Машиналық оқытудың принциптері . Информатика, 10 сынып, презентация, 2 сабақ.

Сабақ тақырыбы:

Сабақ 1: Машиналық оқыту принциптері

Сабақ мақсаты:

10.3.1.1 Нейрондық желідегі машиналық оқудың

принциптерін түсіндіру(нейрондар мен синапстар)

Нейрондық желілер

Нейрондық желілер дегеніміз не?

«Нейрондық желі» ұғымы пайда болғаннан бері 150 жыл өткен екен. Бұл ұғым алғаш пайда болған уақытта, ми және жұлындағы нейрондарды зерттеуге қатысты қолданылған. Адам миы шамамен 86 миллиард нейроннан тұрады. Олардың жиынтығы нейрондық желіні құрайды. Әр нейрон – көптеген дендрит пен бір аксоннан тұратын жеке жасуша. Ондағы аксон тармақталып, ақпаратты бірден бірнеше жасушаға жеткізе алады. Нейрондар электр импульстерін жіберіп қана қоймай, химиялық сигналдар жіберетін де қабілетке ие.

Нейрондық желілердің қасиеттері

Нейрондық желілердің негізгі қасиеттері – үйрету мүмкіндігі, жоғары тұрақтылық, кейбір элементтердің параллель жұмыс істеуіне негізделген жоғары есептеу қуаттылығы

НЖ –ні баға өзгерісін болжауда қолдану мысалы

Базалық жасанды

Жасанды нейрон

Ол кіріс сигналын қабылдайды (бастапқы ақпарат немес басқа нейрондардың шығыс сигналы нейронной сети). Әрбір кіріс сигнал қандайда бір интенсивтілігі бар қосылыстардан өтеді (немесе  салмақ); бұл салмақ биологиялық нейронның синаптиктік белсенділігіне сәйкес келеді.

Нейрожелілерді практикалық мәселелерді шешуге қолдану

Банк және сақтандыру компаниялары:

финанстық құжаттар мен чектерді автоматты түрде оқу;

Электрондық қол қоюдың дұрыстығын тексеруде ;

Қарыздың тәуекелділігін бағалауда;

Экономикалық көрсеткіштердің өзгеруін болжауда;

Нейрожелілерді практикалық мәселелерді шешуге қолдану

Басқару және қызмет көрсету:

Құжаттарды автоматты түрде оқу;

автоматты түрде штрихкодтарды анықтау.

Мұнай және химия өндірісі:

• геологиялық ақпаратты сараптау;

• құрылғылардың ақауларын сәйкестендіру;

• аэрофототүсіру арқылы минералдар шоғырларын барлау;

• қоспалардың құрамын сараптау;

• процестерді басқару.

Әскери өндіріс және аэронавтика:

дыбыстық сигналдарды өңдеу (бөлу, сәйкестендіру, оқшаулау);

радиолокациялық сигналдарды өңдеу (мақсатты тану, сәйкестендіру және көздерді оқшаулау);

инфрақызыл сигналдарды өңдеу (оқшаулау);

ақпарат жинау;

сынақтан өткізуді автоматтандыру.

Өнеркәсіптік өндіріс :

манипуляторды басқару;

сапаны бақылау;

процестерді басқару;

ақауларды анықтау;

бейімделген робототехника;

дауысты басқару.

Қауіпсіздік қызметі :

Адамның бет әлпетін, дауысты, саусақ бедерін тану.

Биомедициналық өнеркәсіп:

рентгендік талдау;

ЭКГ-да ауытқуларды анықтау.

Телевидение және байланыс:

Желіні адаптивті басқару;

суретті қысу және қалпына келтіру

Жүйке тіні

Регенерацияланбайды

- Оның нейрондары жаңа процестер мен синаптикалық байланыстарды қалыптастыра алады

- Нейрондық филиалдардың дамуы синаптикалық алаңдарға бәсекелесумен бірге жүреді

- Нейрондық желілердің нақты өзгергіштігі олардың оқу қабілетінің болуында.

Формальды нейрон

Желіні оқыту

Нейрондық желіні үйрету, ондан нені күтетінін жеткізу болып табылады.

- Балаға әріптің кескінін көрсетіп, дұрыс емес жауапты алған соң, оған алғысы келетін жауапты айтады.

Бала бұл мысалдың дұрыс жауабын есте сақтап, оның жадысында дұрыс бағытта өзгерістер орын алады.

Желіні құру кезеңдері

Желі архитектурасын таңдау

  Кірістер саны

  Қосылу функциялары

  Нейронды қалай қосуға болады

  Кіріс үшін, шығыс үшін не қажет

- Салмақты таңдау (желіні оқыту)

Қолмен жасау

- Нейрондық желілерді модельдеу пакетін пайдалану

Даму болашағы

Нейрондық желілер интуитивті тұрғыдан тартымды, себебі олар жүйке жүйелерінің қарапайым биологиялық үлгісіне негізделген. Болашақта мұндай нейробиологиялық модельдерді дамыту шынымен ақылды компьютерлерді құруға әкелуі мүмкін.