Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Saudi Arabia » Conor's Blogs » Telegram Webview » Post 332
Conor's Blogs
Forwarded from Qilichbek Haydarov | Blog
đŸ€– 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 đŸ€§, 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.đŸ€©

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". đŸ„ł

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



tg-me.com/Conordevs_Blogs/332
Create:
Last Update:

đŸ€– 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 đŸ€§, 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.đŸ€©

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". đŸ„ł

@kilich_bek_blog

BY Conor's Blogs







Share with your friend now:
tg-me.com/Conordevs_Blogs/332

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

Conor& 39;s Blogs from sa


đŸ€– 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: 332
Conor's Blogs.Telegram Webview
Conor's Blogs Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Conor's Blogs
FROM USA