[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[9]. Internetda tasvirni tanish ma'lumotlar bazasiga misol keltiring?
Internetda tasvirni aniqlash ma'lumotlar bazasiga misol ImageNet. ImageNet - bu tasvirlarni aniqlash algoritmlarini o'rgatish va sinab ko'rish uchun keng qo'llaniladigan tasvirlarning katta ma'lumotlar to'plami. Ma'lumotlar to'plamidagi tasvirlar 22 000 dan ortiq toifalarga ajratilgan, ularning har birida bir necha yuz tasvirlar mavjud. Tasvirlar noyob identifikator va tavsiflovchi yorliqlar ierarxiyasi bilan etiketlanadi, bu ularning mazmuni asosida aniq tasvirlarni qidirish va topishni osonlashtiradi. Yana bir misol Google Open Images. Bu "odam", "avtomobil", "it" kabi yorliqlar bilan etiketlangan rasmlarning katta ma'lumotlar to'plami. Ma'lumotlar to'plami 9 milliondan ortiq tasvirni o'z ichiga oladi va u tasvirni aniqlash algoritmlarini o'rgatish va baholash uchun ishlatiladi. Yana bir misol - Microsoft Common Objects in Context (COCO) - ob'ektlarni aniqlash, segmentatsiyalash va sarlavhalar qo'yish uchun keng ko'lamli ma'lumotlar to'plami. Unda 330K tasvir, 1,5 million ob'ekt namunasi, 80 ob'ekt toifasi va har bir tasvir uchun 90 ta oldindan belgilangan taglavhalar mavjud
[10]. Qanday zamonaviy tasvirni aniqlash tizimlarini bilasiz?
Ko'plab zamonaviy tasvirni aniqlash tizimlari mavjud, ba'zi misollar:
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN): CNN tasvirni aniqlashda keng qo'llaniladigan chuqur o'rganish usulidir. CNNlar insonning vizual tizimi tasvirlarni qayta ishlash usulini taqlid qilish uchun mo'ljallangan va ular tasvirni tasniflash, ob'ektlarni aniqlash va boshqa vazifalarda eng so'nggi natijalarga erishish uchun ishlatilgan.Ob'ektni aniqlash algoritmlari: Ob'ektni aniqlash algoritmlari tasvir ichidagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirish. Ular odatda oʻzi boshqariladigan avtomobillar, xavfsizlik tizimlari va kuzatuv kameralari kabi vazifalarda qoʻllaniladi. Chuqur oʻrganishga asoslangan yuzni tanish: Bu shaxslarni yuz xususiyatlariga qarab aniqlash va tekshirish uchun chuqur oʻrganish usullaridan foydalanadigan tizim. U xavfsizlik tizimlarida, kirishni boshqarishda va boshqa ilovalarda keng qoʻllaniladi. Avtomatik rasm taglavhalari: Bu tasvirning matnli tavsifini yaratuvchi tizim boʻlib, tasvirlarni qayta ishlash va sarlavhalar yaratish uchun CNN va takroriy neyron tarmoqlar (RNN) kabi usullardan foydalanadi. .Generative Adversarial Networks (GANs): GANs - bu ma'lum bir o'quv tasvirlari to'plami asosida yangi tasvirlarni yaratishi mumkin bo'lgan generativ model. U tasvir yaratish, tasvirni tahrirlash va uslublarni uzatish kabi vazifalarda qoʻllaniladi.YOLO (You Only Look Bir marta boʻlasiz): YOLO – bu real vaqt rejimida obyektlarni aniqlash tizimi boʻlib, tasvirdagi obyektlarni aniqlash va tasniflash uchun yagona konvolyutsion neyron tarmogʻidan foydalanadi. U oʻzining tezligi va samaradorligi bilan mashhur boʻlib, uni real vaqt rejimidagi ilovalar uchun juda mos keladi.RetinaNet: RetinaNet bir bosqichli obʼyektlarni aniqlash tarmogʻi boʻlib, u bir necha masshtabdagi obyektlarni aniqlash uchun xususiyat piramida tarmogʻidan (FPN) foydalanadi. U oʻzining yuqori aniqligi bilan mashhur va oʻzi boshqariladigan avtomobillar, robototexnika va kuzatuv tizimlari kabi turli ilovalarda keng qoʻllanilgan.
[11]. Qaysi mashinalarni o'rganish kutubxonalari haqida bilasiz va ular haqida ma'lumot berasiz?
Mashinani o'rganish bo'yicha ko'plab kutubxonalar mavjud, ba'zi misollar:
TensorFlow: TensorFlow - bu Google tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U chuqur o'rganish, neyron tarmoqlar va boshqa mashina o'rganish vazifalari uchun keng qo'llaniladi. TensorFlow moslashuvchan va keng ko'lamli vazifalar, jumladan tasvir va nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va vaqt seriyalarini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin.PyTorch: PyTorch - bu Facebook tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi. U TensorFlow-ga o'xshaydi va chuqur o'rganish vazifalari uchun ham keng qo'llaniladi. PyTorch oʻzining dinamik hisoblash grafigi bilan mashhur boʻlib, u tezroq tajriba oʻtkazish va ishlab chiqish imkonini beradi.Scikit-Learn: Scikit-learn Python uchun ochiq manbali mashina oʻrganish kutubxonasidir. U Python ilmiy hisoblash kutubxonalari NumPy va SciPy ustiga qurilgan va tasniflash, regressiya va klasterlash kabi mashinalarni oʻrganish vazifalari uchun keng koʻlamli vositalarni taqdim etadi. Keras: Keras Pythonda yozilgan ochiq manbali neyron tarmoq kutubxonasidir. . U foydalanuvchilar uchun qulay va modulli bo'lib ishlab chiqilgan bo'lib, chuqur o'rganish vazifalari uchun foydalanishni osonlashtiradi. Keras TensorFlow, Theano va CNTK backends ustida ishlashi mumkin.XGBoost: XGBoost gradientni oshirish uchun ochiq manbali kutubxonadir. U tasniflash va regressiya kabi nazorat ostidagi o'quv vazifalari uchun ishlatiladi. U o'zining tezligi va ishlashi bilan mashhur va u mashinani o'rganish bo'yicha ko'plab musobaqalarda g'alaba qozonish uchun ishlatilgan.LightGBM: LightGBM gradientni oshirish uchun yana bir ochiq manba kutubxonasidir. U XGBoost-ga o'xshaydi, lekin samaradorlik va yuqori ishlashga, ayniqsa katta ma'lumotlar to'plamlari yoki kategorik xususiyatlarga ega ma'lumotlar to'plamiga qaratilgan. U kategorik xususiyatlarni boshqarish uchun gradientga asoslangan bir tomonlama namuna olish deb ataladigan texnikadan foydalanadi va xotiradan foydalanish va mashg'ulot vaqtini qisqartiradi. LightGBM sanoatda keng qo'llaniladi, chunki u katta ma'lumotlar to'plamlarini boshqarishi mumkin, u yuqori samarali va tezdir.