[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[8]. Qanday tanib olish tizimlari inson organlari deb ataladi? 
Inson organlari odatda tanib olish tizimlari deb nomlanmaydi. Tanib olish 
tizimlari odatda tasvirlar, audio yoki matn kabi ma'lumotlardagi muayyan 
ob'ektlar, naqshlar yoki xususiyatlarni aniqlash va tasniflash uchun 
mo'ljallangan kompyuter algoritmlari yoki dasturiy ta'minotdir. Boshqa 
tomondan, inson organlari yurak, o'pka, jigar va buyraklar kabi tanadagi 
o'ziga xos funktsiyalarni bajaradigan jismoniy tuzilmalardir. 
Biroq, inson organlarining tanib olish bilan bog'liq bo'lgan ba'zi misollari 
mavjud, masalan, ko'rish uchun javob beradigan organ bo'lgan Ko'z. Ko'z 
yorug'likni ushlaydi va uni miyaga yuboriladigan elektr signallariga 
aylantiradi va ular tasvir sifatida talqin etiladi. Ko'z ko'zning turli 
qismlarini, masalan, Retina, Shox parda va Ob'ektivni tahlil qilish uchun 
foydalanadigan tasvirni aniqlash tizimi sifatida qaraladi. 
Yana bir misol - eshitishni tanib olish uchun mas'ul organ bo'lgan Quloq. 
Quloq tovush to'lqinlarini ushlaydi va ularni miyaga yuboriladigan elektr 
signallariga aylantiradi, bu erda ular tovush sifatida talqin etiladi. Quloq 
ovozni aniqlash tizimi sifatida ko'rib chiqiladi, u quloqning turli 
qismlaridan tovushni tahlil qilish uchun foydalanadi, masalan, Koklea, 
Evstaki naychasi va Timpanik membrana. 
[9]. Internetda tasvirni tanish ma'lumotlar bazasiga misol keltiring? 
Internetda tasvirni aniqlash ma'lumotlar bazasiga misol ImageNet. 
ImageNet - bu tasvirlarni aniqlash algoritmlarini o'rgatish va sinab ko'rish 
uchun keng qo'llaniladigan tasvirlarning katta ma'lumotlar to'plami. 
Ma'lumotlar to'plamidagi tasvirlar 22 000 dan ortiq toifalarga ajratilgan, 
ularning har birida bir necha yuz tasvirlar mavjud. Tasvirlar noyob 
identifikator va tavsiflovchi yorliqlar ierarxiyasi bilan etiketlanadi, bu 
ularning mazmuni asosida aniq tasvirlarni qidirish va topishni 
osonlashtiradi. Yana bir misol Google Open Images. Bu "odam", 
"avtomobil", "it" kabi yorliqlar bilan etiketlangan rasmlarning katta 
ma'lumotlar to'plami. Ma'lumotlar to'plami 9 milliondan ortiq tasvirni o'z 
ichiga oladi va u tasvirni aniqlash algoritmlarini o'rgatish va baholash 
uchun ishlatiladi. Yana bir misol - Microsoft Common Objects in Context 
(COCO) - ob'ektlarni aniqlash, segmentatsiyalash va sarlavhalar qo'yish 
uchun keng ko'lamli ma'lumotlar to'plami. Unda 330K tasvir, 1,5 million 
ob'ekt namunasi, 80 ob'ekt toifasi va har bir tasvir uchun 90 ta oldindan 
belgilangan taglavhalar mavjud