BULUTLI HISOBLASH TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLARNI (CNN) SAMARALI O‘QITISH

Abstract

Ushbu maqolada bulutli hisoblash (Cloud Computing) texnologiyalaridan foydalangan holda konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) asosida tasvirlarni tasniflash masalasi yoritilgan. Bulutli platformalar (Google Colab, AWS, Microsoft Azure va boshqalar) yuqori hisoblash quvvatini masofadan taqdim etishi orqali chuqur o‘rganish modellarini tez va samarali o‘qitish imkonini beradi. Maqolada CNN arxitekturasi, bulutli muhitda modelni o‘qitish jarayoni hamda ushbu yondashuvning afzalliklari tahlil qilingan. Olingan natijalar bulutli hisoblash texnologiyalari sun’iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishda muhim ahamiyatga ega ekanligini ko‘rsatadi.

В данной статье рассматривается задача классификации изображений на основе сверточных нейронных сетей (CNN) с использованием технологий облачных вычислений. Облачные платформы предоставляют высокие вычислительные ресурсы в удалённом режиме, что позволяет эффективно и быстро обучать модели глубокого обучения. В статье анализируются архитектура CNN, процесс обучения модели в облачной среде, а также преимущества данного подхода. Полученные результаты показывают, что облачные вычисления играют важную роль в развитии систем искусственного интеллекта.

This paper discusses the problem of image classification using Convolutional Neural Networks (CNN) based on cloud computing technologies. Cloud platforms provide high-performance computing resources remotely, enabling efficient and fast training of deep learning models. The paper analyzes the CNN architecture, the model training process in a cloud environment, and the advantages of this approach. The results demonstrate that cloud computing technologies play a significant role in the development of artificial intelligence systems.