PYTORCH FREYMVORKI: O'RNATISH VA ASOSIY FUNKSIYALAR
Keywords:
Kalit so’zlar.PyTorch, sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish, chuqur o‘rganish, tensor, Autograd, neyron tarmoqlar, neural networks, model o‘qitish, optimizatorlar, yo‘qotish funksiyasi, GPU hisoblash, CUDA, Python dasturlash, ilmiy hisoblash, dinamika grafigi, kompyuter ko‘rishi, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), ma’lumotlar tahlili, TensorFlow bilan solishtirish, ochiq kodli freymvork, model yaratish, amaliy misollar, mashinani o‘rgatish algoritmlari, deep learning framework, gradient hisoblash, ma’lumotlar strukturalari, eksperimentlar, tezkor hisoblash, model treningi, sinov va validatsiya, ilmiy tadqiqotlarAbstract
Annotatsiya. Ushbu maqolada sun’iy intellekt va mashinali o‘rganish sohasida
keng qo‘llanilayotgan PyTorch freymvorkining nazariy va amaliy jihatlari batafsil
yoritilgan. PyTorch freymvorkining yaratilish tarixi, asosiy afzalliklari hamda
zamonaviy dasturiy muhitlardagi o‘rni tahlil qilingan. Maqolada PyTorchni Windows,
Linux va macOS operatsion tizimlarida o‘rnatish bosqichlari ketma-ketlik asosida
tushuntirilgan bo‘lib, CPU va GPU (CUDA) rejimlarida ishlash imkoniyatlariga
alohida e’tibor qaratilgan.Shuningdek, PyTorchning asosiy funksiyalari — tensorlar
bilan ishlash, avtomatik differensiallash (Autograd) mexanizmi, torch.nn moduli
yordamida neyron tarmoqlar yaratish, yo‘qotish funksiyalari va optimizatorlar orqali
modelni o‘qitish jarayonlari amaliy misollar asosida yoritib berilgan. Maqola
davomida PyTorchning boshqa mashinali o‘rganish freymvorklari bilan
solishtirgandagi ustun jihatlari, xususan dinamik hisoblash grafigi va Python bilan
qulay integratsiyasi ko‘rsatib o‘tilgan.Mazkur maqola sun’iy intellekt, neyron
tarmoqlar va ma’lumotlar tahlili fanlarini o‘rganayotgan talabalar, magistrantlar hamda
ushbu yo‘nalishda mustaqil tadqiqot olib borayotgan mutaxassislar uchun nazariy
bilim va dastlabki amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qiladi.
References
Foydalanadigan adabiyotlar.
1. Paszke, A., Gross, S., Massa, F., et al. PyTorch: An Imperative Style, High-
Performance Deep Learning Library. Advances in Neural Information Processing
Systems (NeurIPS), 2019. — PyTorch freymvorkining arxitekturasi, dinamik
hisoblash grafigi va amaliy afzalliklarini yoritadi.
2. Stevens, E., Antiga, L., Viehmann, T. Deep Learning with PyTorch. Manning
Publications, 2020. — PyTorch asosida neyron tarmoqlar yaratish va trening
jarayonlarini amaliy tarzda tushuntiradi.
3. Géron, A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and PyTorch.
O’Reilly Media, 2023. — PyTorchning amaliy qo‘llanilishi va mashinali o‘rganish
loyihalarida foydalanish yo‘llarini o‘z ichiga oladi.
4. Strubell, E., Ganesh, A., McCallum, A. Energy and Policy Considerations for Deep
Learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics, 2019. — NLP sohasidagi yirik neyron tarmoqlarning
energiya sarfi va ekologik ta’siri tahlili.
5. Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., et al. TensorFlow: Large-Scale Machine
Learning on Heterogeneous Systems. Google Research, 2016. — TensorFlow
asoslari hamda PyTorch bilan solishtirishda muhim nazariy manba.
6. Raschka, S., Liu, Y., Mirjalili, V. Machine Learning with PyTorch and Scikit-
Learn. Packt Publishing, 2022. — PyTorch yordamida klassifikatsiya, regressiya
va chuqur o‘rganish modellarini qurish.
7. Li, Y., Yu, C., Krasin, I., et al. Benchmarking State-of-the-Art Deep Learning
Software Tools. arXiv preprint, 2020. — PyTorch va TensorFlow ish faoliyatini
tahlil qiluvchi ilmiy maqola.
8. Chen, T., Li, M., Li, Y., et al. MXNet: A Flexible and Efficient Machine Learning
Library for Heterogeneous Distributed Systems. NeurIPS, 2015. — Deep learning
freymvorklari o‘rtasidagi solishtirish uchun qo‘shimcha manba.
9. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. MIT Press, 2016. —
Chuqur o‘rganish nazariy asoslari, PyTorch modellarini tushunishda fundamental
qo‘llanma.
10. Tojimamatov, I. N., & Saidjamolova, B. M. (2023). BIZNESDA «BIG DATA»
TEXNOLOGIYALARI VA ULARNING AHAMIYATI. Лучшие
интеллектуальные исследования, 11(4), 56–63.
11. Tojimamatov, I. N., & Azizjon o‘g‘li, N. A. Z. (2024). The SQL server language
and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11–15.
12. Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023).
GRAFIK MA’LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и
инноваций, 1(4), 75–84.
13. Tojimamatov, I. N., & Gulhayo, M. (2023). MA’LUMOTLARNI QAYTA
ISHLASHDA ERP TIZIMLARI. MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA
SAP TIZIMLARI. Journal of Integrated Education and Research, 2(4), 87–8
