CHUQUR O‘RGANISH USULLARI

Abstrak

Ushbu maqolada sun'iy intellekt sohasida chuqur o'rganish (Deep Learning) usullari, uning asosiy tushunchalari, ishlash mexanizmlari va amaliy qo'llanilish sohalari haqida so'z yuritiladi. Chuqur o'rganish, asosan, sun'iy neyron tarmoqlari yordamida murakkab vazifalarni bajarishga mo'ljallangan texnologiyadir. Maqolada chuqur o'rganishning asosiy tarmoqlari, masalan, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), takrorlanuvchi neyron tarmoqlari (RNN), generativ qarama-qarshilik tarmoqlari (GAN) va avtomatik kodlashchilarning amaliyotdagi roli haqida batafsil ma'lumotlar taqdim etiladi. Shuningdek, chuqur o'rganish texnologiyalarining imkoniyatlari, cheklovlari va rivojlanish istiqbollari ham ko'rib chiqiladi.

В данной статье рассматриваются методы глубокого обучения в области искусственного интеллекта, их основные концепции, механизмы работы и области применения. Глубокое обучение, в основном, использует искусственные нейронные сети для выполнения сложных задач. В статье подробно рассматриваются основные модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), генеративные состязательные сети (GAN) и автоэнкодеры. Также обсуждаются возможности, ограничения и перспективы развития глубокого обучения.

This article discusses deep learning methods in the field of artificial intelligence, their key concepts, working mechanisms, and practical applications. Deep learning primarily utilizes artificial neural networks to solve complex tasks. The article provides an in-depth review of core deep learning models, such as Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Generative Adversarial Networks (GAN), and Autoencoders. The article also explores the opportunities, limitations, and future prospects of deep learning technology.