идеясы неде?
• Нейронды желі түрлері неліктен адам миына ұқсайды?
• Нейронды желілердің жұмыс істеу принциптері неліктен олардың түрлеріне байланысты?

Осы сұрақтарды талқылап келу