Біздің деректерді талдаушы Мұхамет Нұрпейісов Қазақстан Республикасы Ұлттық ұланы үшін терең оқыту тақырыбына семинар өткізді.

Семинар терең оқытудың жалпы шолуынан және оны қолдану мысалдарынан тұрды. Сонымен қатар, Мухамет бетті тану үшін терең оқыту моделін құру туралы айтты. Ол мәліметтер жиынтығын қалай құруға болатындығы және бұл жұмыс үшін қаншалықты маңызды екендігі туралы айтты. Семинарда қатысушылар бетті тану моделін үйретуге және оны тексеруге тырысты.

Терең оқыту – машиналық оқыту саласы. Адам миының биологиялық процестерінен шабыт алған ғалымдар жасанды нейрондық желілерді (ANN) жасады. “Терең оқыту” дегеніміз көптеген қабаттардан тұратын жасанды нейрондық желілерге жатады. Суреттер, дыбыс және мәтін сияқты мәліметтерге қатысты презентация мен абстракция деңгейлерін зерттеу үшін көп қабатты терең нейрондық желілерді қолданады. Бұл ANN құрылымына байланысты Технология “терең” деп аталады, өйткені әдетте нейрондық желілерде 10-нан астам қабат болады. Терең оқытуда нейрондық желілердің бірнеше деңгейлерін қолдана отырып, компьютерлер қазір адам миы сияқты қиын жағдайларды көруге, үйренуге және оларға жауап беруге қабілетті.

Қазіргі уақытта терең оқыту табиғи тілдерді өңдеу, компьютерлік көру және үлгіні тану сияқты салаларда қолданылады. Жақында терең білім беру саласындағы көптеген жетістіктер осы салаларда орын алды. “Google Translate” дауысты ғана емес, жазбаша тілдерді де аудару үшін терең оқыту мен суретті тануды қолданады; Siri, Cortana, Alexa және Google Now сияқты барлық дауыстық көмекшілер табиғи тілді өңдеу және сөйлеуді тану үшін терең оқытуды қолданады; Amazon, Netflix және Spotify келесі ең жақсы ұсыныстар, фильмдер немесе музыка үшін терең оқытуды қолданатын ұсыныс механизмдерін қолданады.

Осылайша, бүгінгі күнге дейін терең білім суреттерді жіктеуге, тілдерді аударуға, сөйлеуді тануға, үлгіні тану мәселелерін шешуге көмектесті және мұның бәрі адамның араласуынсыз болады. Бұл, әрине, жаңа бизнес модельдерін құру үшін көптеген компаниялар қолданатын “жойқын” сандық технология.