[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

 
[90]. "O'qituvchi yordamida o'rganish" muammosi. 
"O'qituvchi yordamida o'rganish" muammosi mashinani o'rganishning bir 
turi bo'lib, unda model yorliqli ma'lumotlardan foydalangan holda 
o'qitiladi, shuningdek nazorat ostida o'rganish deb ham ataladi. Ushbu 
turdagi o'rganishda model kirish-chiqish juftliklari to'plami bilan 
ta'minlanadi va bu ma'lumotlardan kirish va chiqishlar o'rtasidagi 
xaritalashni o'rganish uchun foydalanadi. Keyin model o'quv 
ma'lumotlaridan o'rgangan narsalarga asoslanib, yangi, ko'rilmagan 
ma'lumotlar bo'yicha bashorat qila oladi. Nazorat ostidagi ta'limning 
asosiy afzalligi shundaki, u modelga yorliqli ma'lumotlardan o'rganish 
imkonini beradi, bu ko'plab real dunyo ilovalarida juda foydali bo'lishi 
mumkin. Biroq, asosiy kamchilik shundaki, bu modelni o'rgatish uchun 
katta miqdordagi etiketli ma'lumotlarni talab qiladi, bu esa qimmatga 
tushishi va olish uchun vaqt talab qilishi mumkin. Misol uchun, tasvirni 
aniqlashda mushuk va itlarning shunday yorliqlangan tasvirlari to'plami 
yangi tasvirlarda mushuk va itlarni tanib olish uchun modelni o'rgatish 
uchun o'rgatish ma'lumotlari sifatida ishlatiladi. Xulosa qilib aytadigan 
bo'lsak, "o'qituvchi yordamida o'rganish" muammosi mashinani 
o'rganishning bir turi bo'lib, unda model etiketli ma'lumotlardan 
foydalangan holda o'qitiladi. Bu modelga yorliqli ma'lumotlardan 
o'rganish imkonini beradi, bu ko'plab real dunyo ilovalarida juda foydali 
bo'lishi mumkin. Biroq, asosiy kamchilik shundaki, bu modelni o'rgatish 
uchun katta miqdordagi etiketli ma'lumotlarni talab qiladi, bu esa 
qimmatga tushishi va olish uchun vaqt talab qilishi mumkin.
 
[91]. Ob'ektni tasvirdagi tanib olish jarayonining bosqichlari
Tasvirdagi ob'ektni tanib olish jarayoni odatda bir necha bosqichlarni o'z 
ichiga oladi: Tasvirni oldindan qayta ishlash: Ushbu bosqich shovqinni 
kamaytirish, tasvirni yaxshilash va tasvirni segmentatsiyalash kabi 
vazifalarni o'z ichiga oladi. Ushbu bosqichning maqsadi tasvirni keyingi 
qayta ishlashga tayyorlash va qiziqish ob'ektini ko'proq ko'rinadigan va 
aniqroq qilishdir.Xususiyatlarni ajratib olish: Bu bosqich rasmdan rang, 
shakl va tekstura kabi tegishli ma'lumotlarni ajratib olishni o'z ichiga oladi. 
Ushbu bosqichning maqsadi ob'ektni tasvirdagi boshqa ob'ektlardan 
farqlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan xususiyatlarni ajratib olishdir. 
Xususiyatlarni tanlash: Bu bosqich tanib olish uchun eng mos keladigan 
ajratilgan xususiyatlarning kichik to'plamini tanlashni o'z ichiga oladi. 
Ushbu bosqichning maqsadi xususiyat maydonining o'lchovliligini 
kamaytirish va tanib olish jarayonining samaradorligi va aniqligini 
oshirishdir.Tasniflash: Bu bosqich ob'ektni tasniflash uchun tanlangan 
xususiyatlardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Buni eng yaqin qo'shni, 
Bayesian yoki neyron tarmoqlari kabi turli usullar yordamida amalga 
oshirish mumkin.Post-processing: Bu bosqich xatolarni tuzatish va chiqish 
formatlash kabi vazifalarni o'z ichiga oladi. Ushbu bosqichning maqsadi 
tan olish jarayonining yakuniy natijasini yaxshilashdir.Baholash: Bu 
bosqich tan olish tizimining ish faoliyatini baholashdan iborat. Bu aniqlik, 
aniqlik, eslab qolish va F1 balli kabi ko'rsatkichlar yordamida amalga 
oshirilishi mumkin. Xulosa qilib aytganda, tasvirdagi ob'ektni tanib olish 
odatda tasvirni oldindan qayta ishlash, xususiyatni ajratib olish, 
xususiyatni tanlash, tasniflash, keyingi ishlov berish va baholash kabi bir 
necha bosqichlarni o'z ichiga oladi. Ushbu bosqichlar tanib olish 
jarayonining samaradorligi va aniqligini oshirish va tasvirni keyingi qayta 
ishlashga tayyorlash uchun birgalikda ishlaydi.