Magistrlik dissertatsiyasi 7 bet, 59 ta rasm, ta jadval, 70 ta adabiyot va ilovadan iborat

. Dasturiy amalga oshirish

Hozirgi vaqtda juda ko‘p dasturlash tillari, shuningdek, C++, C#, Python va boshqalar kabi turli xil dasturlash tillarida amalga oshirilgan sun’iy neyron tarmoqlar (SNT) va genetik algoritmlar (GA) bilan ishlash uchun dasturiy ta’minot kutubxonalari mavjud. Masalalarni hal qilish va algoritmlarni amalga oshirish uchun vosita sifatida Python dasturlash tili tanlangan.

Python yuqori darajadagi, umumiy maqsadli dasturlash tili bo‘lib, ishlab chiquvchilarning unumdorligi va kodni o‘qish qobiliyatini oshirishga qaratilgan. Python yadro sintaksisi minimalizmga asoslanadi. Shu bilan birga, standart kutubxona juda ko‘p foydali funksiyalarni o‘z ichiga oladi.
Python tizimli, obyektga yo‘naltirilgan, funksional, imperativ va aspektga yo‘naltirilgan qo‘llab-quvvatlaydigan dasturlash tili. Asosiy arxitektura xususiyatlari - dinamik terish, avtomatik xotirani boshqarish, to‘liq introspeksiya, istisnolarni qayta ishlash mexanizmi, ko‘p tarmoqli hisoblashlarni qo‘llab-quvvatlash, yuqori darajadagi ma’lumotlar tuzilmalari. Dasturlarni modullarga bo‘lish qo‘llab-quvvatlanadi, bu esa o‘z navbatida paketlarga birlashtirilishi mumkin.
Anaconda Python muhitining 3.6 versiyasi va Spyder ishlab chiqish muhiti tanlangan. Ushbu muhitning afzalliklari o‘rnatish qulayligidir, chunki u Anaconda bilan o‘rnatiladi, u ham erkin taqsimlanadi.
Shuningdek, ishlab chiqish muhiti Google Colaboratory bo‘ldi. Bu mashinaviy va chuqur o‘qitish sohasidagi tadqiqotlarni soddalashtirishga qaratilgan bulutli xizmatdir. Colaboratory- dan foydalanib, ulangan video karta (NVidia Tesla K80) bo‘lgan mashinaga masofadan kirishingiz mumkin va u mutlaqo bepul. Bu ushbu ishlab chiqish muhitidan foydalanishning katta afzalligi, shuningdek, Google Drive-ni virtual mashinaning fayl tizimiga o‘rnatish: shundan so‘ng siz Google Drive-dan oddiy katalog sifatida foydalanishingiz mumkin.
Keras kutubxonasi. Mashinaviy o‘qitish muammolarini hal qilish uchun Python tili interfeysini qo‘llab-quvvatlaydigan ko‘plab kutubxonalar va tizimlar mavjud. Ulardan ba’zilari: Apache Singa, Caffe, Keras, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, TensorFlow, Theano, PyTorch [24].
O‘qitishni amalga oshirish uchun Keras kutubxonasi tanlandi. Bu Pythonda yozilgan ochiq neyron tarmoq kutubxonasi. U ixcham, modulli va kengaytiriladigan qilib ishlab chiqilgan holda chuqur o‘qitish tarmoqlari bilan tez ishlashga qaratilgan.
Keras kutubxonasidan foydalanib, o‘ramli neyron tarmog‘i amalga oshirildi.
OpenCV kutubxonasi. OpenCV ochiq kodli kutubxona bo‘lib, u kompyuter ko‘rishi, tasvirni qayta ishlash va umumiy maqsadli raqamli algoritmlarni yechish algoritmlarini o‘z ichiga oladi. U C va C++ tillarida yozilgan va turli xil operatsion tizimlar bilan ishlaydigan kompyuterlarda ishlay oladi [25].
Uning asosiy maqsadi-kompyuter ko‘rish imkoniyatlaridan foydalangan holda ilovalarni ishlab chiqish imkonini beruvchi oddiy interfeysni ta’minlash. OpenCV kutubxonasi kompyuter ko‘rishning turli sohalaridan ko‘plab funksiyalarni o‘z ichiga oladi. Numpy kengaytmasi [26] ham ishlatilgan.
OpenCV kutubxonasidan foydalanib, quyida tavsiflangan algoritmlar yozildi.

5.