TASVIRLARNI SINFLASHTIRISHDA MASHINALI OʻQITISH ALGORITIMLARINING OʻRNI
Keywords:
Mashinali oʻqitish, sun’iy intellekt, algoritm, neyron tarmoq.Abstract
Tasvirlarni sinflashtirish bugungi kunda sun’iy intellekt (AI) va mashinali oʻqitish (ML) texnologiyalarining eng muhim va keng qoʻllaniladigan yoʻnalishlaridan biri hisoblanadi. Turli ilovalarda, masalan, tibbiyot, avtomobilsozlik, xavfsizlik, ijtimoiy tarmoqlar va koʻngilochar sohalarda tasvirlarni tahlil qilish va ulardan foydalanishning ahamiyati ortib bormoqda. Tasvirlarni sinflashtirish jarayoni odatda tasvirdagi maʻlumotlarni maʻlum kategoriyalar yoki sinflarga ajratishdan iborat boʻladi, va bu jarayon uchun mashinali oʻqitish algoritmlari muhim rol oʻynaydi. Ushbu algoritmlar tasvirlardan yaxlit maʻlumot olish, ularni tahlil qilish va toʻgʻri sinflarga ajratish imkonini beradi.
References
Christopher M. Bishop. “Pattern Recognition and Machine Learning”. Springer, 2016, pp. 123-145.
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. “Deep Learning”. MIT Press, 2016, pp. 225-267.
Stuart J. Russell and Peter Norvig. “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. Pearson, 2021, pp. 307-355.
Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. “Deep Learning Nature”, 521(7553), 436–444, 2015, p. 439.
Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork. “Pattern Classification”. Wiley-Interscience, 2011, pp. 181-215.
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”. “Advances in Neural Information Processing Systems” (NIPS), 2012, pp. 1106-1114.
Zhilu Zhang and Murat R. Sabuncu. “Generalized Cross Entropy Loss for Training Deep Neural Networks with Noisy Labels”. “Neural Information Processing Systems” (NIPS), 2018, pp. 8792-8802.
