Визуализациялаудың тәсілдеріне тоқталыңыз Визуализация
жүктеу/скачать 174.93 Kb.
|
| 11. Нейро желілер
Нейрондық желілер - бұл адам миының жұмысын модельдейтін және деректерден үйренуге қабілетті компьютерлік жүйелер. Олар қабаттарға ұйымдастырылған көптеген өзара байланысты жасанды «нейрондардан» тұрады. Әрбір нейрон кіріс сигналдарын қабылдайды, оларды өңдейді және басқа нейрондарға шығыс сигналдарын береді. Нейрондық желі болжау қатесін азайту үшін оқыту деректеріне негізделген нейрондар арасындағы байланыстардың салмақтарын реттеу арқылы оқытылады. Нейрондық желілер үлгіні тану, табиғи тілді өңдеу, медициналық диагностика, қаржылық аналитика, автономды автомобильдер және т.б. сияқты көптеген салаларда қолданылады. Нейрондық желілерді қолдану әсіресе күрделі деректерді дәлірек модельдеу үшін терең нейрондық желілерді бірнеше қабаттармен және миллиондаған параметрлермен оқытуға мүмкіндік беретін терең оқытудың дамуына байланысты танымал болды. Нейрондық желілердің бірқатар артықшылықтары мен кемшіліктері бар: Артықшылықтары: Икемділік және бейімделушілік: Нейрондық желілер үлкен көлемдегі деректерден үйренуге және өзгеретін жағдайлар мен талаптарға бейімделуге қабілетті. Жоғары өнімділік: Терең нейрондық желілер күрделі деректерді өңдей алады, жасырын үлгілерді анықтай алады және дәл болжамдар жасай алады. Қолданулардың кең ауқымы: Нейрондық желілер әртүрлі салаларда, соның ішінде компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу, медицина, қаржы және т.б. қолданылады. Автоматтандыру: үйретілгеннен кейін нейрондық желілер қолмен конфигурациялауды қажет етпей-ақ тапсырмаларды автоматты түрде орындай алады. Кемшіліктері: Деректер көп қажет: нейрондық желілер оқу деректерінің үлкен көлемін қажет етеді және ақпарат жеткіліксіз болса, дұрыс емес нәтижелер беруі мүмкін. Қара жәшік: Нейрондық желілердің ішкі жұмысы көбінесе мөлдір емес, бұл олардың шешімдерінің себептерін түсінуді қиындатады. Есептеу күрделілігі: терең нейрондық желілерді оқыту үлкен есептеу ресурстары мен уақытты қажет етеді. Түсіндірмеудің болмауы: Нейрондық желі өз тұжырымына қалай келгенін нақты түсіндіру қиын, егер сіз қабылдаған шешімді түсіндіру қажет болса, бұл мәселе болуы мүмкін. Кемшіліктеріне қарамастан, нейрондық желілер көптеген мәселелерді шешудің қуатты құралы болып қала береді және белсенді түрде дамуын жалғастыруда. жүктеу/скачать 174.93 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|