Neyron Arxitektura Qidiruvi: Chuqur O'rganish Modellarini Loyihalashni Avtomatlashtirish

Chuqur o'rganish kompyuter ko'rishi va tabiiy tilni qayta ishlashdan tortib, robototexnika va dori-darmonlarni kashf qilishgacha bo'lgan turli sohalarda inqilob qildi. Biroq, samarali chuqur o'rganish arxitekturalarini loyihalash jiddiy tajriba, vaqt va hisoblash resurslarini talab qiladi. Neyron Arxitektura Qidiruvi (NAS) neyron tarmoqlarining optimal arxitekturalarini topish jarayonini avtomatlashtirib, istiqbolli yechim sifatida paydo bo'ldi. Ushbu maqola global auditoriya uchun NAS haqida keng qamrovli ma'lumot beradi, uning tamoyillari, algoritmlari, muammolari va kelajakdagi yo'nalishlarini o'rganadi.

Neyron Arxitektura Qidiruvi (NAS) nima?

Neyron Arxitektura Qidiruvi (NAS) - bu AutoML (Avtomatlashtirilgan Mashinali O'rganish)ning bir tarmog'i bo'lib, u neyron tarmoq arxitekturalarini avtomatik tarzda loyihalash va optimallashtirishga qaratilgan. Inson sezgisiga yoki sinov va xatolar usuliga tayanmasdan, NAS algoritmlari mumkin bo'lgan arxitekturalarning dizayn makonini tizimli ravishda o'rganadi, ularning samaradorligini baholaydi va eng istiqbolli nomzodlarni aniqlaydi. Bu jarayon inson mutaxassislarining yukini kamaytirgan holda, muayyan vazifalar va ma'lumotlar to'plamlarida eng zamonaviy samaradorlikka erishadigan arxitekturalarni topishga qaratilgan.

An'anaga ko'ra, neyron tarmoqni loyihalash katta tajriba talab qiladigan qo'lda bajariladigan jarayon edi. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar va mashinali o'rganish muhandislari ma'lum bir muammo uchun eng yaxshi ishlaydigan arxitekturani topish uchun turli xil qatlam turlari (konvolyutsion qatlamlar, rekurrent qatlamlar va boshqalar), ulanish naqshlari va giperparametrlar bilan tajriba o'tkazishardi. NAS bu jarayonni avtomatlashtiradi va hatto mutaxassis bo'lmaganlarga ham yuqori samarali chuqur o'rganish modellarini yaratishga imkon beradi.

Nima uchun NAS muhim?

NAS bir nechta muhim afzalliklarni taklif qiladi:

Avtomatlashtirish: Neyron tarmoq arxitekturalarini loyihalashda inson tajribasiga bog'liqlikni kamaytiradi.
Samaradorlik: Qo'lda loyihalanganlardan ustun turadigan arxitekturalarni kashf etishi mumkin, bu esa aniqlik va samaradorlikni oshirishga olib keladi.
Moslashtirish: Muayyan vazifalar va ma'lumotlar to'plamlariga moslashtirilgan maxsus arxitekturalarni yaratish imkonini beradi.
Tejamkorlik: Kamroq parametrlar va hisoblash resurslari bilan kerakli samaradorlikka erishadigan arxitekturalarni topish orqali resurslardan foydalanishni optimallashtiradi.
Ochiqlik: Cheklangan tajribaga ega bo'lgan shaxslar va tashkilotlar uchun yuqori samarali modellarni ishlab chiqish va joriy etishni osonlashtirish orqali chuqur o'rganishni demokratlashtiradi.

NASning asosiy komponentlari

Odatda NAS algoritmi uchta asosiy komponentdan iborat:

Qidiruv maydoni: Algoritm o'rganishi mumkin bo'lgan neyron tarmoq arxitekturalari to'plamini belgilaydi. Bunga qatlam turlarini, ularning ulanishlarini va giperparametrlarini aniqlash kiradi.
Qidiruv strategiyasi: Algoritmning qidiruv maydonini qanday o'rganishini belgilaydi. Bunga tasodifiy qidiruv, mustahkamlovchi o'rganish, evolyutsion algoritmlar va gradientga asoslangan usullar kabi texnikalar kiradi.
Baholash strategiyasi: Har bir arxitekturaning samaradorligi qanday baholanishini aniqlaydi. Bu odatda arxitekturani ma'lumotlarning bir qismida o'qitish va uning samaradorligini validatsiya to'plamida o'lchashni o'z ichiga oladi.

1. Qidiruv maydoni

Qidiruv maydoni NASning muhim tarkibiy qismi hisoblanadi, chunki u algoritm o'rganishi mumkin bo'lgan arxitekturalar doirasini belgilaydi. Yaxshi loyihalangan qidiruv maydoni potentsial yuqori samarali arxitekturalarning keng doirasini qamrab oladigan darajada ifodali bo'lishi kerak, shu bilan birga samarali izlanishga imkon beradigan darajada cheklangan bo'lishi kerak. Qidiruv maydonlaridagi umumiy elementlar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Qatlam turlari: Arxitekturada ishlatilishi mumkin bo'lgan qatlam turlarini belgilaydi, masalan, konvolyutsion qatlamlar, rekurrent qatlamlar, to'liq bog'langan qatlamlar va pooling (jamlash) qatlamlari. Qatlam turlarini tanlash ko'pincha muayyan vazifaga bog'liq. Tasvirni tanib olish uchun odatda konvolyutsion qatlamlar qo'llaniladi. Vaqt qatorlari ma'lumotlari uchun rekurrent qatlamlar afzal ko'riladi.
Ulanish naqshlari: Qatlamlarning bir-biriga qanday bog'lanishini belgilaydi. Bunga ketma-ket ulanishlar, o'tkazib yuboruvchi ulanishlar (skip connections) (qatlamlarga bir yoki bir nechta oraliq qatlamlarni chetlab o'tishga imkon beradi) va murakkabroq grafga asoslangan ulanishlar kirishi mumkin. Masalan, ResNet'lar o'tkazib yuboruvchi ulanishlardan keng foydalanadi.
Giperparametrlar: Har bir qatlam bilan bog'liq bo'lgan giperparametrlarni belgilaydi, masalan, konvolyutsion qatlamdagi filtrlar soni, yadro o'lchami, o'rganish tezligi va faollashtirish funksiyasi. Giperparametrlarni optimallashtirish ko'pincha NAS jarayoniga birlashtiriladi.
Hujayraga asoslangan qidiruv maydonlari: Bular takrorlanadigan "hujayralarni" bir-biriga qo'yish orqali murakkab tarmoqlarni quradi. Hujayra konvolyutsiya, pooling va chiziqli bo'lmagan faollashtirishlar kabi operatsiyalarning kichik grafigidan iborat bo'lishi mumkin. So'ngra NAS diqqatini hujayra *ichidagi* optimal strukturani topishga qaratadi, keyin bu takrorlanadi. Bu yondashuv butun tarmoq arxitekturalarini qidirish bilan solishtirganda qidiruv maydonini keskin qisqartiradi.

Qidiruv maydonining dizayni muhim dizayn tanlovidir. Kengroq qidiruv maydoni potentsial ravishda yangi va samaraliroq arxitekturalarni kashf etishga imkon beradi, ammo qidiruv jarayonining hisoblash xarajatlarini ham oshiradi. Torroq qidiruv maydonini samaraliroq o'rganish mumkin, ammo bu algoritmning haqiqatan ham innovatsion arxitekturalarni topish qobiliyatini cheklashi mumkin.

2. Qidiruv strategiyasi

Qidiruv strategiyasi NAS algoritmining belgilangan qidiruv maydonini qanday o'rganishini belgilaydi. Turli qidiruv strategiyalari turli xil kuchli va zaif tomonlarga ega bo'lib, qidiruv jarayonining samaradorligi va natijadorligiga ta'sir qiladi. Ba'zi umumiy qidiruv strategiyalari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Tasodifiy qidiruv: Eng oddiy yondashuv, qidiruv maydonidan arxitekturalarni tasodifiy tanlab oladi va ularning samaradorligini baholaydi. Amalga oshirish oson bo'lsa-da, katta qidiruv maydonlari uchun samarasiz bo'lishi mumkin.
Mustahkamlovchi O'rganish (RL): Arxitekturalarni yaratish siyosatini o'rganish uchun mustahkamlovchi o'rganish agentidan foydalanadi. Agent yaratilgan arxitekturalarning samaradorligiga qarab mukofotlar oladi. Nazoratchi, ko'pincha RNN, arxitekturani belgilaydigan harakatlarni chiqaradi. Keyin arxitektura o'qitiladi va uning samaradorligi nazoratchini yangilash uchun mukofot sifatida ishlatiladi. Dastlabki NAS yondashuvlaridan biri, ammo hisoblash jihatdan qimmat.
Evolyutsion Algoritmlar (EA): Biologik evolyutsiyadan ilhomlangan ushbu algoritmlar arxitekturalar populyatsiyasini saqlab turadi va ularni mutatsiya va krossover kabi jarayonlar orqali iterativ tarzda takomillashtiradi. Arxitekturalar o'zlarining yaroqliligi (samaradorligi) asosida tanlanadi. Neyron tarmoqlar populyatsiyasi vaqt o'tishi bilan rivojlanadi, eng yaxshi ishlaydigan arxitekturalar omon qoladi va ko'payadi, zaifroq arxitekturalar esa chetga suriladi.
Gradientga Asoslangan Usullar: Arxitektura qidiruvi muammosini uzluksiz optimallashtirish muammosi sifatida qayta shakllantiradi, bu esa gradientga asoslangan optimallashtirish usullaridan foydalanishga imkon beradi. Ushbu yondashuv odatda tarmoqdagi ulanish va qatlam turlarini aniqlaydigan arxitektura parametrlari to'plamini o'rganishni o'z ichiga oladi. DARTS (Differentiable Architecture Search) bunga yaqqol misol bo'lib, u arxitekturani yo'naltirilgan atsiklik graf sifatida ifodalaydi va diskret tanlovlarni (masalan, qaysi operatsiyani qo'llashni) uzluksiz tanlovlarga yumshatadi.
Bayescha Optimallashtirish: Ilgari baholangan arxitekturalarning samaradorligiga asoslanib, ko'rilmagan arxitekturalarning samaradorligini bashorat qilish uchun ehtimollik modelidan foydalanadi. Bu algoritmga istiqbolli hududlarga e'tibor qaratish orqali qidiruv maydonini samarali o'rganish imkonini beradi.

Qidiruv strategiyasini tanlash qidiruv maydonining hajmi va murakkabligi, mavjud hisoblash resurslari hamda kashfiyot va ekspluatatsiya o'rtasidagi kerakli muvozanat kabi omillarga bog'liq. Gradientga asoslangan usullar samaradorligi tufayli mashhurlikka erishdi, ammo RL va EA murakkabroq qidiruv maydonlarini o'rganish uchun samaraliroq bo'lishi mumkin.

3. Baholash strategiyasi

Baholash strategiyasi har bir arxitekturaning samaradorligi qanday baholanishini aniqlaydi. Bu odatda arxitekturani ma'lumotlarning bir qismida (o'qitish to'plami) o'qitish va uning samaradorligini alohida validatsiya to'plamida o'lchashni o'z ichiga oladi. Baholash jarayoni hisoblash jihatdan qimmat bo'lishi mumkin, chunki u har bir arxitekturani noldan o'qitishni talab qiladi. Baholashning hisoblash xarajatlarini kamaytirish uchun bir nechta usullardan foydalanish mumkin:

Past aniqlikdagi baholash: Arxitekturalarni qisqaroq vaqt davomida yoki ma'lumotlarning kichikroq qismida o'qitish orqali ularning samaradorligi haqida taxminiy tasavvurga ega bo'lish. Bu yomon ishlaydigan arxitekturalarni tezda chetlab o'tish imkonini beradi.
Vaznlarni Bo'lishish: Qidiruv maydonidagi turli arxitekturalar o'rtasida vaznlarni bo'lishish. Bu har bir arxitektura uchun o'qitilishi kerak bo'lgan parametrlar sonini kamaytiradi va baholash jarayonini sezilarli darajada tezlashtiradi. ENAS (Efficient Neural Architecture Search) kabi One-Shot NAS usullari vaznlarni bo'lishishdan foydalanadi.
Proksi vazifalar: Arxitekturalarni asl vazifadan ko'ra kamroq hisoblash talab qiladigan soddalashtirilgan yoki bog'liq vazifada baholash. Masalan, arxitekturalarni kichikroq ma'lumotlar to'plamida yoki pastroq aniqlik bilan baholash.
Samaradorlikni Bashorat qilish: Arxitekturalarning tuzilishiga asoslanib ularning samaradorligini bashorat qilish uchun o'rinbosar (surrogate) modelni o'qitish. Bu arxitekturalarni haqiqatda o'qitmasdan baholash imkonini beradi.

Baholash strategiyasini tanlash aniqlik va hisoblash xarajatlari o'rtasidagi muvozanatni o'z ichiga oladi. Past aniqlikdagi baholash usullari qidiruv jarayonini tezlashtirishi mumkin, ammo noto'g'ri samaradorlik taxminlariga olib kelishi mumkin. Vaznlarni bo'lishish va samaradorlikni bashorat qilish aniqroq bo'lishi mumkin, ammo umumiy vaznlarni yoki o'rinbosar modelni o'qitish uchun qo'shimcha xarajatlarni talab qiladi.

NAS yondashuvlarining turlari

NAS algoritmlarini qidiruv maydoni, qidiruv strategiyasi va baholash strategiyasi kabi bir qancha omillarga ko'ra tasniflash mumkin. Bu yerda ba'zi umumiy toifalar keltirilgan:

Hujayraga asoslangan va Makro-arxitektura qidiruvi: Hujayraga asoslangan qidiruv takrorlanuvchi hujayraning optimal tuzilishini loyihalashga qaratilgan bo'lib, keyin u butun tarmoqni yaratish uchun yig'iladi. Makro-arxitektura qidiruvi tarmoqning umumiy tuzilishini, jumladan, qatlamlar soni va ularning ulanishlarini o'rganadi.
"Qora quti" va "Oq quti" qidiruvi: "Qora quti" qidiruvi arxitektura baholashiga "qora quti" sifatida qaraydi, faqat kirish va chiqishni kuzatadi va arxitekturaning ichki ishlariga kirish imkoni bo'lmaydi. Mustahkamlovchi o'rganish va evolyutsion algoritmlar odatda "qora quti" qidiruvi uchun ishlatiladi. "Oq quti" qidiruvi qidiruv jarayonini boshqarish uchun gradientlar kabi arxitekturaning ichki ishlaridan foydalanadi. Gradientga asoslangan usullar "oq quti" qidiruvi uchun ishlatiladi.
One-Shot va Ko'p sinovli qidiruv: One-shot qidiruvi qidiruv maydonidagi barcha mumkin bo'lgan arxitekturalarni o'z ichiga olgan yagona "supernet"ni o'qitadi. Keyin optimal arxitektura supernetdan quyi tarmoqni ajratib olish orqali tanlanadi. Ko'p sinovli qidiruv har bir arxitekturani mustaqil ravishda o'qitadi.
Differensiallanuvchi va Differensiallanmaydigan qidiruv: DARTS kabi differensiallanuvchi qidiruv usullari arxitektura qidiruvi muammosini uzluksiz optimallashtirish muammosiga yumshatadi, bu esa gradient tushishidan foydalanishga imkon beradi. Mustahkamlovchi o'rganish va evolyutsion algoritmlar kabi differensiallanmaydigan qidiruv usullari diskret optimallashtirish usullariga tayanadi.

NASning qiyinchiliklari va cheklovlari

O'zining istiqbollariga qaramay, NAS bir qancha qiyinchiliklar va cheklovlarga duch keladi:

Hisoblash xarajati: Ko'plab arxitekturalarni o'qitish va baholash hisoblash jihatdan qimmat bo'lishi mumkin, bu esa katta resurslar va vaqt talab etadi. Bu, ayniqsa, murakkab qidiruv maydonlari va yuqori aniqlikdagi baholash strategiyalari uchun to'g'ri keladi.
Umumlashtirish: NAS tomonidan topilgan arxitekturalar boshqa ma'lumotlar to'plamlari yoki vazifalarga yaxshi umumlashtirilmasligi mumkin. Qidiruv jarayonida ishlatiladigan muayyan ma'lumotlar to'plamiga haddan tashqari moslashish (overfitting) keng tarqalgan muammo hisoblanadi.
Qidiruv maydonini loyihalash: Tegishli qidiruv maydonini loyihalash qiyin vazifadir. Haddan tashqari cheklovchi qidiruv maydoni algoritmning optimal arxitekturalarni topish qobiliyatini cheklashi mumkin, haddan tashqari keng qidiruv maydoni esa qidiruv jarayonini amalga oshirib bo'lmaydigan darajada qiyinlashtirishi mumkin.
Barqarorlik: NAS algoritmlari giperparametr sozlamalari va tasodifiy ishga tushirishga sezgir bo'lishi mumkin. Bu nomuvofiq natijalarga olib kelishi va topilmalarni takrorlashni qiyinlashtirishi mumkin.
Tushunarlilik: NAS tomonidan topilgan arxitekturalar ko'pincha murakkab va tushunish qiyin bo'ladi. Bu ma'lum bir arxitekturaning nima uchun yaxshi ishlashini va uni qanday qilib yanada takomillashtirish mumkinligini tushunishni qiyinlashtirishi mumkin.

NASning qo'llanilishi

NAS keng ko'lamli vazifalar va sohalarda muvaffaqiyatli qo'llanildi, jumladan:

Tasvir tasnifi: NAS ImageNet va CIFAR-10 kabi tasvir tasnifi vazifalari uchun eng zamonaviy arxitekturalarni kashf etish uchun ishlatilgan. Misollar qatoriga NASNet, AmoebaNet va EfficientNet kiradi.
Obyektni aniqlash: NAS obyektni aniqlash vazifalariga qo'llanilgan, bu yerda u yanada samarali va aniq obyekt detektorlarini loyihalash uchun ishlatilgan.
Semantik segmentatsiya: NAS semantik segmentatsiya uchun arxitekturalarni kashf etish uchun ishlatilgan, bu tasvirdagi har bir pikselga yorliq berishni o'z ichiga oladi.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP): NAS mashina tarjimasi, matn tasnifi va til modellashtirish kabi turli NLP vazifalari uchun arxitekturalarni loyihalash uchun ishlatilgan. Masalan, u rekurrent neyron tarmoqlar va transformerlar arxitekturasini optimallashtirish uchun ishlatilgan.
Nutqni tanib olish: NAS nutqni tanib olish vazifalariga qo'llanilgan, bu yerda u yanada aniq va samarali akustik modellarni loyihalash uchun ishlatilgan.
Robototexnika: NAS robotlarning boshqaruv siyosatlarini optimallashtirish uchun ishlatilishi mumkin, bu esa robotlarga murakkab vazifalarni samaraliroq o'rganish imkonini beradi.
Dori-darmonlarni kashf qilish: NAS dori-darmonlarni kashf qilishda kerakli xususiyatlarga ega molekulalarni loyihalash uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, u molekulalarning maqsadli oqsilga bog'lanish yaqinligini yaxshilash uchun ularning tuzilishini optimallashtirish uchun ishlatilishi mumkin.

NASning kelajakdagi yo'nalishlari

NAS sohasi tez rivojlanmoqda va bir nechta istiqbolli tadqiqot yo'nalishlari mavjud:

Samarali NAS: Kamroq hisoblash resurslari va vaqt talab qiladigan samaraliroq NAS algoritmlarini ishlab chiqish. Bunga vaznlarni bo'lishish, past aniqlikdagi baholash va samaradorlikni bashorat qilish kabi usullar kiradi.
O'tkaziluvchan NAS: Boshqa ma'lumotlar to'plamlari va vazifalarga yaxshi umumlashtiriladigan arxitekturalarni kashf eta oladigan NAS algoritmlarini loyihalash. Bunga meta-o'rganish va domen adaptatsiyasi kabi usullar kiradi.
Tushunarli NAS: Tushunish va anglash osonroq bo'lgan arxitekturalarni yaratadigan NAS algoritmlarini ishlab chiqish. Bunga vizualizatsiya va tushuntiriladigan SI kabi usullar kiradi.
Resurs cheklangan qurilmalar uchun NAS: Mobil telefonlar va o'rnatilgan tizimlar kabi resurs cheklangan qurilmalarda joylashtirish uchun mos arxitekturalarni loyihalay oladigan NAS algoritmlarini ishlab chiqish. Bunga tarmoqni kvantlash va kesish kabi usullar kiradi.
Maxsus apparat uchun NAS: GPU, TPU va FPGA kabi maxsus apparat arxitekturalaridan foydalanish uchun neyron tarmoq arxitekturalarini optimallashtirish.
NASni boshqa AutoML texnikalari bilan birlashtirish: NASni giperparametr optimallashtirish va xususiyatlar muhandisligi kabi boshqa AutoML texnikalari bilan birlashtirib, yanada keng qamrovli avtomatlashtirilgan mashinali o'rganish quvurlarini yaratish.
Qidiruv maydonini avtomatlashtirilgan loyihalash: Qidiruv maydonining o'zini avtomatik ravishda loyihalash uchun usullarni ishlab chiqish. Bu qidiruv maydoniga kiritiladigan optimal qatlam turlarini, ulanish naqshlarini va giperparametrlarni o'rganishni o'z ichiga olishi mumkin.
Nazorat ostidagi o'rganishdan tashqari NAS: NASni nazoratsiz o'rganish, mustahkamlovchi o'rganish va o'z-o'zini nazorat qiluvchi o'rganish kabi boshqa o'rganish paradigmalariga kengaytirish.

Global ta'sir va axloqiy mulohazalar

NASdagi yutuqlar chuqur o'rganishni demokratlashtirish va uni kengroq auditoriyaga yetkazish imkoniyatini taqdim etib, sezilarli global ta'sirga ega. Biroq, avtomatlashtirilgan model dizaynining axloqiy oqibatlarini hisobga olish juda muhim:

Biryoqlamalikni kuchaytirish: NAS algoritmlari beixtiyor o'qitish ma'lumotlarida mavjud bo'lgan biryoqlamalikni kuchaytirishi mumkin, bu esa kamsituvchi natijalarga olib keladi. O'qitish ma'lumotlarining reprezentativ va biryoqlama emasligini ta'minlash juda muhim.
Shaffoflikning yetishmasligi: NAS tomonidan topilgan murakkab arxitekturalarni talqin qilish qiyin bo'lishi mumkin, bu esa ularning qanday qaror qabul qilishini tushunishni qiyinlashtiradi. Bu shaffoflikning yo'qligi hisobdorlik va adolat borasida xavotirlarni keltirib chiqarishi mumkin.
Ish o'rinlarining qisqarishi: Model dizaynini avtomatlashtirish potentsial ravishda ma'lumotlar bo'yicha olimlar va mashinali o'rganish muhandislari uchun ish o'rinlarining qisqarishiga olib kelishi mumkin. Avtomatlashtirishning ijtimoiy va iqtisodiy oqibatlarini hisobga olish va qayta tayyorlash va malaka oshirish dasturlariga sarmoya kiritish muhimdir.
Atrof-muhitga ta'siri: NASning hisoblash xarajatlari uglerod chiqindilariga hissa qo'shishi mumkin. Energiyani tejaydigan NAS algoritmlarini ishlab chiqish va o'qitish jarayonini quvvatlantirish uchun qayta tiklanadigan energiya manbalaridan foydalanish muhimdir.

Ushbu axloqiy mulohazalarni hisobga olish NASning mas'uliyat bilan va barchaning manfaati uchun ishlatilishini ta'minlash uchun zarurdir.

Amaliy misol: NAS tomonidan yaratilgan model yordamida tasvir tasnifi

Rivojlanayotgan mamlakatdagi kichik NNT (Nodavlat Notijorat Tashkiloti) sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan foydalanib hosilni bashorat qilishni yaxshilamoqchi bo'lgan holatni ko'rib chiqaylik. Ularda tajribali chuqur o'rganish muhandislarini yollash uchun resurslar yetishmaydi. NASni o'z ichiga olgan bulutga asoslangan AutoML platformasidan foydalanib, ular quyidagilarni amalga oshirishlari mumkin:

O'zlarining yorliqlangan ma'lumotlar to'plamini yuklash: Ma'lumotlar to'plami tegishli hosil yorlig'i bilan belgilangan qishloq xo'jaligi yerlarining sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan iborat.
Muammoni aniqlash: Hosilni bashorat qilish uchun tasvir tasnifini amalga oshirishni xohlashlarini belgilash (masalan, "yuqori hosil", "o'rtacha hosil", "past hosil").
NASga ishni topshirish: AutoML platformasi ularning maxsus ma'lumotlar to'plami va muammosi uchun optimallashtirilgan turli xil neyron tarmoq arxitekturalarini avtomatik ravishda o'rganish uchun NASdan foydalanadi.
Eng yaxshi modelni joylashtirish: Qidiruv jarayonidan so'ng, platforma joylashtirishga tayyor bo'lgan eng yaxshi ishlaydigan NAS tomonidan yaratilgan modelni taqdim etadi. Keyin NNT ushbu modeldan yangi hududlarda hosilni bashorat qilish uchun foydalanishi mumkin, bu esa fermerlarga o'z amaliyotlarini optimallashtirishga va oziq-ovqat xavfsizligini yaxshilashga yordam beradi.

Bu misol NASning cheklangan resurslarga ega bo'lgan tashkilotlarga chuqur o'rganish kuchidan foydalanishga qanday imkon berishini ko'rsatadi.

Xulosa

Neyron Arxitektura Qidiruvi (NAS) - bu chuqur o'rganish modellarini loyihalashni avtomatlashtiradigan kuchli AutoML texnikasi. Mumkin bo'lgan arxitekturalarning dizayn maydonini tizimli ravishda o'rganib, NAS algoritmlari qo'lda loyihalanganlardan ustun turadigan yuqori samarali modellarni topishi mumkin. NAS hisoblash xarajatlari, umumlashtirish va tushunarlilik bilan bog'liq muammolarga duch kelsa-da, davom etayotgan tadqiqotlar ushbu cheklovlarni bartaraf etmoqda va yanada samarali, o'tkaziluvchan va tushunarli NAS algoritmlari uchun yo'l ochmoqda. Soha rivojlanishda davom etar ekan, NAS chuqur o'rganishni demokratlashtirishda va uni butun dunyo bo'ylab shaxslar va tashkilotlarga foyda keltiradigan keng ko'lamli vazifalar va sohalarda qo'llashni ta'minlashda tobora muhim rol o'ynashga tayyor. Ushbu kuchli vositalarning mas'uliyatli innovatsiyasi va joriy etilishini ta'minlash uchun texnologik yutuqlar bilan bir qatorda axloqiy oqibatlarni ham hisobga olish juda muhimdir.