|
[26]. Naqshlarni aniqlash tizimlari fani nimani o'rganadi?
Naqshlarni aniqlash tizimlari fani ma'lumotlardagi naqshlarni tanib olish
algoritmlari va usullarini ishlab chiqishni o'rganadi. Bu mashinani
o'rganish va sun'iy intellektning kichik sohasi bo'lib, u ma'lumotlardagi
naqshlarni avtomatik aniqlashga qaratilgan. Shaklni aniqlash tizimlarining
maqsadi ma'lumotlardan mazmunli ma'lumotlarni avtomatik ravishda
ajratib oladigan modellar va usullarni ishlab chiqishdir. Naqshlarni
aniqlash tizimlari sohasi quyidagi tadqiqot yo'nalishlarini o'z ichiga oladi:
Xususiyatlarni ajratib olish: Ob'ektlar yoki naqshlarni ifodalash uchun
ishlatilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlardan tegishli xususiyatlar yoki
xususiyatlarni ajratib olish jarayoni. Tasniflash: Ob'ektga uning
xususiyatlari yoki xususiyatlariga qarab sinf belgisini belgilash jarayoni.
Klasterlash: Guruhlash jarayoni. o'xshash yoki o'xshash ob'ektlarni
oldindan belgilangan sinf belgilaridan foydalanmasdan. Ob'ektni aniqlash:
Tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirish jarayoni.
Tasvirni segmentatsiyalash: Tasvirni bir nechta segmentlar yoki
hududlarga bo'lish jarayoni. Nutq va qo'l yozuvini tanib olish: nutq va
yozma tilni, shu jumladan qo‘l yozuvi va imzoni tanib olish jarayoni.
Anomaliyani aniqlash: Oddiy yoki kutilgan namunalardan chetga
chiqadigan naqsh yoki xatti-harakatlarni aniqlash jarayoni. Yuzni aniqlash
va tanib olish: yuz tasvirlaridan shaxslarni aniqlash va tekshirish jarayoni.
Vaqt seriyasi tahlil: mazmunli tushunchalarni olish uchun ketma-ket
ma'lumotlarni tahlil qilish jarayoni. Naqshlarni aniqlash tizimlari sohasi,
shuningdek, ehtimollik nazariyasi, statistik qarorlar nazariyasi va axborot
nazariyasini o'z ichiga olgan naqshni tanib olishning nazariy asoslarini
o'rganadi. Ushbu soha yangi algoritmlar va usullarni ishlab chiqish,
shuningdek, ularning ishlashini baholash va turli usullarni taqqoslashni o'z
ichiga oladi. Xulosa qilib aytganda, naqshni aniqlash tizimlari fani
ma'lumotlardagi naqshlarni tanib olish algoritmlari va usullarini ishlab
chiqishni
o'rganadi.
Bu ma'lumotlardagi
naqshlarni
avtomatik
identifikatsiyalashga qaratilgan mashinani o'rganish va AIning kichik
sohasi bo'lib, u xususiyatlarni ajratib olish, tasniflash, klasterlash, ob'ektni
aniqlash, tasvir segmentatsiyasi, nutq va qo'l yozuvini aniqlash,
[27]. Qoliplarni aniqlash tizimlarida "perseptron" tushunchasi?
Perseptron - bu sun'iy neyron tarmog'ining bir turi bo'lib, u birinchi marta
1950-yillarda kiritilgan. Bu ikkilik tasniflash vazifalari uchun ishlatilishi
mumkin bo'lgan oddiy algoritm. U biologik neyronning oddiy matematik
modeliga asoslangan neyron tarmoqlarning birinchi avlodi hisoblanadi.
Perseptron ikkilik kirish (0 yoki 1) va ikkilik chiqish (0 yoki 1) bo'lgan sun'iy
neyronlarning bir qatlamidan iborat. Har bir kirish og'irlik bilan bog'lanadi
va perseptron kirishlarning vaznli yig'indisini hisoblab chiqadi, keyin esa
chiqishni ishlab chiqarish uchun chegara funktsiyasidan o'tadi. Perseptron
algoritmi prognoz qilingan chiqish va haqiqiy chiqish o'rtasidagi xatolikni
minimallashtirish uchun kirishlarning og'irligini sozlash uchun o'rgatilgan.
Perseptron algoritmi nazorat ostidagi o'rganish algoritmidir, ya'ni u
o'rganish uchun etiketli o'quv ma'lumotlari to'plamini talab qiladi. U
chiziqli bo'linadigan ma'lumotlarni tasniflash uchun ishlatilishi mumkin,
ya'ni ma'lumotlarni chiziqli chegara bilan ajratish mumkin. Perseptron
algoritmi oddiy va samarali algoritm bo'lib, undan murakkabroq neyron
tarmoqlar uchun qurilish bloki sifatida foydalanilgan. Xulosa qilib
aytganda, perseptron sun'iy neyron tarmog'ining bir turi bo'lib, u birinchi
marta 1950-yillarda taqdim etilgan. Bu ikkilik tasniflash vazifalari uchun
ishlatilishi mumkin bo'lgan oddiy algoritm. U ikkilik kirish va ikkilik
chiqishga ega bo'lgan sun'iy neyronlarning bir qatlamidan iborat. Har bir
kirish og'irlik bilan bog'lanadi va perseptron kirishlarning vaznli yig'indisini
hisoblab chiqadi, keyin esa chiqishni ishlab chiqarish uchun chegara
funktsiyasidan o'tadi. U neyron tarmoqlarning birinchi avlodi, nazorat
qilinadigan oʻrganish algoritmi hisoblanadi, yaʼni u oʻrganish uchun
etiketlangan oʻquv maʼlumotlari toʻplamini talab qiladi va undan chiziqli
ajratiladigan maʼlumotlarni tasniflash uchun foydalanish mumkin.
Do'stlaringiz bilan baham: |
