Нейрондық желілер мен қолдану салалары

Көрнекі тану: Бейнелерді, объектілерді, жазуларды тану.
Дыбыс тану: Дауысты және музыка сигналдарын тану.
Табиғи тілдерді өңдеу: Мәтінді талдау, автоматты аударма, чат-боттар.
Деректерді талдау: Үлкен деректерді өңдеу, трендтер мен паттерндерді анықтау.
Автономды жүйелер: Дрондар мен роботтарда навигация және басқару.
Медициналық диагностика: Ауруларды анықтау және емдеу әдістерін ұсыну.

Бақыланатын оқыту: Мысалы, сыныптау және регрессия.
Бақыланбайтын оқыту: Кластерлеу, үлгі тану.
Жартылай бақыланатын оқыту: Бақыланатын және бақыланбайтын деректерді біріктіру.
Терең оқыту: Көп қабатты нейрондық желілерді қолдану.
Күшейту оқыту: Агенттердің қоршаған ортамен өзара әрекеттестігі.

Жай нейрондық желілер: Бір қабатты, негізгі нейрондармен байланыс.
Көп қабатты персептрон: Көп қабатты структура, кіріс, скрытый және шығыс қабаттар.
Конволюциялық нейрондық желілер (CNN): Көрнекі мәліметтерді өңдеу үшін арнайы құрылым.
Рекурренттік нейрондық желілер (RNN): Уақыттық тізбектерді өңдеу, өткен уақыт жағдайларын есте сақтау.
Генеративті қарсы желілер (GAN): Жаңа деректерді генерациялау үшін екі желінің бәсекелестігі.
Трансформерлер: Табиғи тілдермен жұмыс істеу үшін өте тиімді архитектура, өзін-өзі назарлау механизмін қолданады.

Көрнекі тану: Бейнелер мен объектілерді дәл тану, жазуларды оқу үшін қолданылады.
Дыбыс тану: Дауыстар мен музыкалық сигналдарды автоматты түрде тану мүмкіндігі.
Табиғи тілдерді өңдеу: Мәтіндерді талдау, автоматты аударма жүйелері, интерактивті чат-боттар арқылы тілмен жұмыс істеу.
Деректерді талдау: Үлкен көлемдегі деректерді тиімді өңдеп, трендтер мен паттерндерді анықтау.
Автономды жүйелер: Ұшқышсыз дрондар мен роботтарды басқару және оларды навигациялауда пайдалану.
Медициналық диагностика: Ауруларды анықтап, диагноз қою және емдеу әдістерін ұсынудағы рөлі.

Бақыланатын оқыту: Мысалы, сыныптау мен регрессия әдістерін пайдалана отырып, деректерді белгілеу.
Бақыланбайтын оқыту: Деректерді кластерлеу, анықталмаған мәліметтерді үлгі ретінде қабылдау.
Жартылай бақыланатын оқыту: Мақсатты және мақсатсыз деректерді ұштастыру арқылы оқу.
Терең оқыту: Көп қабатты нейрондық желілерді қолдана отырып, терең абстракция жасау.
Күшейту оқыту: Агенттердің өзара әрекеттері арқылы қоршаған ортадан үйрену.

Жай нейрондық желілер: Бір қабатты құрылым, нейрондар арасындағы қарапайым байланыстар.
Көп қабатты персептрон: Кіріс, скрытый және шығыс қабаттардан тұратын күрделі архитектура.
Конволюциялық нейрондық желілер (CNN): Негізінен көру мәліметтерін өңдеуге арналған арнайы желі.
Рекурренттік нейрондық желілер (RNN): Уақыттық тізбектерді өңдеу үшін, уақыттық контексті есте сақтау мүмкіндіктері.
Генеративті қарсы желілер (GAN): Жаңа деректерді генерациялау мақсатында екі нейрондық желінің бәсекелестік принципі.
Трансформерлер: Табиғи тілдермен тиімді жұмыс істеу үшін өзін-өзі назарлау механизмін пайдаланады.