[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

 [80]. Bayes muammosi 
Bayes muammosi ma'lumotlar haqida bashorat qilish va xulosalar 
chiqarish uchun mashinani o'rganish va naqshni aniqlashda Bayes 
statistikasi va ehtimollik nazariyasidan foydalanishni anglatadi. Bayes 
yondashuvi ehtimollik tizimning holatiga nisbatan ishonch yoki noaniqlik 
darajasini ifodalaydi va bu ishonch yangi ma'lumotlar paydo bo'lishi bilan 
yangilanishi mumkin degan fikrga asoslanadi. Bayes muammosida 
maqsad kuzatilgan ma'lumotlar asosida model yoki ob'ekt sinfining 
parametrlarining ehtimollik taqsimotini baholashdir. Bu odatda Bayes 
teoremasi yordamida amalga oshiriladi, ya'ni ba'zi ma'lumotlar (D) 
berilgan gipoteza (H) ehtimoli gipotezada berilgan ma'lumotlarning 
ehtimoliga (P(D|H)) ko'paytirilgan proportsionaldir. gipoteza ehtimoli 
(P(H)). Bayes yondashuvining asosiy afzalliklaridan biri shundaki, u 
avvaldan olingan bilimlarni yoki model parametrlari yoki ob'ekt sinfi 
haqidagi ma'lumotlarni kiritish imkonini beradi. Bu ma'lumotlar 
cheklangan yoki shovqinli bo'lgan holatlarda foydali bo'lishi mumkin, 
chunki bu parametrlar yoki sinfni yanada ishonchli baholash imkonini 
beradi. Bayes muammosi tasvirlarni tasniflash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni 
qayta ishlash va bioinformatika kabi turli xil ilovalarda qo'llaniladi. 
Bundan tashqari, u Bayesian chuqur o'rganishda qo'llaniladi, bu chuqur 
o'rganish modellarida oldingi bilimlarni kiritish usulidir. Bayes statistikasi 
va ehtimollik nazariyasidan foydalanishni anglatadi.
[81]. Qanday aqlli tizimlar naqshni aniqlash vazifasidan foydalanadi? 
Qolipni aniqlash vazifasidan foydalanadigan ntelligent tizimlar tasvirni 
aniqlash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va ob'ektni tanib olish 
kabi turli xil tanib olish vazifalarini bajarishi mumkin bo'lgan keng 
toifadagi tizimlardir. Shaklni aniqlashdan foydalanadigan aqlli tizimlarning 
ba'zi misollari: Kompyuterni ko'rish tizimlari: Bu tizimlar tasvir va 
videolarni tahlil qilish va sharhlash uchun ishlatiladi va ob'ektni aniqlash, 
tasvirni segmentatsiyalash va yuzni tanish kabi vazifalar uchun ishlatilishi 
mumkin. Nutqni aniqlash tizimlari: Bu tizimlar nutq signallarini matnga 
aylantirish uchun ishlatiladi va ovozli buyruqni tanib olish, nutqdan 
matnga transkripsiya va karnayni identifikatsiya qilish kabi vazifalar uchun 
ishlatilishi mumkin.Biometrik tizimlar: Bu tizimlar jismoniy yoki xatti-
harakatlariga asoslangan shaxslarni aniqlash va tekshirish uchun 
ishlatiladi va shu kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. barmoq izini 
aniqlash, yuzni tanish va ìrísíni tanib olish. Robototexnika: Robototexnika 
tizimlari atrof-muhitni sezish, ob'ektlarning joylashuvini aniqlash va 
navigatsiya qilish uchun naqshni aniqlashdan foydalanadi. Avtonom 
transport vositalari: Avtonom transport vositalari boshqa transport 
vositalari kabi atrofdagi ob'ektlarni aniqlash va aniqlash uchun naqshni 
aniqlashdan foydalanadi. Xavfsiz harakatlanish uchun piyodalar va 
svetofor signallari. Tavsiya qiluvchi tizimlar: Bu tizimlar naqshni 
aniqlashdan foydalanadi. foydalanuvchi ma'lumotlarini tahlil qilish va 
ularning afzalliklari asosida mahsulot yoki xizmatlar uchun tavsiyalar 
berish. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) tizimlari: Bu tizimlar inson tilini 
tushunish va talqin qilish uchun naqshni aniqlashdan foydalanadi va ular 
hissiyot tahlili, matn tasnifi va kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. 
mashina tarjimasi. Xulosa qilib aytganda, naqshni aniqlash vazifasidan 
foydalanadigan Intellektual tizimlar tasvirni aniqlash, nutqni aniqlash, 
tabiiy tilni qayta ishlash va ob'ektni tanib olish kabi turli xil tanib olish 
vazifalarini bajarishi mumkin bo'lgan keng toifadagi tizimlardir. Naqshni 
aniqlashdan foydalanadigan aqlli tizimlarning ba'zi misollari: Kompyuter 
ko'rish tizimlari, nutqni aniqlash tizimlari, biometrik tizimlar, 
robototexnika, avtonom transport vositalari, tavsiya qilish tizimlari va 
tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) tizimlari.