CHUQUR O‘RGANISH TIZIMLARINING ARXITEKTURASI VA ULARNING SUN'IY INTELLEKTDAGI O‘RNI
##semicolon##
sun'iy intellekt, chuqur o‘rganish, neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron to‘rlar (CNN), takroriy neyron to‘rlar (RNN), generativ adversarial tarmoqlar (GANs), mashina o‘qitish, tabiiy tilni qayta ishlash, tasvirni tanish, avtonom tizimlar, modelni optimallashtirish, o‘qitish jarayoni, gradient teskari tarqatish.##common.commaListSeparator## искусственный интеллект, глубокое обучение, нейронные сети, сверточные нейронные сети (CNN), повторяющиеся нейронные сети (RNN), генеративные состязательные сети (GANs), машинное обучение, обработка естественного языка, распознавание изображений, автономные системы, оптимизация моделей, процесс обучения, обратное распространение ошибки.##common.commaListSeparator## artificial intelligence, deep learning, neural networks, convolutional neural nets (CNN), recurrent neural nets (RNN), generative adversarial networks (GANs), machine learning, natural language processing, image familiar, autonomous systems, model optimization, training process, gradient inverse distribution.##article.abstract##
Chuqur o‘rganish tizimlari sun'iy intellekt (SI) sohasida eng tez rivojlanayotgan va samarali texnologiyalardan biridir. Maqolada, chuqur neyron tarmoqlari (CNN, RNN, GANs) va ularning mashina o‘qitishdagi o‘rni, shuningdek, modelning optimallashtirilishi, o‘qitish jarayonidagi muammolar va ularni yengish usullari haqida batafsil tushuntiriladi. Shuningdek, maqolada, chuqur o‘rganish tizimlarining tabiiy tilni qayta ishlash, tasvirni tanish, avtonom tizimlar kabi sohalarda qanday samarali qo‘llanilayotgani, va bu texnologiyalarning kelajakdagi imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Ushbu maqola, chuqur o‘rganish tizimlaridan foydalanish va ularni takomillashtirishga qiziquvchi ilmiy tadqiqotchilar, mutaxassislar va soha vakillari uchun foydali bo‘ladi.
В данной статье cистемы глубокого обучения — одна из самых быстрорастущих и эффективных технологий в области искусственного интеллекта (ИИ). В статье подробно объясняются глубокие нейронные сети (CNN, RNN, GANs) и их роль в машинном обучении, а также оптимизация моделей, проблемы, возникающие в процессе обучения, и способы их преодоления. Также рассматривается, как системы глубокого обучения эффективно используются в таких областях, как обработка естественного языка, распознавание изображений, автономные системы, а также будущие возможности этих технологий. Статья будет полезна исследователям, экспертам и представителям отрасли, заинтересованным в использовании и улучшении систем глубокого обучения.
In this article,Deep learning systems are one of the fastest growing and most efficient technologies in the field of artificial intelligence (SI). The article details deep neural networks (CNN, RNN, GANs) and their role in machine learning, as well as model optimization, problems in the training process, and ways to overcome them. The article also examines how deep learning systems are used effectively in areas such as natural language processing, image recognition, autonomous systems, and the future possibilities of these technologies. This article will be useful for scientific researchers, specialists and representatives of the field who are interested in using and improving deep learning systems.
##submission.citations##
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1.Maxkamov B.Sh.,
Zaynidinov X.N., Nurmurodov J.N
“Sun’iy intellekt asoslari” / Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
-2024 yil 204 b.
2. Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artifical
Intelligence : монография / S. Skani. - Cham : Springer, 2018. - 191 p. -
1 экз. - ISBN 978-3-319-73003-5
3.Искусственные нейронные сети [Текст] : учебник / В. С.
Ростовцев. - 2-е изд., стереотип. - СПб. ; М. ; Краснодар : Лань,
2021. - 216 с. : ил. - (Высш. образование). - Библиогр.: с. 210. - 1
(адади 50) экз. - ISBN 978-5-8114-7462-2
