Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Korea » Conor's Blogs » Telegram Webview » Post 329
Conor's Blogs
Forwarded from Qilichbek Haydarov | Blog
🤖 AlexNet: butun AI tarixini o'zgartirgan model

Avvalgi postlarimdan birida ResNet haqida gaplashgandik: bu neyron tarmoqlarni chuqurroq qilishga yordam beradigan usul edi. Bugun esa AI tarixida Computer Vision (CV) yo'nalishida revolyutsiya qilgan model haqida gaplashamiz, ya'ni AlexNet haqida.

Hozir hamma AI modellar aksariyati neyron tarmoqlariga asoslangan arxitekturalar ustiga qurilgan. Ko'proq ma'lumot bersangiz, kuchliroq ishlaydi. Lekin, 1990-2010 yillar orasida neyron tarmoqlari boshqa Machine Learning (ML) algoritmlaridan yaxshiroq emas edi 🤧, masalan kernel regression, SVM, AdaBoost, va hokazo. Xususan, CV uchun olimlar ko'pincha qo'lda features tayyorlashar edi: SIFT, SURF, HoG va shunga o'xshash. Feature'larni to'g'ridan to'g'ri avtomatik ravishda ma'lumotdan o'rganish g'oyasi uncha tadqiqotchilar jamiyati orasida keng tarqalmagan edi.

2011-yilda Geoffrey Hinton (menimcha kimligini yaxshi bilsangiz kerak) o'z hamkasblariga shunday murojat bilan chiqdi: "Sizlarni neyron tarmoqlari kelajak ekaniga ishontirishim uchun nima qilishim kerak". Shunda uning tanishlaridan biri ImageNet deb nomlangan rasmlar to'plamini tavsiya qiladi.

📸 ImageNet Stanford Professori Fei-Fei Li boshchiligida 2007-yildan boshlab 14 mln'dan ortiq rasm yig'ib kelar edi, va 22 mingta kategoriyalarga tartiblagan, va bu dataset neyron tarmoqga asoslangan CV modellarni o'rgatishga juda zo'r massiv dataset bo'lgan.

Ilya Sutskever (OpenAI asoschilaridan biri) va Alex Krijevskiy (AlexNet'ning muallifi) Geoffrey Hinton qo'l ostida PhD studentlar bo'lib o'qishar edi. Krijevskiy kichik modellarni CIFAR-10 dataset'ida o'qitish uchun cuda-convnet kutubhonasini yozgan edi. Sutskever Alex'ning GPU programming bo'yicha kuchliligini bilib, uni ImageNet yourdamida kattaroq model o'qitishga ishontiradi. Shunday qilib, Krijevskiy ko'p GPU mashg'ulotlari uchun `cuda-convnet`-ni kengaytiradi. AlexNet 2 ta Nvidia GTX 580 da o'zining ota-onasining uyidagi yotoqxonasida o'qitilgan.

2012 yil davomida Krijevskiy tarmoqda giperparametrlarni optimallashtirishni amalga oshiradi, va u o'sha yilning oxirida ImageNet tanlovida g'olib chiqadi. Hinton shunday izoh beradi: "Ilya biz buni qilishimiz kerak deb o'yladi, Alex buni amalga oshirdi va men Nobel mukofotini oldim".😊

2012-yilda CV bo'yicha ECCV konferentsiyasida AlexNet g'alabasidan so'ng tadqiqotchi Yann LeKun modelni “bu CV tarixidagi aniq burilish nuqtasi” deb ta'riflaydi.🤩

AlexNetning 2012-yildagi muvaffaqiyati oldingi o'n yil ichida yetuk bo'lgan uchta narsani birlashgani bilan amalga oshdi:
1. Katta miqyosdagi ma'lumotlar to'plamlari
2. Umumiy maqsadli GPU hisoblashlari (GPGPU), ya'ni Nvidia CUDA tehnologiyasi.
3. Chuqur neyron tarmoqlar uchun takomillashtirilgan o'qitish usullari.

O'n yildan ko'proq vaqt o'tgach, uning ahamiyati haqida fikr yuritar ekan, Fei-Fei Li 2024-yildagi intervyusida shunday deydi: "O'sha lahza sun'iy intellekt dunyosi uchun juda ramziy edi, chunki zamonaviy AI'ning uchta asosiy elementi birinchi marta birlashgan". 🥳

@kilich_bek_blog
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
www.tg-me.com/kr/Conor& 39;s Blogs/com.Conordevs_Blogs/332
19 views



tg-me.com/Conordevs_Blogs/329
Create:
Last Update:

🤖 AlexNet: butun AI tarixini o'zgartirgan model

Avvalgi postlarimdan birida ResNet haqida gaplashgandik: bu neyron tarmoqlarni chuqurroq qilishga yordam beradigan usul edi. Bugun esa AI tarixida Computer Vision (CV) yo'nalishida revolyutsiya qilgan model haqida gaplashamiz, ya'ni AlexNet haqida.

Hozir hamma AI modellar aksariyati neyron tarmoqlariga asoslangan arxitekturalar ustiga qurilgan. Ko'proq ma'lumot bersangiz, kuchliroq ishlaydi. Lekin, 1990-2010 yillar orasida neyron tarmoqlari boshqa Machine Learning (ML) algoritmlaridan yaxshiroq emas edi 🤧, masalan kernel regression, SVM, AdaBoost, va hokazo. Xususan, CV uchun olimlar ko'pincha qo'lda features tayyorlashar edi: SIFT, SURF, HoG va shunga o'xshash. Feature'larni to'g'ridan to'g'ri avtomatik ravishda ma'lumotdan o'rganish g'oyasi uncha tadqiqotchilar jamiyati orasida keng tarqalmagan edi.

2011-yilda Geoffrey Hinton (menimcha kimligini yaxshi bilsangiz kerak) o'z hamkasblariga shunday murojat bilan chiqdi: "Sizlarni neyron tarmoqlari kelajak ekaniga ishontirishim uchun nima qilishim kerak". Shunda uning tanishlaridan biri ImageNet deb nomlangan rasmlar to'plamini tavsiya qiladi.

📸 ImageNet Stanford Professori Fei-Fei Li boshchiligida 2007-yildan boshlab 14 mln'dan ortiq rasm yig'ib kelar edi, va 22 mingta kategoriyalarga tartiblagan, va bu dataset neyron tarmoqga asoslangan CV modellarni o'rgatishga juda zo'r massiv dataset bo'lgan.

Ilya Sutskever (OpenAI asoschilaridan biri) va Alex Krijevskiy (AlexNet'ning muallifi) Geoffrey Hinton qo'l ostida PhD studentlar bo'lib o'qishar edi. Krijevskiy kichik modellarni CIFAR-10 dataset'ida o'qitish uchun cuda-convnet kutubhonasini yozgan edi. Sutskever Alex'ning GPU programming bo'yicha kuchliligini bilib, uni ImageNet yourdamida kattaroq model o'qitishga ishontiradi. Shunday qilib, Krijevskiy ko'p GPU mashg'ulotlari uchun `cuda-convnet`-ni kengaytiradi. AlexNet 2 ta Nvidia GTX 580 da o'zining ota-onasining uyidagi yotoqxonasida o'qitilgan.

2012 yil davomida Krijevskiy tarmoqda giperparametrlarni optimallashtirishni amalga oshiradi, va u o'sha yilning oxirida ImageNet tanlovida g'olib chiqadi. Hinton shunday izoh beradi: "Ilya biz buni qilishimiz kerak deb o'yladi, Alex buni amalga oshirdi va men Nobel mukofotini oldim".😊

2012-yilda CV bo'yicha ECCV konferentsiyasida AlexNet g'alabasidan so'ng tadqiqotchi Yann LeKun modelni “bu CV tarixidagi aniq burilish nuqtasi” deb ta'riflaydi.🤩

AlexNetning 2012-yildagi muvaffaqiyati oldingi o'n yil ichida yetuk bo'lgan uchta narsani birlashgani bilan amalga oshdi:
1. Katta miqyosdagi ma'lumotlar to'plamlari
2. Umumiy maqsadli GPU hisoblashlari (GPGPU), ya'ni Nvidia CUDA tehnologiyasi.
3. Chuqur neyron tarmoqlar uchun takomillashtirilgan o'qitish usullari.

O'n yildan ko'proq vaqt o'tgach, uning ahamiyati haqida fikr yuritar ekan, Fei-Fei Li 2024-yildagi intervyusida shunday deydi: "O'sha lahza sun'iy intellekt dunyosi uchun juda ramziy edi, chunki zamonaviy AI'ning uchta asosiy elementi birinchi marta birlashgan". 🥳

@kilich_bek_blog

BY Conor's Blogs







Share with your friend now:
tg-me.com/Conordevs_Blogs/329

View MORE
Open in Telegram


Conor& 39;s Blogs Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram announces Search Filters

With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Conor& 39;s Blogs from kr


🤖 AlexNet: butun AI tarixini o'zgartirgan modelAvvalgi postlarimdan birida ResNet haqida gaplashgandik: bu neyron tarmoqlarni chuqurroq qilishga yordam beradigan usul edi. Bugun esa AI tarixida Computer Vision (CV) yo'nalishida revolyutsiya qilgan model haqida gaplashamiz

 Conor's Blogs TG
Webview: 329
Conor's Blogs.Telegram Webview
Conor's Blogs Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Conor's Blogs
FROM USA