[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[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.