[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[21]. Klass, klaster, takson atamalari sinonim bo‘la oladimi? 
Sinf, klaster va takson atamalari oʻxshash yoki oʻxshash obʼyektlar 
guruhiga ishora qilish maʼnosiga koʻra oʻxshashdir, lekin ular kontekstga 
qarab bir oz boshqacha maʼnoga ega. Tasniflash kontekstida sinf o'xshash 
xususiyatlar yoki xususiyatlarga ega bo'lgan ob'ektlar guruhiga ishora 
qiladi. Masalan, tasvirni aniqlashda sinf "itlar" yoki "mushuklar" bo'lishi 
mumkin. Sinflar ob'ektlarni turli xil turdagi ob'ektlarni tanib olish yoki 
farqlash uchun mashinani o'rganish algoritmini o'rgatish imkonini 
beradigan tarzda guruhlash uchun ishlatiladi. Klasterlash kontekstida 
klaster bir-biriga o'xshash yoki bog'liq bo'lgan ob'ektlar guruhiga ishora 
qiladi. Klasterlar ob'ektlarning o'xshashligi asosida tuziladi va o'xshash 
ob'ektlarni birgalikda guruhlash uchun ishlatiladi. Biologiya kontekstida 
takson (ko'plik: takson) o'zlarining xususiyatlari yoki xususiyatlariga ko'ra 
birgalikda tasniflangan organizmlar guruhiga ishora qiladi. Taksonlar tirik 
organizmlarni tur, jins va oila kabi turli guruhlarga ajratish uchun 
ishlatiladi. Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, sinf, klaster va takson atamalari 
o'xshash yoki o'xshash narsalar guruhiga ishora qilish ma'nosida 
o'xshashdir, ammo kontekstga qarab bir oz boshqacha ma'noga ega. Tirik 
organizmlarni tasniflashda klass, klasterlashda klaster va biologiyada 
takson ishlatiladi. 
[22]. Tasniflash va klasterlash o'rtasidagi farq nima? 
Tasniflash va klasterlash o'xshash yoki o'xshash narsalarni birgalikda 
guruhlash uchun naqshni aniqlash va mashinani o'rganishda 
qo'llaniladigan usullardir, ammo ularning maqsadlari va yondashuvlari 
biroz farq qiladi. Tasniflash - ob'ektga uning xususiyatlari yoki 
xususiyatlariga qarab sinf belgisini belgilash jarayoni. Tasniflashning 
maqsadi yangi, ko'rinmas ob'ektlarning sinf yorlig'ini bashorat qilish 
uchun modelni o'rgatishdir. Model etiketli ma'lumotlardan foydalangan 
holda o'qitiladi va keyinchalik u yangi, etiketlanmagan ma'lumotlarni 
tasniflash uchun ishlatiladi. Tasniflash uchun odatda k-eng yaqin qo'shni, 
qarorlar daraxti va qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinalari kabi nazorat 
ostida o'rganish algoritmlari qo'llaniladi. Boshqa tomondan, klasterlash - 
bu o'xshash yoki bog'liq ob'ektlarni oldindan belgilangan sinf belgilaridan 
foydalanmasdan 
guruhlash 
jarayoni. 
Klasterlashning 
maqsadi 
ma'lumotlardagi tabiiy guruhlar yoki naqshlarni topishdir. Klasterlash 
odatda nazoratsiz o'rganish uchun ishlatiladi, bu erda ma'lumotlarning 
sinf belgilari oldindan ma'lum emas. Klasterlash uchun odatda k-o'rtacha, 
ierarxik klaster va zichlikka asoslangan klasterlash kabi klaster algoritmlari 
qo'llaniladi. Xulosa qilib aytganda, tasniflash va klasterlash o'xshash yoki 
o'xshash narsalarni birgalikda guruhlash uchun naqshni aniqlash va 
mashinani o'rganishda qo'llaniladigan usullardir, ammo ularning 
maqsadlari va yondashuvlari biroz farq qiladi. Tasniflash - ob'ektga uning 
xususiyatlari yoki xususiyatlariga qarab sinf yorlig'ini belgilash jarayoni 
bo'lib, u etiketlangan ma'lumotlar va nazorat qilinadigan o'rganish 
algoritmlaridan foydalangan holda amalga oshiriladi. Boshqa tomondan, 
klasterlash - bu o'xshash yoki bog'liq ob'ektlarni oldindan belgilangan sinf 
belgilaridan foydalanmasdan guruhlash jarayoni va u nazoratsiz o'rganish 
algoritmlaridan foydalangan holda amalga oshiriladi.