Машиналық оқыту принциптері. 10 а сынып
08 Наурыз 2025
364
1 слайд
.
§ 27–28. Машиналық оқыту
принциптері
МАҚСАТЫ:
10.3.1.1 машиналық оқыту принциптерін, нейрондық
желілерді (нейрондық және синапстар) түсіндіру
1 слайд
. § 27–28. Машиналық оқыту принциптері МАҚСАТЫ: 10.3.1.1 машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондық және синапстар) түсіндіру
2 слайд
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқыту – жасанды интеллектің бір тармағы.
Машиналық оқыту принципі машиналар арқылы алынған деректер
негізінде машиналарды оқытудан тұрады.
Машиналық оқыту жүйесі ауқымды деректер жинағында оқыту
кезінде алған білімдерін қолдануға мүмкіндік береді.
Машиналық оқыту адамдар ды, дыбысты, нысандарды тану, аударма
және т.б. сияқты міндеттерді шешуге көмектеседі.
Машиналық оқыту жүйеге үлгілерді өз бетінше танып-білуге жә не
болжам жасау ға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллект және нейронды желілер қазіргі уақытта өте
өзекті.
2 слайд
Машиналық оқыту дегеніміз не? Машиналық оқыту – жасанды интеллектің бір тармағы. Машиналық оқыту принципі машиналар арқылы алынған деректер негізінде машиналарды оқытудан тұрады. Машиналық оқыту жүйесі ауқымды деректер жинағында оқыту кезінде алған білімдерін қолдануға мүмкіндік береді. Машиналық оқыту адамдар ды, дыбысты, нысандарды тану, аударма және т.б. сияқты міндеттерді шешуге көмектеседі. Машиналық оқыту жүйеге үлгілерді өз бетінше танып-білуге жә не болжам жасау ға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект және нейронды желілер қазіргі уақытта өте өзекті.
3 слайд
Жасанды нейронды желі (ЖНЖ) – күрделі деректерді талдайтын, адам
миын имитациялайтын және аппараттық және программалық тұрғыдан
іске асыруға қабілетті математикалық модель. ЖНЖ-ні адам миының
синапстарының жұмыс істеу принциптерін эмуляциялайтын оқыту
моделінің түріне жатқызуға болады. ЖНЖ деректерді өңдеуге арналған
түйіндер (нейрондар) мен синапстардың аналогтері желісінен тұрады.
Биологиялық нейрон – басқа нейрондармен қолжетімді байланыс
арқылы барлық нейронды желі бойын ша электрохимиялық импульсті
беру негізгі міндеттердің бірі болатын арнайы жасуша.
Нейронды желі – адам миының әрекеті принципіне негізделген, бірақ
оның аналогі болмайтын программа.
Нейронды желі нейрондар байланысынан тұрады, олардың әрқайсысы
ақпаратты қабылдап, оны өңдеп, келесі нейронға береді. Әрбір нейрон
сигналды бірдей өңдейді. Синапстар нейрондарды бір-бірі мен байланыс-
тырады. Бір нейрон бірнеше синапстан тұруы мүмкін, олар сигналдарды
күшейтіп немесе бәсеңдетіп тұрады, оның ішін де синапстар белгілі бір
уақыт аралығын да өз сипаттамаларын өзгерте алатын қасиетке
ие.Синапс тың дұрыс таңдалған параметрлері кіріс ақпараттарды өңдеу
арқылышығысында дұрыс нәтиже алуға себепші болады.
3 слайд
Жасанды нейронды желі (ЖНЖ) – күрделі деректерді талдайтын, адам миын имитациялайтын және аппараттық және программалық тұрғыдан іске асыруға қабілетті математикалық модель. ЖНЖ-ні адам миының синапстарының жұмыс істеу принциптерін эмуляциялайтын оқыту моделінің түріне жатқызуға болады. ЖНЖ деректерді өңдеуге арналған түйіндер (нейрондар) мен синапстардың аналогтері желісінен тұрады. Биологиялық нейрон – басқа нейрондармен қолжетімді байланыс арқылы барлық нейронды желі бойын ша электрохимиялық импульсті беру негізгі міндеттердің бірі болатын арнайы жасуша. Нейронды желі – адам миының әрекеті принципіне негізделген, бірақ оның аналогі болмайтын программа. Нейронды желі нейрондар байланысынан тұрады, олардың әрқайсысы ақпаратты қабылдап, оны өңдеп, келесі нейронға береді. Әрбір нейрон сигналды бірдей өңдейді. Синапстар нейрондарды бір-бірі мен байланыс- тырады. Бір нейрон бірнеше синапстан тұруы мүмкін, олар сигналдарды күшейтіп немесе бәсеңдетіп тұрады, оның ішін де синапстар белгілі бір уақыт аралығын да өз сипаттамаларын өзгерте алатын қасиетке ие.Синапс тың дұрыс таңдалған параметрлері кіріс ақпараттарды өңдеу арқылышығысында дұрыс нәтиже алуға себепші болады.
4 слайд
Нейронды
желілер
– бір-бірімен синапстар арқылы біріктірілген нейрондардың белгілі бір тізбегі.
Син
апс
– нейрондар арасындағы байланыс, олардың әрқайсысы өз кіріс салмағының дәрежесіне ие.
4 слайд
Нейронды желілер – бір-бірімен синапстар арқылы біріктірілген нейрондардың белгілі бір тізбегі. Син апс – нейрондар арасындағы байланыс, олардың әрқайсысы өз кіріс салмағының дәрежесіне ие.
5 слайд
Нейронды желінің жұмыс істеу принципі олардың түрлеріне байланысты.
1.Бір қабатты нейронды желі. Нейрондар байланы-сының бұл құрылымын да кіріс ақпараттар бірінші нейрондар қабатынан кейін, бірден ақырғы нәтиже шығарылатын қабатқа беріледі.
2. Көпқабатты нейронды желі. Аты айтып тұрған-дай, нейронды желілердің бұл түрі кіріс және шығыс қабаттардан бөлек, аралық қабаттан тұрады. Қабаттар саны желінің күрделілік деңгейіне тәуелді. Көп жағдайда бұл биологиялық
нейронды желі құрылымына ұқсайды.
5 слайд
Нейронды желінің жұмыс істеу принципі олардың түрлеріне байланысты. 1.Бір қабатты нейронды желі. Нейрондар байланы-сының бұл құрылымын да кіріс ақпараттар бірінші нейрондар қабатынан кейін, бірден ақырғы нәтиже шығарылатын қабатқа беріледі. 2. Көпқабатты нейронды желі. Аты айтып тұрған-дай, нейронды желілердің бұл түрі кіріс және шығыс қабаттардан бөлек, аралық қабаттан тұрады. Қабаттар саны желінің күрделілік деңгейіне тәуелді. Көп жағдайда бұл биологиялық нейронды желі құрылымына ұқсайды.
6 слайд
Синапстар бойынша бір нейроннан келесісіне ақпарат тасымалдау бағы тына қарай
нейронды желіні екі топқа бөлуге болады:
1.Тікелей тасымалдайтын немесе бір бағытты желілер. Бұл құ ры лым бойынша сигнал
тек қана кіріс қабаттан шығыс қабатқа қарай қозғала ды. Сигналдың қозғалысы кері бағытта
жүруі мүмкін емес. Мұндай нейронды желілер кең таралған және қазіргі уақытта тану,
болжам жасау секілді міндеттерді шешуде сәтті қолданысқа ие.
2. Кері байланысы бар немесе рекурентті желілер. Мұндай құрылымда ғы желілер
сигналды тік, бір бағытта ғана емес, соны мен қатар кері бағыт та да қозғалуы на мүмкіндік
береді.
Нейронды желіні құрайтын нейрондар типі не қарай:
1. Бір текті
2. Гибридті деп бөлінеді.
6 слайд
Синапстар бойынша бір нейроннан келесісіне ақпарат тасымалдау бағы тына қарай нейронды желіні екі топқа бөлуге болады: 1.Тікелей тасымалдайтын немесе бір бағытты желілер. Бұл құ ры лым бойынша сигнал тек қана кіріс қабаттан шығыс қабатқа қарай қозғала ды. Сигналдың қозғалысы кері бағытта жүруі мүмкін емес. Мұндай нейронды желілер кең таралған және қазіргі уақытта тану, болжам жасау секілді міндеттерді шешуде сәтті қолданысқа ие. 2. Кері байланысы бар немесе рекурентті желілер. Мұндай құрылымда ғы желілер сигналды тік, бір бағытта ғана емес, соны мен қатар кері бағыт та да қозғалуы на мүмкіндік береді. Нейронды желіні құрайтын нейрондар типі не қарай: 1. Бір текті 2. Гибридті деп бөлінеді.
7 слайд
Машиналық оқыту міндеттерін екі түрге бөліп көрсетуге болады:
1. Оқытушы мен оқыту (supervised learning)
2.Оқытушысыз оқыту (unsupervised learning)
7 слайд
Машиналық оқыту міндеттерін екі түрге бөліп көрсетуге болады: 1. Оқытушы мен оқыту (supervised learning) 2.Оқытушысыз оқыту (unsupervised learning)
8 слайд
https://yandex.kz/video/preview/?filmId=2537894532874469446&
8 слайд
https://yandex.kz/video/preview/?filmId=2537894532874469446&
9 слайд
Дәптерге орындайық
9 слайд
Дәптерге орындайық
10 слайд
Дәптерге орындайық
10 слайд
Дәптерге орындайық
11 слайд
Үй тапсырмасы:
1.Машиналық оқытудың басты идеясы неде?
2.Нейронды желі түрлері неліктен адам миына
ұқсайды?
3.Нейронды желілердің жұмыс істеу принциптері
неліктен олардың түрлеріне байланысты?
§ 27–28. Машиналық оқыту принциптері
Осы сұрақтарды талқылап келу
11 слайд
Үй тапсырмасы: 1.Машиналық оқытудың басты идеясы неде? 2.Нейронды желі түрлері неліктен адам миына ұқсайды? 3.Нейронды желілердің жұмыс істеу принциптері неліктен олардың түрлеріне байланысты? § 27–28. Машиналық оқыту принциптері Осы сұрақтарды талқылап келу
