Termiz davlat universiteti Axborot Texnologiya fakulteti Matematika va Informatika yònalishi sirtqi 221 guruh talabasi Raimov Jaloliddinning Sun’iy intelekt fanidan tayyorlagan mustaqil ishi taqdimoti Mavzu:obrazlarni anglash. chiziqli qaror qilish funksiysi Reja: 1.Obrazlarning anglashning asosiy masalasi. 2.Gipertekisliklar. Giperfazo. 3.Maqsad funksiyasi. Qaror qabul qiluvchi funksiya. 4.Ob’ektlar va algoritmlar. 5.Obrazlarni anglash masalalarining toifalari. 6.Chiziqli qaror qilish funksiyasi. Образларни англашнинг асосий масаласи Образларни англаш асосида образларни синфлашда сонли усуллар ётади. Образлар кирувчи берилганлардан олинадиган хоссалар мажмуасидир. Образларни англаш тизимларининг амал қилиши икки босқичга бўлинади: Кирувчи (сонли) берилганлардан хоссаларни ажратиб олиш ва улар асосида образларни ҳосил қилиш. Образларни синфлаш, яъни уларни бир, иккита ёки ундан ортиқ синфларга ажратиш. Ҳар қандай образ сонларнинг тартибланган тўплами билан тавсифланиб, ундаги ҳар бир сон қандайдир хоссанинг қиймати бўлади. Бу қийматлар ўзлари ифодалайдиган хоссанинг ҳақиқий қийматларига мос келмаслиги мумкин, улар масштаблаш, нормаллаштириш ёки бошқа турдаги амаллар натижаси бўлиши мумкин. Математик нуқтаи-назаридан образ векторга эквивалент бўлиб, гиперфазодаги нуқтани ифодалайди. Агар хоссалар n та бўлса, образ векторлари n- ўлчамли ҳисобланади ва n-фазони эгаллайди, ёки гиперфазони. Умуман олганда, Х образ қуйидаги кўринишда берилади: Агар хоссалар n та бўлса, образ векторлари n- ўлчамли ҳисобланади ва n-фазони эгаллайди, ёки гиперфазони. Умуман олганда, Х образ қуйидаги кўринишда берилади: Образлар соҳаси m векторлар вектори – Х матрица орқали тавсифланиши мумкин. Образлар соҳаси ичида, образларни акслантирувчи сочилган нуқталар гиперфазоси кўринишида тасаввур қилиш мумкин. Агар хоссалар мувофақиятли танланган бўлса, битта синфга тегишли образлар, бошқа синфлардан тегишли нуқталарга нисбатан алоҳида кластер деб номланувчи соҳа остиларга гуруҳланади. Агар кесишувчи кластерлар бўлмаса, гипертекисликлар орқали гиперфазони фақат битта синф объектларини (нуқталарни) ўз ичига олувчи, ўзаро кесишмайдиган соҳаларга бўлиниши мумкин. Масалан, икки ўлчамли фазо бўлса, гипертекислик тўғри чизиқдан иборат бўлади ва тўғри чизиқ фазони иккита кластерга ажратади. Агар кесишувчи кластерлар бўлмаса, гипертекисликлар орқали гиперфазони фақат битта синф объектларини (нуқталарни) ўз ичига олувчи, ўзаро кесишмайдиган соҳаларга бўлиниши мумкин. Масалан, икки ўлчамли фазо бўлса, гипертекислик тўғри чизиқдан иборат бўлади ва тўғри чизиқ фазони иккита кластерга ажратади. Прецедент бўйича ўргатишда масаланинг қўйилиши ва амалий масалаларга оид бир нечта мисолларни кўрайлик. Фараз қилайлик, объектлар тўплами, рухсат этилган жавоблар тўплами берилган ва қиймати фақат чекли объектлар қисм тўплами да маълум бўлган мақсадли функция (target function) берилган. “Объект - жавоб” жуфтлиги прецедент дейилади. Барча жуфтликлар мажмуи ўргатувчи танлов (training sample) дейилади. Объект ва аломатлар. Бери лган объектнинг аломати (feature) бу – объектнинг қандайдир хусусиятини ўлчаш натижасидир. Расмий томондан аломат деб акслантиришга айтилади, бу ерда – аломатнинг рухсат этилган қийматлар тўплами. Хусусий ҳолда, ихтиёрий алгоритм аломат сифатида ҳам қаралиши мумкин. Табиатан боғланишига кўра аломатлар тўплами бир нечта тоифага бўлинади: - Агар бўлса, – бинар аломат;
- Агар чекли тўплам бўлса, у ҳолда – номинал аломат;
- Агар чекли тартибланган тўплам бўлса, у ҳолда – тартибланган аломат;
- Агар бўлса, у ҳолда – миқдорий аломат дейилади.
- Агар барча аломатлар бир хил тоифали бўлса, у ҳолда бошланғич берилганлар бир тоифали, акс ҳолда ҳар хил тоифали дейилади.
Chiziqli qaror qilish funksiyasi. Ikki o‘lchamli holat uchun qaror funksiyasini keltirib chiqarish. Текисликларни кластерларга ажратувчи математик тенглама қарор қилувчи функциялар дейилади (decision functions). Умуман олганда чизиқлар ва гипертекисликлар чизиқли қарор функциялари орқали ифодаланади ва фақат чизиқли ажралувчи образларни ажратиб беради. Агар турли синфга кирувчи образлар кесишса, хоссалар танлашни яхшилаш керак ёки нисбатан мураккаб қарор функцияларни қўллаш керак бўлади. Агар кластерлар кесишадиган бўлса, қарор функцияларини қўллаб бўлмайди. Бунда образнинг бирорта синфга тегишлигининг эҳтимоллиги статистика усуллари ёрдамида амалга оширилади. Аксарият ҳолларда, образларни англаш масалалари статистик усуллар ёрдамида ечилади. Minimal masofa kriteriyasi bo‘yicha sinfga ajratuvchini qurish Турли синфларга тегишли икки гуруҳ нуқталарини ажратувчи гипертекислик кўринишида қарор функциясини қуриш учун гипертекисликда иккита ҳар бири бутун бир кластерни ифодаловчи иккита нуқтани топиш талаб қилинади. Прототип нуқта, ёки та нуқтадан иборат кластер маркази формуласи орқали топилади. Algoritm va dastur tushunchasi Algoritm so‘zi buyuk matematik Al-Xorazmiyning nomi bilan bog‘liq bo‘lib, u birinchi bo‘lib arab raqamlaridan foydalangan holda arifmetik amallarni bajarish qoidasini bayon etdi. Elektron hisoblash mashinalarining vujudga kelishiga qadar algoritmga har xil ta’rif berilib kelindi. Lekin ularning bari ma’no jihatdan bir-biriga juda yaqin edi. Algoritm - bu qo‘yilgan masalaning yechimiga olib keladigan, ma’lum qoidaga binoan bajariladigan amallarning chekli qadamlar ketma-ketligidir. Boshqacha qilib aytganda algoritm boshlang‘ich ma’lumotlardan natijagacha olib keluvchi jarayonning aniq yozilishidir. Har qanday algoritm ma’lum ko‘rsatmalarga binoan bajariladi va bu ko‘rsatmalarga buyruq deyiladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
