[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.