Laboratoriya jamoasi
Har bir qism oxirida uch aʼzo shu qismni bir ogʻiz soʻz bilan xulosalab beradi.
Tushuntirish uchun masʼul. Eng murakkab formulani ham bitta rasm bilan ochib beradi. Hayajonlansa, qoʻlidan binafsharang uchqunlar chiqadi.
Tajribalar uchun masʼul. Tun boʻyi kod ishga tushiradi, natija bazaviy darajadan (baseline) yutqazsa, birga yigʻlaydi.
Haqiqiy miyaga ega yagona aʼzo. Odamlar va AI uning miyasiga taqlid qiladi, degan gapga har doim oʻz fikrini qoʻshadi.
Tadqiqot xaritasi — sakkiz qism ketma-ket
Yuqoridan boshlab ketma-ket oʻqisangiz, hikoya bir-biriga ulanib boradi. Qiziqtirgan qismdan boshlab oʻqisangiz ham boʻladi. Har bir qismning eng yuqorisida „Avval oʻqish tavsiya etiladi“ deb yozib qoʻyilgan.
AI tamoyillari va qismlariMaʼlumotni raqamga aylantirishTartib va diqqat
- 3-1
AI qanday ishlaydi
Qoidalarni odam belgilasa — mashinali oʻrganish, maʼlumotdan oʻzi topsa — chuqur oʻrganish. Odam miyasi va drozofila miyasi bilan yonma-yon solishtiramiz.
Yoritishni xiralashtirib, qaysi usul bardosh berishini koʻramiz.
- 3-2
Neyron tarmoq qismlari
Neyron, vazn, faollashtirish funksiyasi, teskari tarqalish. Neyron tarmoqni LEGO kabi birma-bir yigʻadigan qismlar.
Gradiyent boʻylab togʻdan pastga tushib, xatoni kamaytirib koʻramiz.
- 3-3
Tasvirlar va CNN
Rasm — bu raqamlar panjarasi. Kichik lupa (filtr) bilan koʻzdan kechirib naqshlarni topsa, rasm biroz surilsa ham taniydi.
7 raqamini surib, aralashtirib, MLP va CNN ni bellashtiramiz.
- 3-4
Nutq
Tovush — bu havoning tebranishi. Tebranishni oʻlchab, boʻlaklarga boʻlib, balandligi boʻyicha ajratsak, raqamli rasm hosil boʻladi.
Sintez qilingan tovushni oʻzimiz tinglab, 3 bit va 16 bitni solishtiramiz.
- 3-5
Matn
Harflar raqamga, raqamlar boʻlakka (token), boʻlaklar esa maʼno joylangan koordinataga (embedding) aylanadi.
Oʻrgatmagan boʻlsak ham, „drozofila“ va „chivin“ bir-biriga yaqinlashib qolishini koʻramiz.
- 3-6
Vaqt qatorlari va aksiya narxlari
Avvalo eng oddiy javob — „ertaga ham bugungidek boʻladi“ — ni yengish kerak. Haqiqiy aksiya narxlarida sinab koʻrsangiz, bu oʻylaganingizdan qiyinroq.
Toʻrtta tuzoqni raqamlar bilan tekshiramiz. Bu taʼlimiy misol boʻlib, investitsiya maslahati emas.
- 3-7
Ketma-ketlik modellari
Xotirasini koʻtarib, qadamma-qadam yuradigan neyron tarmoq. RNN, LSTM, GRU nimani va qancha uzoq eslab qolishini koʻramiz.
Birinchi signalni teskari aylantirib, 20 qadamdan keyingi xotira ham unga ergashib oʻzgaradimi — shuni koʻramiz.
- 3-8
Attention va Transformer
Xotiraga tayanish oʻrniga, kerak boʻlganda oldingi qismlarni qaytadan qidiradi. Bugungi til modellarining asosi shu.
Kutubxona oʻxshatishi orqali Q·K·V ni qoʻlda hisoblab koʻramiz.
Laboratoriyadagi bir kun
Bu sahnalarni har bir qismning oxirida yana uchratasiz.
Qanday koʻrish tavsiya etiladi
Faqat tugmalarni bosing
Barcha rasmlarni tugmalar bilan oʻzgartirib koʻrish mumkin, pastdagi matn esa natijaga mos ravishda oʻzgaradi. Oʻzingiz hech narsa kiritishingiz shart emas.
Tagiga chizilgan soʻzlar
Tagiga punktir chiziq tortilgan atamaga barmoq yoki sichqonchani olib borsangiz, uning oddiy izohi chiqadi. Har bir qismda atamalar lugʻati ham bor.
Colabda oʻzingiz ishga tushiring
Har bir qismning „Kod“ boʻlimidan notebookni yuklab olib, Google Colabga joylasangiz, sahifadagi raqamlarni aynan qaytadan hisoblab koʻrishingiz mumkin.
Oʻqituvchi yoki tyutor boʻlsangiz
Har bir qismdagi tekshiruv savollarining baholash mezonlari va Colab topshiriqlarining namunaviy javoblari oʻqituvchilar uchun javoblar sahifasida jamlangan.
Telefonda ham boʻladi
Kichik ekranda ham koʻrish mumkin qilib yaratilgan. 3-4 Nutq qismida qurilmaning ovozsiz rejimini oʻchirsangiz, tovush eshitiladi.