{"id":35293,"date":"2019-10-31T22:03:28","date_gmt":"2019-10-31T19:03:28","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/lopnul-li-puzyr-mashinnogo-obucheniya-ili-nachalo-novoj-zari\/"},"modified":"2019-10-31T22:03:28","modified_gmt":"2019-10-31T19:03:28","slug":"lopnul-li-puzyr-mashinnogo-obucheniya-ili-nachalo-novoj-zari","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/sq\/blog\/novosti-interneta\/lopnul-li-puzyr-mashinnogo-obucheniya-ili-nachalo-novoj-zari","title":{"rendered":"A ka shp\u00ebrthyer bubble i m\u00ebsimit t\u00eb makinerive, apo \u00ebsht\u00eb fillimi i nj\u00eb agimi t\u00eb ri?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

S\u00eb fundmi doli artikull<\/a><\/noindex>, e cila tregon mjaft mir\u00eb tendenc\u00ebn n\u00eb m\u00ebsimin e makinave t\u00eb viteve t\u00eb fundit. N\u00ebse flasim shkurt: numri i startup-eve n\u00eb fush\u00ebn e m\u00ebsimit t\u00eb makinave ra ndjesh\u00ebm n\u00eb dy vitet e fundit.<\/p>\n

\"A
\nMir\u00eb, le t\u00eb shqyrtojm\u00eb \u00aba shp\u00ebrtheu flluska\u00bb, \u00absi t\u00eb vazhdojm\u00eb nga k\u00ebtu\u00bb dhe t\u00eb flasim se nga ka ardhur gjithkjo.
\n<\/a><\/noindex>
\nS\u00eb pari, le t\u00eb flasim se \u00e7far\u00eb ishte nxit\u00ebsi i k\u00ebsaj kurbe. Nga erdhi ajo? Sigurisht q\u00eb t\u00eb gjith\u00eb do t\u00eb kujtojn\u00eb fitoren<\/a><\/noindex> e m\u00ebsimit t\u00eb makinave n\u00eb vitin 2012 n\u00eb konkursin ImageNet. Sepse kjo ishte ngjarja e par\u00eb globale! Por n\u00eb realitet, nuk \u00ebsht\u00eb k\u00ebshtu. Dhe rritja e kurb\u00ebs fillon disa vite m\u00eb her\u00ebt. Un\u00eb do ta ndaj at\u00eb n\u00eb disa momente.<\/p>\n

    \n
  1. Viti 2008 \u00ebsht\u00eb shfaqja e termit \u201ct\u00eb dh\u00ebna t\u00eb m\u00ebdha\u201d. Produktet reale filluan t\u00eb shfaqen<\/a><\/noindex> nga viti 2010. T\u00eb dh\u00ebnat e m\u00ebdha jan\u00eb t\u00eb lidhura drejtp\u00ebrdrejt me m\u00ebsimin e makinave. Pa t\u00eb dh\u00ebna t\u00eb m\u00ebdha, funksionimi i stabilizuar i algoritmeve q\u00eb ekzistonin n\u00eb at\u00eb koh\u00eb nuk \u00ebsht\u00eb i mundur. Dhe kjo nuk jan\u00eb rrjetet neuronale. Deri n\u00eb vitin 2012, rrjetet neuronale ishin nj\u00eb fush\u00eb e margjinalizuar. Por at\u00ebher\u00eb filluan t\u00eb funksiononin algoritme krejt t\u00eb tjera, q\u00eb ekzistonin p\u00ebr vite, madje edhe dekada: SVM<\/a><\/noindex>(vitet 1963, 1993), Random Forest<\/a><\/noindex> (1995), AdaBoost<\/noindex> (2003),\u2026 Startupet e atyre viteve lidhen kryesisht me p\u00ebrpunimin automatik t\u00eb t\u00eb dh\u00ebnave t\u00eb strukturuara: kasat, p\u00ebrdoruesit, reklama, shum\u00eb m\u00eb tep\u00ebr.\n

    Derivati i k\u00ebsaj vale t\u00eb par\u00eb \u2014 nj\u00eb set kornizash, si XGBoost, CatBoost, LightGBM, etj.\n<\/li>\n

  2. N\u00eb vitet 2011-2012 rrjetet nervore konvolucionale<\/a><\/noindex> fituan nj\u00eb s\u00ebr\u00eb garash p\u00ebr njohjen e imazheve. P\u00ebrdorimi real i tyre zgjati pak. Do t\u00eb thosha se startupet dhe zgjidhjet me kuptim masiv filluan t\u00eb shfaqen q\u00eb nga viti 2014. Dy vjet ishin t\u00eb nevojshme p\u00ebr t\u00eb p\u00ebrtypur q\u00eb rrjetet nervore, gjithsesi, funksionojn\u00eb, p\u00ebr t\u00eb krijuar korniza t\u00eb p\u00ebrshtatshme q\u00eb mund t\u00eb instalohen dhe t\u00eb nisin brenda nj\u00eb kohe t\u00eb arsyeshme, dhe p\u00ebr t\u00eb zhvilluar metoda q\u00eb stabilizojn\u00eb dhe shpejtojn\u00eb koh\u00ebn e konvergjenc\u00ebs.\n

    Rrjetet konvolucionale mund\u00ebsuan zgjidhjen e problemeve t\u00eb vizionit kompjuterik: klasifikimi i imazheve dhe objekteve n\u00eb imazh, detektimi i objekteve, njohja e objekteve dhe njer\u00ebzve, p\u00ebrmir\u00ebsimi i imazheve, etj., etj.<\/li>\n

  3. 2015-2017. Bum e algoritmeve dhe projekteve t\u00eb lidhura me rrjetet rekurente ose analog\u00ebt e tyre (LSTM, GRU, TransformerNet, etj.). U shfaq\u00ebn algoritme t\u00eb shkelqyera p\u00ebr \"folje n\u00eb tekst\", sisteme t\u00eb p\u00ebrkthimit t\u00eb makin\u00ebs. Pjes\u00ebrisht ato jan\u00eb t\u00eb bazuara n\u00eb rrjete konvencionale p\u00ebr nxjerrjen e karakteristikave baz\u00eb. Pjes\u00ebrisht se m\u00ebsuam t\u00eb mbledhim t\u00eb dh\u00ebna t\u00eb v\u00ebrteta shum\u00eb t\u00eb m\u00ebdha dhe cil\u00ebsore. <\/li>\n<\/ol>\n

    \n\"A
    \n
    \n\"A shp\u00ebrtheu bula? Hype \u00ebsht\u00eb tep\u00ebr i nxeht\u00eb? A vdiq\u00ebn si blockchain?\"
    \nOse, nes\u00ebr n\u00eb telefonin tuaj do t\u00eb ndaloj\u00eb s\u00eb funksionuari Siri, dhe pasnes\u00ebr Tesla nuk do ta dalloj\u00eb kthes\u00ebn nga kenguri.<\/p>\n

    Rrjetet neuronale tashm\u00eb po funksionojn\u00eb. Ato jan\u00eb n\u00eb dhjet\u00ebra pajisje. Ato v\u00ebrtet lejojn\u00eb t\u00eb fitohet, ndryshojn\u00eb tregun dhe bot\u00ebn p\u00ebrreth. Hype duket disi ndryshe:<\/p>\n

    \"A
    \n
    \nThjesht rrjetet neuronale kan\u00eb pushuar s\u00eb qeni di\u00e7ka e re. Po, shum\u00eb njer\u00ebz kan\u00eb pritshm\u00ebri t\u00eb tepruara. Por nj\u00eb num\u00ebr i madh kompanish ka m\u00ebsuar t\u00eb aplikoj\u00eb neuron\u00ebt dhe t\u00eb krijoj\u00eb produkte mbi ta. Neuron\u00ebt ofrojn\u00eb funksionalitete t\u00eb reja, lejojn\u00eb t\u00eb reduktohen vendet e pun\u00ebs, ulin \u00e7mimin e sh\u00ebrbimeve:<\/p>\n