Терең оқыту – бұл машиналық оқытудың зерттеу саласы (machine learning-ML). Терең оқыту әдістемесі үлкен дерекқорларда сызықтық емес түрлендірулердің жоғары деңгейлі үлгі абстракцияларын қолданады. Басқада салаларда терең оқыту архитектурасын енгізу жасанды интеллекттің дамуына айтарлықтай үлес қосуда. Бұл мақалада терең оқытудың жаңа қолданбалы алгоритмдері туралы соңғы зерттеулер ұсынылған. Терең оқытуда конволюционды нейрондық желіні пайдаланылуы көрсетіліді. Мәліметтер қорын басқару жүйесі – PostgreSQL объектінің реляциялық дерекқоры.
Жүзеге асыру нәтижесінде алға қойылған мақсаттар мен міндеттерге қол жеткізілді. Мақалада кірістерді талдау әдістері қарастырылады, машиналық және терең оқыту арасындағы айырмашылықтар сипатталған, сондай-ақ терең оқыту алгоритмдерінің бірін, атап айтқанда жестілеу тілінің кескіндерін білдіретін кескіндерді жіктеу үшін логистикалық регрессияны қолдану мысалын енгізу келтірілген. Терең нейрондық желілердің альтернативті тәсілдерге қарағанда қол жетімді деректердің барлық жиынтығымен жұмыс істей алады. Оқыту үрдісінде нейрондық желінің өзі деректердегі қандай белгілер маңызды және қандай белгілер керек болмайтынын анықтайды. Жасанды нейрондық желілер адамдардың болжай алмайтын белгілерін болжай алады. Сондықтан терең нейрондық желілердің көмегімен машиналық оқытудың дәстүрлі алгоритмдері орындай алмайтын міндеттерін шеше алады.Тексеру негізінде қол жеткізуді басқаруды басқару жүйесін құрылады.
Түйін сөздер: терең оқыту, әдістеме, жасанды интеллект, машиналық оқыту, нейрондық желі, объектіні тану.
