[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.